Constructing prediction intervals for the age distribution of deaths
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用函数型时间序列模型预测死亡年龄分布，并评估留出样本的区间预测精度，支持时间序列与预测分类。
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为死亡年龄分布构造预测区间
- 研究问题
- 死亡年龄分布具有非负性和积分约束，且可能包含零计数时，如何构造覆盖率接近标称水平的逐点预测区间？
- 方法与思路
- 作者采用中心化对数比及累积分布函数变换处理约束，将样本分为训练、验证和测试集，并在验证集校准调节参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出不依赖特定模型的区间构造流程，其中累积分布变换可处理零计数，并用日本分年龄、性别死亡数据评估预测。
- 阅读关注点
- 应核对变换和逆变换如何处理约束与零计数、验证集覆盖率校准规则，以及时间切分、逐点覆盖和区间精度评价。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收未核实；摘要未提供覆盖率保证或比较数值，逐点区间也不自动保证整条年龄曲线同时覆盖。
原文摘要
We introduce a model-agnostic procedure to construct prediction intervals for the age distribution of deaths. The age distribution of deaths is an example of constrained data, which are nonnegative and have a constrained integral. A centered log-ratio transformation and a cumulative distribution function transformation are used to remove the two constraints, where the latter transformation can also handle the presence of zero counts. Our general procedure divides data samples into training, validation, and testing sets. Within the validation set, we can select an optimal tuning parameter by calibrating the empirical coverage probabilities to be close to their nominal ones. With the selected optimal tuning parameter, we then construct the pointwise prediction intervals using the same models for the holdout data in the testing set. Using Japanese age- and sex-specific life-table death counts, we assess and evaluate the interval forecast accuracy with a suite of functional time-series models.