8 разновидностей моделей для моделирования общей смертности населения в актуарных и экономических моделях (Researchgate.net):

Модель Пуассона для интенсивности смертности с логарифмической функцией связи:

• Использует распределение Пуассона для моделирования интенсивности (силы) смертности, при этом интенсивность смертности зависит от предикторов через логарифмическую функцию.

Модель Пуассона для интенсивности смертности с логитной функцией связи:

• Также использует распределение Пуассона для интенсивности смертности, но зависимость от предикторов выражена через логитную функцию.

Биномиальная модель для уровня смертности с логитной функцией связи:

• Использует биномиальное распределение для моделирования уровня смертности, при этом связь с предикторами осуществляется через логитную функцию.

Биномиальная модель для уровня смертности с комплементарной лог-лог функцией связи:

• Похожая на предыдущую модель, но использует комплементарную лог-лог функцию связи.

Модель Пуассона для интенсивности смертности с использованием сглаженной двумерной P-сплайн модели с логарифмической функцией связи:

• Усложнённая версия первой модели, включающая сглаживание данных с помощью двумерных P-сплайнов, чтобы учесть возможные нелинейные эффекты и взаимодействия между предикторами.

Модель Пуассона для интенсивности смертности с использованием сглаженной двумерной P-сплайн модели с логитной функцией связи:

• Аналогична предыдущей модели, но с логитной функцией связи.

Биномиальная модель для уровня смертности с использованием сглаженной двумерной P-сплайн модели с логитной функцией связи:

• Комбинация биномиальной модели с логитной функцией связи и сглаживания P-сплайнами для моделирования уровня смертности.

Биномиальная модель для уровня смертности с использованием сглаженной двумерной P-сплайн модели с комплементарной лог-лог функцией связи:

• Похожая на предыдущую модель, но с комплементарной лог-лог функцией связи.

Остальные модели:

Каждая из этих моделей использует различные подходы и функции связи для лучшего соответствия данным о смертности. Они учитывают разные аспекты структуры данных, что позволяет более гибко подходить к анализу и прогнозированию смертности. Например, модели сглаженных двумерных P-сплайнов улавливают сложные нелинейные зависимости между переменными, а различные функции связи (логарифмическая, логитная, комплементарная лог-лог) позволяют учитывать различные характеристики данных, такие как вероятность и вариабельность событий. Комбинация этих подходов и функций связи позволяет выбрать наиболее подходящую модель для конкретных данных и задач анализа.