章节
死亡水平测量
摘要
死亡水平测量的重要目的是得到死亡可能性的大小和预期寿命的长短。本章共分四个部分，第一部分是假想队列方法，第二部分是测量指标的标准化方法，第三部分是生命表的构建，第四部分是平均预期寿命敏感性分析案例等。时期分析、队列分析和生命周期分析是人口科学研究的基本观察视角。本章从列克西斯图清晰界定人口群体数据分类和人口基本统计测量开始，讨论队列分析和时期分析等人口数据分析中的基本方法，对基础测量指标粗死亡率、婴儿死亡率和年龄别死亡率的计算方法进行介绍，通过分析年龄异质性和标准化方法，讨论标准化指标构建的重要意义。在上述死亡水平测量方法研究的基础上，本章重点讨论生命表的构建方法和生命表各项指标的人口学含义，通过实例全面探讨在假想队列基础上，假想队列年龄别死亡概率或存活概率的曲线特征和平均预期寿命指标的敏感性问题。
关键词
作者
王广州 ，中国社会科学院人口与劳动经济研究所，研究员。
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章节目录
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第一节 人口事件的观察与分析方法
- 一 队列分析与时期分析
- （一）队列分析
- （二）时期分析
- 二 列克西斯图
- （一）同时人生存总体
- （二）同岁人生存总体
- 三 假想队列
- 一 队列分析与时期分析
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第二节 死亡水平测量方法
- 一 死亡率
- 二 婴儿死亡率
- （一）队列婴儿死亡率
- （二）时期婴儿死亡率
- 三 年龄别死亡率
- 四 标准化
- （一）死亡率分解
- （二）标准化死亡率
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第三节 生命表
- 一 生命表算法
- （1）估算事件发生风险率nmx，即年龄别死亡率
- （2）计算年龄别死亡发生概率nqx
- （3）计算生命表死亡事件发生数ndx
- （4）计算其余各岁的尚存活人口数lx
- （5）计算存活人年数nLx
- （6）计算剩余存活人年数T（x）
- （7）计算x岁时的平均预期寿命e（x）
- 二 生命表重要概念、参数和指标的含义
- （一）平均死亡年龄
- （二）平均预期寿命
- （三）生命表中函数的其他信息
- （四）生命表中的参数nax估计方法
- 一 生命表算法
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第四节 生命表编制实例
- 一 简略生命表
- 二 预期寿命的敏感性
章节图片/图表
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