Bayesian Analysis of Mortality in Iceland via Locally Adaptive Splines

Nonostante la sua lunga storia, l’analisi dei dati di mortalità è ancora un ambito di ricerca molto attivo e ha recentemente mostrato diversi sviluppi interessanti. In questo lavoro, ci focalizziamo sull’Islanda, che ha una storia di dati di mortalità notevolmente lunga. Analizziamo dati di mortalit...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Legramanti, Sirio
Other Authors: Balzanella, Antonio, Bini, Matilde, Cavicchia, Carlo, Verde, Rosanna, Pavone, Federico
Format: Conference Object
Language:English
Published: Pearson 2022
Subjects:
Online Access:https://hdl.handle.net/10446/238709
Description
Summary:Nonostante la sua lunga storia, l’analisi dei dati di mortalità è ancora un ambito di ricerca molto attivo e ha recentemente mostrato diversi sviluppi interessanti. In questo lavoro, ci focalizziamo sull’Islanda, che ha una storia di dati di mortalità notevolmente lunga. Analizziamo dati di mortalità suddivisi per età, dal 1838 al 2018, usando l’approccio proposto recentemente in Pavone et al. (2022). Tale modello consiste in processi spline localmente adattivi, che garantiscono un’inferenza interpretabile oltre ad una dinamica temporale flessibile. L’adattività locale permette di modellare sia cambiamenti graduali nei tassi di mortalità che possibili shock improvvisi, presumibilmente dovuti ad eventi drammatici quali guerre ed epidemie. Despite its long history, mortality data analysis is still a very active field of research and has witnessed interesting recent developments. In this work, we focus on Iceland, which has a remarkably long record of mortality data. We analyze agespecific mortality data from 1838 to 2018, adopting the approach recently proposed in Pavone et al. (2022). This model consists of locally-adaptive splines, which guarantee interpretable inference alongside flexible time dynamics. The local adaptivity allows modelling gradual changes in mortality rates together with possible sudden shocks, arguably due to dramatic events such as wars and epidemics.