十七、十八世纪英国女性寿命估计：基于截尾数据分析

"基于截尾数据对女性寿命的估计 (2011年)，作者刘小锋、李树有、忘颖，发表于《辽宁工业大学学报(自然科学版)》第31卷第1期，2011年2月。文章通过生存分析方法处理右截尾数据，采用极大似然估计技术来估算模型参数，旨在研究17-18世纪英国女性的寿命。" 这篇论文探讨了一个重要的统计学问题，即如何在数据不完整的情况下估计历史时期的寿命。在17和18世纪，由于记录的局限性，许多人的死亡信息并未被完整记录，尤其是在涉及到人口迁移的情况下。这种情况导致了数据的“右截尾”现象，也就是说，一部分个体的实际生存时间超过了观察时间，但具体存活多久是未知的。 生存分析是统计学中处理这种类型数据的一种方法，它关注的是事件发生的时间（例如死亡），尤其是当这个时间点可能未被完全观察到时。在本文中，作者针对右截尾数据，即那些已知未死亡但具体死亡时间未知的数据，提出了一个估计模型。模型的应用主要是为了克服数据不完整性对寿命估计的影响。 极大似然估计是统计学中估计参数的一种常用技术，它通过最大化模型预测与实际观察数据相符的概率来估计未知参数。在这里，作者利用极大似然估计法来估计模型中的参数，这些参数可能包括与女性寿命分布相关的系数，从而得到更准确的寿命估计。 论文的关键词揭示了研究的核心内容：生存分析、右截尾和极大似然估计。生存分析是统计学中专门处理生存时间数据的分支，右截尾数据是指生存时间超过观测时间的数据，而极大似然估计则是求解模型参数的统计方法。结合这些关键词，我们可以理解这篇论文的核心是利用统计学方法处理历史记录中的不完整数据，以期更准确地了解过去时代人们的寿命情况。 这篇论文为历史人口统计学提供了一种新的研究方法，特别是在处理历史记录中常见的数据不完整性问题时，为估算特定时期人群的寿命提供了有价值的理论和实践指导。通过这种方法，研究者可以更深入地理解过去社会的生活条件和人口动态。