6947944
Description
Mind Map by Jazmin Jimbo, updated more than 1 year ago
|
Created by Jazmin Jimbo
over 7 years ago
|
|
Una clase de memoria de campo
aleatoria Modelos para la predicción
de la mortalidad
- Datos estilizados sobre la mortalidad
- Cohort effect (Willets [2004])
- Correlación de cohortes cruzadas
- Heterocedasticidad
- Heterocedasticidad
- Correlación de cohortes cruzadas
- Cohort effect (Willets [2004])
- Algunas inferencias estadísticas
- Las estimaciones de parámetros que utilizan el QMLE están
inevitablemente sujetas a Grado de incertidumbre.
- Esto es de suma importancia ya que la cantidad de datos a
nuestra disposición es, Generalmente, limitado.
- Esto nos permite cuantificar la incertidumbre de los parámetros Distribución asintótica.
- Esto nos permite cuantificar la incertidumbre de los parámetros Distribución asintótica.
- Esto es de suma importancia ya que la cantidad de datos a
nuestra disposición es, Generalmente, limitado.
- Las estimaciones de parámetros que utilizan el QMLE están
inevitablemente sujetas a Grado de incertidumbre.
- Análisis empírico
- Se centra en el modelo ilustrativo
- Se considera los registros de mortalidad de Francia, Inglaterra y Gales (E & W)
y EE.UU. Durante el período 1960-2012.
- Se considera los registros de mortalidad de Francia, Inglaterra y Gales (E & W)
y EE.UU. Durante el período 1960-2012.
- Se centra en el modelo ilustrativo
- Conclusiones
- se propone una clase de modelos de campo aleatorios con una causal estructura.
- Capturando la dependencia entre cohortes adyacentes, así como
la Heteroscedasticidad.
- Para tal clase de modelos, proponemos un procedimiento de estimación para Parámetros.
- Para tal clase de modelos, proponemos un procedimiento de estimación para Parámetros.
- Capturando la dependencia entre cohortes adyacentes, así como
la Heteroscedasticidad.
- se propone una clase de modelos de campo aleatorios con una causal estructura.
Want to create your own Mind Maps for free with GoConqr? Learn more.