| Autor(en): |
Stefan K. Lhachimi |
Titel: |
Spatial modeling of all-cause mortality |
| Gutachter: |
Wolfgang Härdle; Marlene Müller |
| Erscheinungsdatum: |
10.03.2008 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-10087859)
|
| Fachgebiet(e): |
Statistik ;
Wirtschaft |
| Schlagwörter (ger): |
räumliche Statistik, räumliche Demographie, Sterblichkeit, spatial error model |
| Schlagwörter (eng): |
mortality, spatial statistics, spatial demogaphy, spatial error model |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät |
| Zitationshinweis: |
Lhachimi, Stefan K.:
Spatial modeling of all-cause mortality;
Masterarbeit,
Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät , publiziert am 10.03.2008, urn:nbn:de:kobv:11-10087859
|
Metadatenexport:
 Um
den gesamten Metadatensatz im Endnote- oder
Bibtex-Format zu speichern,
klicken Sie bitte auf den entsprechenden Link.
|
Endnote
Bibtex
|
| print on demand:
Wenn
Sie auf dieses Icon klicken, können Sie
ein Druckexemplar dieser Publikation bestellen.
|
|
| Diese Seite taggen:
Diese
Icons führen auf so genannte Social-Bookmark-Systeme, auf denen Sie
Lesezeichen anlegen, persönliche Tags vergeben und Lesezeichen anderer Nutzer
ansehen können.
|
|
| Abstract (ger): |
| Der Tod macht alle Menschen gleich, dennoch sind nicht alle gleichmäßig betroffen. Unterschiede in der Sterblichkeit aufgrund des sozio-ökonomischen Status sind allgemein bekannt. Aber auch räumliche Disparitäten existieren. Es ist oft von großem Interesse Regionen mit außergewöhnlich hoher oder niedriger Mortalität zu identifizieren und die Determinanten für Sterblichkeitunterschiede zu modellieren. Darüberhinaus sind Sterblichkeitsdaten oft nur aggregiert erhältlich. Solche so genannte Lattice oder Areal-Daten benötigen allerdings spezielle statistische Methoden um die räumliche Struktur zu hinreichend zu modellieren. Eine Analyse der allgemeinen Sterblichkeit von Deutschen Bürgern im Alter von 20 bis 49 im Jahre 2004 wurde durchgeführt. Als Beobachtungseinheiten dienten die Landkreise bzw. Kreisfreien Städte. Mehrere erklärende Variablen wurden in einem Regressionmodel aufgenommen. Es konnte gezeigt werden, dass regionale Mortalität eine räumliche Korrelation aufweist. Weiterhin folgt die Sterblichkeit in Deutschland stärker einem Nord\Ost-Sued\West-Trend als einem einem Ost-West-Trend. Das Pro-Kopf-Einkommen hat einen grossen und signifikanten Einfluss auf die regionale Sterblichkeit, ähnliches gilt für Migration. Das verwendete statistische Model war ein spatial error model (auch als simultaneous autoregressive model bekannt) mit einer single contigutiy Nachbarschaftsstruktur. |
| Abstract (eng): |
| Death is a unifying event for all mankind, but not everybody is equally affected. The mortality differential by socio-economic status is well established. But overall life expectancy differs by regions as well. The interest often lies in identifying regions with unusual high or low mortality and model external causes of mortality variation. Furthermore, mortality data is often only available at some aggregate level. Such lattice or area data, however, require particular statistical methods that are able to capture the spatial structure of the data. An analysis of all-cause mortality of German citizen between the ages of 20 to 49 in the year 2004 is conducted. The level of observation was the municipalities (Landkreise) and metropolitan areas (kreisfreie Staedte). Several explaining variables were tested in a spatial regression model. Most notably it could be shown that mortality data does exhibit spatial autocorrelation and that mortality in German follows rather a north/east to south/west trend than a mere east to west trend. Per capita income has a large and significant impact on mortality in the respective regions, the same is true for migration. The statistical model used was a spatial error model (sometimes called simultaneous autoregressive model) with a single contiguity neighborhood structure. |
Zugriffsstatistik:
Die Daten für die Zugriffsstatistik der einzelnen Dokumente
wurden aus den durch AWStats aggregierten Webserver-Logs erstellt.
Sie beziehen sich auf den monatlichen Zugriff auf den Volltext sowie
auf die Startseite. Die Zugriffsstatistik wird nicht standardisiert erfasst und kann maschinelle Zugriffe enthalten.
Bei Formatversionen eines Dokuments, die aus mehreren Dateien bestehen
(insbesondere HTML), wird jeweils der monatlich höchste Zugriffswert
auf eine der Dateien (Kapitel) des Dokuments angezeigt.
Um die detaillierten Zugriffszahlen zu sehen,
fahren Sie bitte mit dem Mauszeiger
über die einzelnen Balken des Diagramms.
|
  | | | | | | | | | | | | | | | | | | | May
11 | Jun
11 | Jul
11 | Aug
11 | Sep
11 | Oct
11 | Nov
11 | Dec
11 | Jan
12 | Feb
12 | Apr
12 | May
12 | Jun
12 | Aug
12 | Sep
12 | Oct
12 | Nov
12 | Dec
12 | Apr
13 |
| Monat | May
11 | Jun
11 | Jul
11 | Aug
11 | Sep
11 | Oct
11 | Nov
11 | Dec
11 | Jan
12 | Feb
12 | Apr
12 | May
12 | Jun
12 | Aug
12 | Sep
12 | Oct
12 | Nov
12 | Dec
12 | | Startseite | 4 | 2 | 3 | 2 | 12 | 1 | 4 | 2 | 15 | 5 | 4 | 3 | 2 | 3 | 3 | 6 | 8 | 7 | | PDF | 12 | 2 | | 1 | 1 | | 3 | 5 | 2 | 4 | | 2 | 2 | | | 5 | 3 | 3 |
Gesamtzahl der Zugriffe seit May 2011: - Startseite – 86 (4.53 pro Monat)
- PDF – 45 (2.37 pro Monat)
|
