Microsoft Word - 【確定版】H27都道府県別生命表作成方法

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目 次 1 平成 29 年愛知県生命表について 1 2 主な年齢の平均余命 2 3 寿命中位数等生命表上の生存状況 5 4 死因分析 5 (1) 死因別死亡確率 5 (2) 特定死因を除去した場合の平均余命の延び 7 平成 29 年愛知県生命表 9

平成 2 9 年名古屋市民の平均余命 平成 30 年 12 月 25 日 名古屋市健康福祉局

まえがき 平成 24 年福島県簡易生命表 は 平成 24 年の福島県日本人人口 ( 推計 ) と平成 22~25 年の人口動態統計 ( 確定数 ) を基にして 本県の死亡状況が今後変化しないと仮定したとき 各年齢の者が1 年以内に死亡する確率や平均的にみて今後何年生きられるかという期待値などを 死亡

人口推計 における人口の算出方法 Ⅰ 概要 1 人口推計の範囲人口推計の範囲は, 我が国に常住している * 全人口 ( 外国人を含む ) である ただし, 外国人のうち, 外国政府の外交使節団 領事機関の構成員 ( 随員及び家族を含む ) 及び外国軍隊の軍人 軍属 ( 家族を含む ) は除いている

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図 1 予測のフローチャート 全体の年齢 (5 歳階級 ) 別人口の予測 ( ロジャーズ ウィルキンス モデル ) 基準年の及び の 5 歳階級別人口 基準年における 5 歳階級別のからへの転出数 からへの転出数 基準年の及びの出生数 5 歳階級別死亡数 出生率 死亡率 移動率の算定 一般化レスリー

東京都の生命表 目次 東京都の生命表 ( 櫻井祐子 菅幹雄 ) 1 資料東京都の生命表資料集 30 i

はじめに 当財団では これまで 212 年と 15 年に 沖縄県の 5 年先までの将来推計人口を推計してきたが その後 5 年毎に公表される国勢調査および都道府県別生命表の 215 年の統計が公表されたことから同統計のほか 人口動態調査や住民基本台帳人口移動報告などの年次統計なども直近のデータに更新

平成26年 人口動態統計月報年計(概数)の概況 1

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第 7 回大阪市人口移動要因調査報告書 平成 27 年 3 月 大阪市都市計画局

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0. ポイント低いが, 宮城県では 歳代における出生率の低さが, 京都府では0 歳代の低さが影響しており, その要因が異なる. 次に, 平均出生年齢と合計特殊出生率との関係をみたものが図 である. 概して, 平均出生年齢と合計特殊出生率との間には負の相関関係がみられる. ただし, 各都道府県が直線上

用語等の説明 1 生命表とは生命表とは ある人口集団の死亡状況が今後変化しないと仮定したときに 各年齢の者 が死亡する確率や平均してあと何年生きられるかという期待値などを死亡率や平均余命 などの指標 ( 生命関数 ) によって表したものである これらの関数は 男女別に各年齢の死亡件数と人口を基にして

年齢調整死亡率 (-19 歳 ) の年次推移 ( :1999-1) 1 男性 女性 年齢調整死亡率 -19 年齢調整死亡率 年齢調整死亡率 -19 年齢調整死亡率

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平成27年国勢調査世帯構造等基本集計結果の概要

平成 25 年 3 月 27 日 国立社会保障 人口問題研究所 ( 厚生労働省所管 ) から 日本の地域別将来推計 人口 ( 平成 25 年 3 月推計 ) が公表されました これに基づく石川県関係分の概要は次のとおりです 目次 1 石川県の将来推計人口 1 2 県内市町 地域の将来推計人口 5 3

人口 世帯に関する項目 (1) 人口増加率 0.07% 指標の説明 人口増加率 とは ある期間の始めの時点の人口総数に対する 期間中の人口増加数 ( 自然増減 + 社会増減 ) の割合で 人口の変化量を総合的に表す指標として用いられる 指標の算出根拠 基礎データの資料 人口増加率 = 期間中の人口増

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データ解析

3 成人高齢保健等 -(1) 主要疾患別死亡推移 2 心疾患 全国 ( 上段 : 人 下段 : 人口 10 万対 ) 平成 24 年平成 25 年平成 26 年平成 27 年平成 28 年 198, , , , ,

70-4/表1~表4.pwd

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3 世帯属性ごとのサンプルの分布 ( 両調査の比較 参考 3) 全国消費実態調査は 相対的に 40 歳未満の世帯や単身世帯が多いなどの特徴がある 国民生活基礎調査は 高齢者世帯や郡部 町村居住者が多いなどの特徴がある 4 相対的貧困世帯の特徴 ( 全世帯との比較 参考 4) 相対的貧困世帯の特徴とし

周期時系列の統計解析 (3) 移動平均とフーリエ変換 nino 2017 年 12 月 18 日 移動平均は, 周期時系列における特定の周期成分の消去や不規則変動 ( ノイズ ) の低減に汎用されている統計手法である. ここでは, 周期時系列をコサイン関数で近似し, その移動平均により周期成分の振幅

資料 4 明石市の人口動向のポイント 平成 27 年中の人口の動きと近年の推移 参考資料 1: 人口の動き ( 平成 27 年中の人口動態 ) 参照 ⑴ 総人口 ( 参考資料 1:P.1 P.12~13) 明石市の総人口は平成 27 年 10 月 1 日現在で 293,509 人 POINT 総人口

沖縄県 全 国 人数 構成比 人数 構成比 図表 1. 将来推計人口と年齢 3 区分別人口の将来推計 ( 単位 : 人 全国は千人 %) 年 総人口 1,392,818 1,423,622 1,440,410

2014人口学会発表資料2

第1章評価にあたって

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Q1.65 歳での健康寿命に 65 を足せば 0 歳での健康寿命になりますか A1. なりません 別途 健康寿命の算定プログラム 等を用いて 0 歳での健康寿命を算定する必要があります 例えば 健康寿命の算定方法の指針 の図 4-3 の男の算定結果を見ると 健康な期間の平均が 65 歳時点では 17

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統計トピックスNo.92急増するネットショッピングの実態を探る

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調査結果の概要 1 人口 (1) 本県の人口 平成 30(2018) 年 10 月 1 日現在の本県の総人口は 1,952,926 人 ( 男 973,794 人 女 979,132 人 ) で 平成 29(2017) 年 10 月 1 日現在に比べ9,037 人の減少 ( 男 3,309 人減少

第 6 回の目的 確定年金現価の算式について理解する 終身年金現価の算式について理解する 簡単な例で掛金の計算をしてみる 極限方程式を理解する 年金数理第 6 回 2

平成 27 年度版 [ 人口の状況 ] の現状 人口静態 ( 平成 27 年 ) 人口動態 ( 平成 26 年 ) 総数 男 女 総数 男 女 人口 89,42 44,85 44,552 出生数 歳以上人口 22,17 1,36 11,864 死亡数

様々なミクロ計量モデル†


原稿

相対的貧困率等に関する調査分析結果について

( 万人 ) 図 1 12 大都市の人口の推移 H 注 1) 各 10 月 1 日現在の推計人口

「健康寿命」の伸長には若い頃からの健康改善が重要~2012年「健康寿命」の公表について考える

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航空機の運動方程式

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受信機時計誤差項の が残ったままであるが これをも消去するのが 重位相差である. 重位相差ある時刻に 衛星 から送られてくる搬送波位相データを 台の受信機 でそれぞれ測定する このとき各受信機で測定された衛星 からの搬送波位相データを Φ Φ とし 同様に衛星 からの搬送波位相データを Φ Φ とす

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二次関数 1 二次関数とは ともなって変化する 2 つの数 ( 変数 ) x, y があります x y つの変数 x, y が, 表のように変化するとき y は x の二次関数 といいます また,2 つの変数を式に表すと, 2 y x となりま

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目次 1 高齢化率 ( 山形県 ) 1 2 高齢化率 ( 全国 ) 2 3 将来の高齢化率 ( 山形県 ) 3 4 将来の高齢化率 ( 全国 ) 4 5 人口ピラミッド ( 山形県 ) 5 6 平均寿命の推移 6 7 出生数 出生率の推移 7 8 高齢者のいる世帯 ( 山形県 ) 8 9 高齢者のい

If(A) Vx(V) 1 最小 2 乗法で実験式のパラメータが導出できる測定で得られたデータをよく近似する式を実験式という. その利点は (M1) 多量のデータの特徴を一つの式で簡潔に表現できること. また (M2) y = f ( x ) の関係から, 任意の x のときの y が求まるので,

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次に 母親の年齢別 出生順位別の出生数をみていきましょう 図 2-1は母親の年齢別に第 1 子出生数をみるグラフです 第 1 子の出生数は20 年間で1,951 人 (34.6%) 減少しています 特に平成 18 年から平成 28 年にかけて減少率が大きく 年齢別に見ると 20~24 歳で44.8%

表紙

Chap2

解答速報ご利用にあたっての注意事項 解答速報のご利用につきましては 以下の内容をご確認 ご了承のうえご利用ください 解答速報はハピスマ大学独自の見解に基づき サービスとして情報を提供するものであり 公益社団法人日本アクチュアリー会による本試験の結果 ( 合格基準点 合否など ) について保証するもの

自殺者数の年次推移 平成 26 年の自殺者数は 25,427 人となり 対前年比 1,856 人 ( 約 6.8%) 減 平成 10 年以来 14 年連続して 3 万人を超える状況が続いていたが 3 年連続で 3 万人を下回った 男女別にみると 男性は 5 年連続 女性は 3 年連続で減少した また

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81 平均寿命 女 単位 : 年 全 国 長野県 島根県 沖縄県 熊本県 新潟県 三重県 岩手県 茨城県 和歌山県 栃木県

健康寿命

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4 年齢階級別の死因山形県の平成 28 年の死因順位は 20 歳から 34 歳までの各階級において自殺が1 位となっているほか 64 歳までの各階級においても死因順位の上位にあり おおむね全国と同様の傾向が見られます < 表 7> 年齢階級別の死因順位 死亡者数 ( 山形県 ) 年齢階級 総死亡者数

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0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生

人口増減の推移 H27 H28 H29 H3 自然増減の推移 6 出生数死亡数自然増減

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岐阜県の将来人口推計について

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自殺予防に関する調査結果報告書

1 人口動態の概況 ( 平成 24 年 1 月 ~12 月 ) (1) 出生数 < 減少 > 出生数は56,943 人で前年に比べ1,116 人減少し 出生率は人口千人に対し8.0で 前年と比べ0.2ポイント低下した (2) 死亡数 < 増加 > 死亡数は59,137 人で前年に比べ1,467 人増

Transcription:

平別生命表の作成方 Ⅰ 平成 7 年都道府県別生命表の作成方法 生命関数の定義 生存率 死亡率ちょうど歳に達した者が + 歳に達するまで生存する確率を歳以上 + 歳未満における生存率といい これをで表し + 歳に達しないで死亡する確率を歳以上 + 歳未満における死亡率といい これをで表す 特に を歳における生存率 死亡率といい これらを で表す 生存数生命表上で一定の出生者人 ( 通常 00,000 人とする ) が 上記の死亡率に従って死亡減少していくと考えた場合 歳に達するまで生きると期待される者の数を歳における生存数といい これをで表す 死亡数歳における生存数のうち + 歳に達しないで死亡すると期待される者の数を歳以上 + 歳未満における死亡数といい これをで表す 特にを歳における死亡数といい これをで表す 定常人口 歳における生存数について これらの者が歳から + 歳に達するまでの間に生存すると期待される年数の和を歳以上 + 歳未満における定常人口といい これをで表す すなわち 常に一定の出生があって これらの者が上記の死亡率に従って死亡すると仮定すると 一定期間経過後に一定の年齢構造を持つ人口集団が得られるが その集団の歳以上 + 歳未満の人口に相当する 特にを歳における定常人口といい これをで表す さらに歳における生存数について これらの者が歳以降死亡に至るまでの間に生存すると期待される年数の和を歳以上の定常人口といい これをで表す すなわち 上記の人口集団の歳以上人口に相当する は により与えられる 5 平均余命 歳における生存数について これらの者が歳以降に生存すると期待される年数 の平均を歳における平均余命といい これを で表す は により与えられ 特に 0 歳における平均余命 を平均寿命という 法

作成方法 作成に当たっての考え方全国単位の生命表とは異なり 都道府県別生命表では, 小地域における死亡数の偶然変動の影響を少なくするために 国勢調査年である平成 7 年を含む前後 年間 ( 平成 年 ~8 年 ) の死亡状況を基礎として死亡率を算定し これらのデータをもとに作成している ( 計算の詳しい方法は で述べる ) 作成基礎期間作成基礎期間は 平成 年 月 日から平成 8 年 月 日に至る 年間とした 基礎資料都道府県 - 東京都区部 - 政令指定都市別に 次の資料を用いた () 平成 5 年 ~8 年性 月別出生数 () 平成 7 年 7 月 ~9 月性 年齢別死亡数 () 平成 年 ~8 年性 年齢 死因別死亡数 - 人口動態統計 ( 厚生労働省政策統括官 ( 統計 情報政策担当 ))- () 平成 7 年 0 月 日現在性 年齢別日本人人口 ( 年齢 国籍不詳を按分した人口 ) - 平成 7 年国勢調査 ( 総務省統計局 )- 次に実際の計算に当たって 上記資料の利用区分及び後述の計算法に用いた記号を以下に示す 乳児死亡数死亡時の日 月齢乳児死亡数第死因乳児死亡数 0 0 週未満 週以上 か月未満 か月以上 か月未満 か月以上 か月未満 か月以上 年未満 乳児死亡数は平成 年から平成 8 年のか年の合計 出生数出生期間出生数. 平成 年 月 ~ 平成 8 年 月 8. 5.. 平成 5 年 月 日 ~ 平成 8 年 月 日 8.. 5. 平成 5 年 月 ~ 平成 8 年 0 月 8.0 5.0 平成 5 年 0 月 ~ 平成 8 年 9 月 8.9 5.7 平成 5 年 7 月 ~ 平成 8 年 月 8. 5. 平成 5 年 月 ~ 平成 7 年 月 7. 平成 8 年 月 (8.) 平成 5 年 月 (5.)

年齢階級 歳 5~9 人口 ( 平成 7 年 0 月 日 ) 年齢階級別 人口 各年齢階級の 始年齢人口 人口及び死亡数 平成 7 年 7 月 ~9 月における年齢階 級別死亡数 死亡数 平成 年 ~8 年における年齢 階級別死亡数 平成 年 ~8 年 における年齢階別 第死因死亡数 0~ ~ + 95~99 00~0 05~09 0~5 - 死亡数の補正死亡数には 年齢のみ不詳 住所地のみ不詳並びに年齢及び住所地ともに不詳という つの不詳パターンが存在するため これらの不詳死亡数を次の順序で按分し 補正を行った ( 以下で述べる生命表の計算には 補正したデータを用いた ) ただし 以下の按分は死因ごとに行い その後全死因について足し上げた (ⅰ) 年齢のみ不詳年齢 住所地ともに既知の死亡数をもとに 都道府県 - 東京都区部 - 政令指定都市ごとに年齢別死亡数に比例させて按分して加えた (ⅱ) 住所地のみ不詳 (ⅰ) の結果をもとに 年齢ごとに都道府県別死亡数に比例させて按分して加えた (ⅲ) 年齢及び住所地ともに不詳 (ⅱ) の結果をもとに 年齢別都道府県別死亡数に比例させて按分して加えた 生命関数の算出方法 の基礎資料から 種々の近似 補間 補整及び外挿を行って 各歳別死亡率を算定し これをもとにして生存数 死亡数 定常人口及び平均余命等の生命関数を計算した ただし 歳未満は区分を細かくして計算した () 歳未満の死亡率の計算 歳未満の死亡率は 週未満 週以上 か月未満 か月以上 か月未満 か月以上 か月未満 か月以上 年未満の年齢区分に従って算定した まず 歳未満における生存率を次の式 - - 0 5.. 8.. +. 8.

5. 8.0 + 5.. 8.. 5.0 8.9 + 5. 8.0 5.7 8. + 5.0 8.9 5. 7. + 5.7 8. ただし 5.. 8.. は月別の出生数から と推計した 5.. 8... 8. + 8 これより死亡率を (5.) (8.) () 中央人口の推計 作成基礎期間の中央に当たる平成 7 年 7 月 日現在の人口を中央人口という 年齢階 級別の人口及び死亡数から 歳の中央人口 及び歳以上 + 5 歳未満の中央人口 を + + 7 + 8 8 (,,) + 7 + + 8 + 0 + 9 0 + 0 5,0,, 男 00, 女 05

+ () 歳以上の死亡率の算定まず 歳以上の中央死亡率 を次式 + +, + + 5,0,, 男 00, 女 05 これから 死亡率 を + 5 + ( 5,0,,5) 5 + + 5 0 0,5,, 男 95, 女 00 () 歳以上の死亡率の補間 () で得られた死亡率をもとに ~ 歳 5~ 歳 男 5~89 歳 女 5~9 歳 男 90 歳以上 女 95 歳以上 のつの年齢区間に分けて それぞれ次のような方法で各歳別の死亡率へと補間または外挿した なお 計算の途中で死亡率が 0を下回るまたは を上回ることになった場合は その都度値を 0または に修正した (ⅰ) ~ 歳の場合 ~ 歳の各歳別死亡率 は 0 歳から歳まで生存する割合 は 0 におい て Weibull 分布の分布関数で近似される と仮定して補間した すなわち パラメータ を用いて exp 0 かつ, > 0 で表されるものとして パラメータ値を決定することを考えた このとき log log log log log であるから 点 log, log log のプロットは直線で近似されることとなる そこで,0 に対する 点 0, log log log 0, log log 5

を通る直線を求めることで パラメータ値を決定した 容易に log log log log log log log log 0 であることが分かるので これに ( ) を代入することで log の値を決定した これからあらためて死亡率を exp ( + ) (,,,,5) により算出した (ⅱ) 5~ 歳の場合死力の定義 (log ) から 一般に死力と死亡率の間には log なる関係式が成り立つ ここで 右辺の式にこれまで算出した死亡率を代入したものを Ψ とおく すなわち Ψ log であって Ψ Ψ Ψ Ψ については具体的な値が求められる 5~ 歳の各歳別死亡率は 5 < 5 における死力が の 次多項式 ( 5) + ( 5) + ( 5) + ( 5) + で表されるものとして 補間法で計算した 具体的には 関係式 (*) に従って 連続する 5 個の Ψ に関する条件 Ψ Ψ Ψ Ψ Ψ を に関する連立一次方程式として解くと 5 98 Ψ 79 878000 Ψ + 89 957000 Ψ 77 8000 Ψ + 7000 Ψ 5 878 Ψ + 97 7955000 Ψ 597 Ψ + 855000 Ψ 5000 Ψ

5 09 Ψ 09 700 Ψ + 889 5000 Ψ 5000 Ψ + 000 Ψ 5 575 Ψ + 0709 8780 Ψ + 99 78800 Ψ 7 80 Ψ + 7 00 Ψ 5 957 Ψ + 957 Ψ 97 590 Ψ + 09 80 Ψ 0 Ψ なる解を得るので 975 Ψ + 585 Ψ 5 Ψ + 585 Ψ 895 Ψ 5 Ψ + 57979 Ψ 0957 Ψ + 787 Ψ 09 Ψ 975 Ψ + 97599 Ψ 57 Ψ 0 Ψ + 59 Ψ 5 Ψ + 0889 Ψ + 8 Ψ 8 Ψ + 5 Ψ 0000 Ψ + 788 Ψ + 70 Ψ 9 Ψ + 5 Ψ 78750 Ψ + 990 Ψ + 00 Ψ 0 Ψ + 590 Ψ 5000 Ψ + 9 Ψ + 98 Ψ 978 Ψ + 55 Ψ 8750 Ψ 7 Ψ + 7578 Ψ 7058 Ψ + 558 Ψ 5 Ψ 78 Ψ + 78 Ψ + 787 Ψ 09 Ψ 875 Ψ 807 Ψ + 08890 Ψ + 8579 Ψ 8 Ψ となる こうして得られた積分値をもとに あらためて死亡率 を 関係式 (*) から exp exp ( 5,,,) により算出した (ⅲ) 男 5~89 歳 女 5~9 歳の場合男 5~89 歳 女 5~9 歳の各歳別死亡率 は 5の倍数 5,0,, 男 85, 女 90 を取り < + 5 における死力 が の 次多項式 ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + で表されるものとして 補間法で計算した 具体的には (ⅱ) と同様に これまで算出した死亡率を代入した Ψ を定義し 関係式 (*) に従って 連続する 5 個の Ψ に関する条件 Ψ Ψ Ψ Ψ Ψ を に関する連立一次方程式として解くと 75000 Ψ 8750 Ψ + 500 Ψ 8750 Ψ + 75000 Ψ 7

750 Ψ + 50 Ψ 50 Ψ + 750 Ψ 000 Ψ + 500 Ψ 5 Ψ + 500 Ψ 000 Ψ 00 Ψ 0 Ψ + 0 Ψ 00 Ψ 00 Ψ + 9 00 Ψ + 7 00 Ψ 00 Ψ + 50 Ψ なる解を得るので 55 Ψ + 09 Ψ + 79 Ψ 7 Ψ + 99 Ψ 5 55 Ψ + 9 Ψ + 89 Ψ 5 Ψ + 9 Ψ 55 Ψ 8 Ψ + 59 Ψ 8 Ψ + Ψ 9 55 Ψ 5 Ψ + 89 Ψ + 9 Ψ 5 Ψ 99 55 Ψ 7 Ψ + 79 Ψ + 09 Ψ Ψ となる こうして得られた積分値をもとに あらためて死亡率 を 関係式 (*) から exp exp により算出した (, +, +, +, + ) (ⅳ) 男 90 歳以上 女 95 歳以上の場合 男 90 歳以上 女 95 歳以上の各歳別死亡率 は 男 85 歳以上 女 90 歳以上の死力 が Gompertz-Makeham 関数 + で表されるものとして 補間 外挿した 具体的には () で算出した死亡率を代入した Ψ を定義し 関係式 (*) に従って 連続する 個の Ψ に関する条件 男 ( + ) Ψ ( + ) Ψ ( + ) Ψ 女 ( + ) Ψ ( + ) Ψ ( + ) Ψ を について解くと まず 男 女 8

が分かり これから 男 5 Ψ log ( ) 女 5 Ψ log ( ) なる解を得るので 男 ( + ) 5 Ψ + ( ) 女 ( + ) 5 Ψ + ( ) となる こうして得られた積分値をもとに 各歳別死亡率を 関係式 (*) から exp exp ( + ) により算出した 男 90,9,,9 女 95,9,,9 (5) 死亡率の補整 () で得られた各歳別死亡率について Greville の 次 9 項の式による補整を行い 補整後の各歳別死亡率を求めた すなわち 0.007 0.00987 + 0.870 + 0.557 + 0.0 +0.557 + 0.870 0.00987 0.007 (,,,9) ここで ( 0,,, ) は形式的に次式により外挿した.5 + 0.9 0.87 0.80078 () 生存数及び死亡数の計算 00,000 とし 歳未満では また 歳以上については ( ) (,,,,9) ( 0,,, ) 9

(7) 定常人口 及び の計算 定常人口 は ( + ) ( 0,,,,,,,,9) ただし + + + + また定常人口は (8) 平均余命 の計算平均余命 は 5 特定死因を除去した場合の生命表の作成方法 通常の生命表で第死因による死亡数 死力などを などと表し と近似する 一方 第死因を除去した生命表の生命関数には通常の生命関数を表す記号の右肩に ( ) をつけて表すことにすると 死因は互いに独立と仮定すれば 第死因以外の死因による死力は両生命表 ( 通常の生命表と第死因を除去した生命表 ) で等しくなるから が成立する さて とおくと 平均値の定理より次式を満たす ( < < + ) が存在 する 次に 式をから + まで積分すると 平均値の定理より次式を満たす ( < < + ) が存在する log log 上式に と を代入して とみなす 0

log log exp log この関係式をもとにして exp log ( 0,,,,,,,,9) により 第死因を除去した場合の生命表を作成した ここで の値は s が属 する年齢区分にしたがって 0,,,, のときはとし + +,,, のときはとし 5,,,99 のときは < + 5 なる 5の倍数を用いてとし 00,0,,9 のときはとした 特定死因を除去した場合の平均余命の延びは 死因別死亡確率の算定方法 歳における死因別死亡確率 は 次式により算定した ここで の値は 5 と同様の取り方をしている ( 備考 )5 及び は Mortality Tables Analyzed by Cause of Death, T.N.E.Greville, 98 によった