Esta tesis se centra en el uso de métodos de suavizado multidimensionales para la modelización y análisis de datos de mortalidad, basados en P-splines bidimensionales como herramienta para la estimación de tendencias de mortalidad por edad y año, Se abordan dos problemas frecuentes en este tipo de datos: la bondad de ajuste del modelo y la sobredispersión debida a la preferencia por dígitos. Además se han desarrollado métodos que permiten explorar los cambios en la mortalidad centrándose en la ganancia en esperanza de vida, como alternativa al estudio del riesgo. Se proponen medidas del tipo R2 en el contexto de los P-splines, basadas en la relación entre el número de parámetros de un modelo y su dimensión efectiva. Se han desarrollados modelos que combinan los conceptos de verosimilitud penalizada con el de modelos con función enlace compuesta y que permiten describir el modo en que la distribución latente de muertes por edad se mezcla con la preferencia de dígitos, mediante la redistribución de ciertos datos en torno a las edades preferidas. Finalmente, se proponen métodos de suavizado que permiten encontrar una transformación del eje de la edad para transformar una distribución de muerte por edad en otra.
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