Základní pojmy a principy konstrukce modelů typu věk-období-kohorta

0444658 - ÚI 2016 RIV CZ cze J - Článek v odborném periodiku
Reissigová, Jindra - Rychtaříková, J.
Základní pojmy a principy konstrukce modelů typu věk-období-kohorta.
[The Basic Concepts and Principles of the Construction of Age-Period-Cohort Models.]
Demografie. Roč. 57, č. 1 (2015), s. 21-39. ISSN 0011-8265
Grant ostatní: GA ČR(CZ) GAP404/12/0883
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Lexis diagram * age-period-cohort * identification problem * generalised linear model * prediction * male mortality * Czech Republic
Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
https://www.czso.cz/csu/czso/demografie-revue-pro-vyzkum-populacniho-vyvoje-c-12015-pyh25f16jj

Cílem článku je popsat modely typu věk-období-kohorta, jež jsou od roku 1970 používány k vyhodnocování trendů různých demografických, sociologických a epidemiologických ukazatelů (např. úmrtnosti, plodnosti) a i nadále se vyvíjejí. Autoři vysvětlují problém identifikace (lineární závislost mezi věkem, obdobím a kohortou) a diskutují o možných jeho řešeních. Jsou shrnuty hlavní přístupy modelování typu věk-období-kohorta, a to zobecněné lineární modely s omezeními, zobecněné aditivní modely, modely charakteristik věku, období a kohorty, metoda intrinsického odhadu, hierarchický zobecněný lineární model a bayesovské odhady. Jsou uvedeny výhody a nevýhody jednotlivých metod a jejich používání je ilustrováno na mírách úmrtnosti mužů v České republice. Jsou sumarizovány doporučované postupy modelování typu věk-období-kohorta a k němu volně dostupný software. Článek může pomoci vědcům lépe porozumět, na jakém principu jsou uvedené modely založeny a jak interpretovat jejich výsledky.

The aim of the article is to examine the age-period-cohort models that have been used to evaluate the trends of various demographic, sociological and epidemiological indicators (e.g. mortality, fertility) since the 1970s and continue to evolve. The authors explain an identification problem (the linear dependency between the age, period and cohort) and discuss possible solutions. The main age-period-cohort modelling approaches are summarised: the constrained generalised linear models, general additive models, age-period-cohort characteristic models, intrinsic estimation, the hierarchical generalised linear model and Bayes estimates. The advantages and disadvantages of individual methods are described and their use is illustrated on the basis of examples of Czech male mortality. The age-period-cohort modelling guidelines and freely available software are described. The article could help scientists better understand how such models work and the interpretation of their results.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0247176