MortalityData

MortalityData[spec]

给出指定人口的所有属性值.

MortalityData[spec,property]

给出指定人口的指定属性的值.

更多信息和选项

  • 人口统计学上的规范 spec 是 Association["Age"->age,"Gender"->gender, "Country"->country, "Year"year] 形式的一个关联.
  • 年龄可以作为时间的正 Quantity 给出，或通过 DateObject 作为出生日期给出. 它也可以作为这类对象的一个列表指定出来.
  • 数据适用于年龄在 0 到110 岁（包括 0 岁和110 岁）之间的人口.
  • 为了确定属性值，年龄将被四舍五入至最近的整年.
  • 性别可以作为 "Male" 或 "Female" 给出. 也可以是恰当的性别 Entity.
  • 如果未指定性别，则返回一个既有 "Male" 也有 "Female" 的结果的 Association.
  • 国家应该是一个 Entity 或是这个国家的标准名称.
  • MortalityData["Countries"] 给出可用国家的列表.
  • 如果没有指定则假定国家是 "UnitedStates".
  • 包含 "Year" 允许对历史数据的请求，其中 year 表示死亡率信息的来源日期. year 应该是个整数或者 DateObject.
  • 默认情况下，使用可用日期中的最近年份.property 应该是一个规范名或者 EntityProperty.
  • property 应该是一个规范名或者 EntityProperty.
  • MortalityData["Properties"] 给出可用属性的列表.
  • 可用属性包括：
  • "CDF"死亡时年龄的累积分布函数
    "CDFDimensionless"没有 Quantity 格式化的 "CDF"
    "DeathProbabilityBefore"q[x]，在 x 到 x+1 岁之间死亡的概率
    "DeathRate"m[x]，在 x 到 x+1 岁之间的死亡比例
    "Distribution"100000 人的群组的死亡分布
    "DistributionDimensionless"没有 Quantity 格式化的 "Distribution"
    "InverseCDF"死亡时年龄的逆累积分布函数
    "InverseCDFDimensionless"没有 Quantity 格式化的 "InverseCDF"
    "InverseSurvivalFunction"死亡时年龄的逆生存函数
    "InverseSurvivalFunctionDimensionless"没有 Quantity 格式化的 "InverseSurvivalFunction"
    "LifeExpectancy"以年计算的总体预期寿命
    "MortalityForce"μ[x]，死亡率函数的权
    "MortalityForceDimensionless"没有 Quantity 格式化的 "MortalityForce"
    "NumberDying"l[x]，在 x 年度中 100000 人的群组中的死亡人数
    "NumberSurviving"d[x]，100000 个出生者中在 x 岁还存活的人数
    "PDF"死亡时年龄的概率密度分布函数
    "PDFDimensionless"没有 Quantity 格式化的 "PDF"
    "PersonYearsLived"L[x]，在 x 到 x+1 岁之间的生存人年数
    "PersonYearsRemaining"T[x]，生存超过 x 岁的总人年数
    "Quantile"死亡时年龄的分位数函数
    "QuantileDimensionless"没有 Quantity 格式化的 "Quantile"
    "RemainingLifeExpectancy"e[x]，预期寿命的剩余年数
    "SurvivalFunction"死亡时年龄的分布的生存函数
    "SurvivalFunctionDimensionless"没有 Quantity 格式化的 "SurvivalFunction"
    "SurvivalProbabilityPast"p[x]，在 x 岁时可以存活到 x+1 岁的概率
  • "CDF"、"InverseCDFQuantity"、"InverseSurvivalFunction"、"PDF" 和 "SurvivalFunction" 都被作为以 Quantity 为输入和输出的函数返回.
  • "DeathProbabilityBefore" 和 "ProbabilityLivingPast" 可以和一个对最终年龄的限定词一起给出. "DeathProbabilityBefore" 表示特定人群中的一个人在这个年龄之前死去的概率，而 "ProbabilityLivingPast" 返回存活超过这个年龄的概率.
  • MortalityData 基于通过人工和算法处理增强的更广泛范围上的来源. 主要来源是：www.mortality.org 上的人类死亡数据库（Human Mortality Database）.

范例

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基本范例  (1)

求在特定年龄死亡的概率：

求生于 1976 年 7 月 4 日的人的预期寿命：

对一个 20 岁的人，计算这个人活过 80 岁的概率，在性别方面取平均值：

范围  (9)

获取属性列表：

获取指定人群的所有属性：

求给定年龄的死亡率：

求在 100000 人的群组中每个年纪上死去的人的数量：

求在给定年龄下的剩余预期寿命：

算出一个 33 岁的女性在 40 岁之前死去的概率：

通过包含 "Country" 关键词来比较不同国家的死亡率：

获取支持的国家的列表：

通过指定 "Year" 关键词来查看历史上的预期寿命：

应用  (4)

查看活过 80 岁的几率是如何随年龄变化的：

探究死亡概率是怎样依赖年龄而随时间升降的：

比较老年时两性之间的死亡率：

比较英国和法国的历史预期寿命的变化：

可能存在的问题  (3)

年龄四舍五入至最近的整数年：

年龄应该是正数：

出生日期规范应该是在过去的：

数据不是对所有年龄都可用的：

巧妙范例  (4)

比较曾经是前苏联一部分的国家的预期寿命：

检验基于历史数据的预计寿命下每年度的死亡概率：

与从这个范围的开端和末端获取的数据比较：

比较不同死亡率模型：

查看美国的年龄分布，并利用死亡概率估计在 5 到 85 岁间的每个年纪上每年有多少人死去：

估计年龄在 5 到 85 岁间死亡的总人数：

Wolfram Research (2015)，MortalityData，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/MortalityData.html （更新于 2016 年）.

文本

Wolfram Research (2015)，MortalityData，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/MortalityData.html （更新于 2016 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2015. "MortalityData." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2016. https://reference.wolfram.com/language/ref/MortalityData.html.

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Wolfram 语言. (2015). MortalityData. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/MortalityData.html 年

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