赫伯特·苏斯曼;莫妮卡·亚历山大;利奥汀·阿尔凯玛 多人群人口统计和全球健康结果的时间模型：引入一个新框架，以审查和标准化模型假设的文档，并促进模型比较。 （英语） Zbl 07778357号 国际统计版次。 90，第3期，437-467（2022年）. 摘要：人们越来越有兴趣在数据有限的人群中对人口和全球健康指标进行估计。需要使用统计模型将来自多个数据源的数据合并为具有不确定性的估计和预测。针对这一问题，采用了多种建模方法，使得模型之间的比较变得困难。我们提出了一个模型类，即多人口时态模型（TMMP），以便于以标准化的方式记录模型假设并进行模型间的比较。该类区分了描述指标兴趣潜在趋势的过程模型和描述观测数据的数据生成过程的数据模型。我们为过程模型提供了一个通用的符号，其中包含许多流行的时态建模技术，并且我们展示了如何使用该符号编写各种指标的现有模型。最后，我们讨论了悬而未决的问题和未来的方向。{©2022 The Authors.International Statistical Review由John Wiley&Sons Ltd代表国际统计研究所出版。} MSC公司： 6200万 随机过程推断 62Gxx公司 非参数推理 62至XX 统计 关键词：ARIMA过程;贝叶斯方法;预测;高斯过程;层次模型;模型文档;时间模型;多种群的时间模型 软件：斯坦;TMB公司;卡爪 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Susmann}等人，国际统计版次90，编号3，437--467（2022；Zbl 07778357） 全文： 内政部 arXiv公司 OA许可证 参考文献： [1] Alexander，M.和Alkema，L.2018。使用贝叶斯层次样条回归模型对新生儿死亡率进行全局估计。人口研究，38，335-372。https://doi.org/10.4054/DemRes.2018.38.15 ·doi:10.4054/DemRes.2018.38.15 [2] Alexander，M.、Zagheni，E.和Barbieri，M.2017。估算国家以下各级死亡率的灵活贝叶斯模型。人口统计学，54（6），2025-2041。https://doi.org/10.1007/s13524‐017‐0618‐7 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