>Так в общем случае у нас не выделенные когорты, а кривая распределения. Не обязательно же по годам шагать, можно и по секундам. ;)
Ну это без разницы, всё равно когорты будут.
>Ну да, есть такой резон. Но тут уже задачи несколько разные. Это для прогноза конкретных параметров типа абсолютной численности населения или половозрастной структуры нам требуются значения коэффициентов по всем когортам и т.п. А если мы исследуем факторы влияния на рождаемость, то в модель включаем только баб и только молодых+всякие там семейные положения, доходы, соцобеспеченность и пр. Короче, другая задача - другая модель.
Это понятно, но у меня два примера: положим, что мы находим определённую динамику в, скажем, продолжительности жизни. Скажем, она логарифмически возрастает от уровня жизни (который растёт с постоянным средним темпом). Этой динамики в прогнозе Демоскопа не подразумевается. Только не говорите про сценарии. Там в модели в xls все параметры неизменны на 50 лет.
Второй пример. Положим, Вы хотите понять, что вызвало снижение отдельных коэффициентов в СССР после войны и в перестройку на основе модели. Что Вы будете делать?
>Так там не смертность, а ожидаемая продолжительность жизни. А вероятность смерти для возраста уже пересчитывается по закону распределения.
Ага! Ну так бы и сказали, что там параметрическая модель с парой неизвестных коэффициентов. ОПЖ - это просто первый момент данной кривой. Тогда модель действительно простая получается.
>Так и есть, только это не простые параметры, а интегральные.
Ну понятно, т.е. таблиц смертности и рождаемости с сотней коэффициентов у них нет, есть только несколько моментов для параметрической кривой вероятности смерти / рождения для каждого года. Ну примерно об этом я и говорил.
