贝叶斯死亡率加：贝叶斯死亡模型

使用Heligman-Pollard模型拟合贝叶斯分级死亡率，如Heligman，L.和Pollard，J.H.（1980）所示<doi:10.1017/S0020268100040257>和Dellaportas，Petros等人（2001年）<doi:10.1111/1467-985X.00202>和动态线性模型（Campagnoli，P.、Petris，G.和Petrone，S.（2009））<doi:10.1007/b135794_2>). 虽然Heligman-Pollard的参数具有简单的解释，可以产生一些丰富的分析，但动态线性模型通过控制贴现因子值，可以非常灵活地调整死亡率曲线。根据Dodd、Erengul等人（2018），还实施了Heligman-Pollard和动态线性模型的闭合方法<https://www.jstor.org/stable/48547511>. 正如Lee，R.D.和Carter，L.R.（1992）所示，贝叶斯-李-卡特模型也用于拟合历史死亡率表时间序列，以预测未来几年的死亡率并进行改进分析<doi:10.1080/01621459.1992.10475265>和Pedroza，C.（2006）<doi:10.1093/biostatistics/kxj024>.

版本：	0.2.4
取决于：	R（≥3.5.0）
进口：	MASS（质量）,进步,第三年,规模，实用程序，ggplot2,马格里特,数字播放器,mvtnorm公司
出版：	2024-06-04
内政部：	10.32614/CRAN.包装。贝叶斯死亡率Plus
作者：	Matematica Aplicada实验室（IM/UFRJ）
维护人员：	路易斯·费尔南多·菲格雷多＜gmail.com上的labmapackage＞
许可证：	GPL-3公司
需要编译：	不
CRAN检查：	Bayes MortalityPlus结果

文档：

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贝叶斯死亡率Plus.pdf

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旧来源：	Bayes MortalityPlus存档

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