Graduación de datos de mortalidad y modelos lineales generalizados

El objetivo de este trabajo es graduar los datos de mortalidad de la Comunidad Valenciana de 1998, mediante el ajuste de las funciones Gompertz-Makeham, GM(r,s), método utilizado por el CMI Bureau. Cuando las funciones GM(r,s) carecen de la parte polinómica, r=0, la transformación logit de qx, p...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Francisco Montes Suay, Ana Debón Aucejo, Ramon Sala Garrido
Format: Article
Language:English
Published: ASEPUMA. Asociación Española de Profesores Universitarios de Matemáticas aplicadas a la Economía y a la Empresa 2002-01-01
Series:Rect@
Subjects:
Online Access:http://urls.my/pxvoxy
Description
Summary:El objetivo de este trabajo es graduar los datos de mortalidad de la Comunidad Valenciana de 1998, mediante el ajuste de las funciones Gompertz-Makeham, GM(r,s), método utilizado por el CMI Bureau. Cuando las funciones GM(r,s) carecen de la parte polinómica, r=0, la transformación logit de qx, probabilidad de muerte, puede ajustarse utilizando el esquema de los modelos lineales generalizados de fácil implementación en S-plus. En el trabajo que presentamos, hemos estimado los parámetros de funciones GM(0,s) para s=2,3,4,5,6,7. La elección del modelo que mejor se ajusta a los datos se lleva a cabo atendiendo a criterios de bondad de ajuste y de complejidad del mismo. Se trata de buscar un equilibrio entre ambos aspectos, para lo cual utilizamos medidas y contrastes implementados en S-plus. Del análisis de los resultados se deduce que s=5 es el modelo que mejor satisface ambos criterios para la población masculina y s=6 para la femenina. De estos modelos hacemos un análisis más detallado mediante los tests no paramétricos habituales.
ISSN:1575-605X