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2008-03-10Masterarbeit DOI: 10.18452/14089
Spatial modeling of all-cause mortality
dc.contributor.authorLhachimi, Stefan K.
dc.date.accessioned2017-06-18T02:17:43Z
dc.date.available2017-06-18T02:17:43Z
dc.date.created2008-04-23
dc.date.issued2008-03-10
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/14741
dc.description.abstractDer 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.ger
dc.description.abstractDeath 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.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjecträumliche Statistikger
dc.subjecträumliche Demographieger
dc.subjectSterblichkeitger
dc.subjectspatial error modelger
dc.subjectmortalityeng
dc.subjectspatial statisticseng
dc.subjectspatial demogaphyeng
dc.subjectspatial error modeleng
dc.subject.ddc310 Sammlungen allgemeiner Statistiken
dc.subject.ddc330 Wirtschaft
dc.titleSpatial modeling of all-cause mortality
dc.typemasterThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-10087859
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/14089
dc.identifier.alephidHU003350226
dc.contributor.refereeHärdle, Wolfgang Karl
dc.contributor.refereeMüller, Marlene
local.edoc.pages98
local.edoc.type-nameMasterarbeit
bua.departmentWirtschaftswissenschaftliche Fakultät

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