Large Sample Tests and Confidence Intervals for Mortality Rates
死亡率的大样本检验与置信区间AI 解读 ↓
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死亡率的大样本检验与置信区间
- 研究问题
- 保险死亡率按保单数或保险金额计量，而同一人可能对应多个且数量不同的单位时，应如何进行可靠的大样本推断？
- 方法与思路
- 作者针对个体死亡可产生多个计量单位的问题，提出无需逐人查明单位数量的大样本检验与置信区间，并讨论更一般情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提推断方法有效、工作量较少且效率尚可；未说明具体统计量、方差估计方式或效率比较的量化结果。
- 阅读关注点
- 应核对多保单对应同一人的依赖如何处理、推断所需信息和大样本条件，以及效率评价和一般化情形的范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；具体有效性条件和效率证据未提供，不能推广到任意保险数据或推断刊本变化。
原文摘要
In computing mortality rates from insurance data, the unit of measurement used is frequently based on number of policies or amount of insurance rather than on lives. Then the death of one person may result in several units of “death” with respect to the investigation; moreover, the number of units per individual may vary noticeably. Thus the usual large sample methods of obtaining significance tests and confidence intervals for the true value of the mortality rate are not applicable to these situations. If the number of units associated with each person in the investigation were known, accurate large sample results could be obtained; however, determination of the number of units associated with each individual would require an extremely large amount of work. This article presents some valid large sample tests and confidence intervals for the mortality rate which do not require much work and are reasonably efficient. More general situations are also considered.