死亡

MATLAB-LCFIT是一个时间序列预测代码，专用于在线李-卡特死亡率预测。该代码提供了灵活和用户友好的界面，允许用户轻松地处理和分析死亡率数据，并生成准确的预测。LCFIT集成了各种先进的算法和统计方法，确保可靠且鲁棒的预测结果。

这份数据集包含了美国芝加哥市1987年至2000年间大气污染物浓度和死亡人数的相关数据，可用于探索大气污染与居民健康之间的关系。

Matlab集成C代码的作者尼古拉·穆勒（Nicola F. Müller）和路易斯·普莱西（Louis du Plessis）介绍了使用贝叶斯方法合并天际线图和出生死亡天际线图推断过去人口动态的方法。天际线图方法允许非参数地从系统发育树中提取过去种群动态的信息，不依赖微分方程组来控制动态推断。本教程探讨了基于合并模型和出生-死亡模型的两种不同推断方法，分析了它们在时间流方向和推断精度上的差异。

分析和预测我国人口出生率、死亡率和自然增长率的时间序列数据。通过应用时间序列分析方法，包括差分处理和ARIMA模型拟合，揭示了这些人口指标的动态变化趋势，并预测未来10年的变化趋势。实验使用了多种统计工具如ADF检验和Box-Ljung统计量测试，以确保模型的有效性和残差的随机性。最终选定的模型将预测结果以表格形式展示，同时解读分析实验结果。

这款Matlab实现的广义 SEIR 流行模型适合需要进行疫情建模的朋友。它支持包含七个状态的复杂模型，关键在于它实现了时间依赖性的死亡率和恢复率，让你可以根据实际情况调整这些参数，避免死于假设不变的固定率。模型没有考虑出生率和自然死亡，所以你可以传染、康复和死亡等核心部分。想要拟合模型？lsqcurvfit方法帮你搞定！而且这里的SEIQRDP.m函数不只做模拟，还能帮你不同事件的时间历史。比较适合想深入了解流行病模型的开发者使用。如果你有时间，可以试着调整参数和函数，看看模型如何随时间变化。注意，尽管这款代码还不错，但它并不是经过同行评审的文献，所以使用时还需要小心！