Taux de mortalité dans le temps
Cynthia télécharge les données de mortalité les plus récentes pour la Belgique depuis la Human Mortality Database (HMD). Cet ensemble de données est préchargé sous le nom life_table.
Dans cet exercice, vous utiliserez deux fonctions R courantes. with() (docs) permet d’évaluer une expression R dans un environnement local construit à partir d’un data frame. Cela évite de taper à répétition life_table$ pour extraire des colonnes. Par exemple, les logarithmes des taux de mortalité des 18 ans au fil des années peuvent être extraits ainsi :
with(life_table, log(qx[age == 18]))
with() est particulièrement pratique en combinaison avec subset() (docs). Par exemple, le logarithme du taux de mortalité des 18 ans dans la table de l’année 1999 peut être obtenu ainsi :
with(subset(life_table, year == 1999), log(qx[age == 18]))
Cet exercice fait partie du cours
Évaluation des produits d’assurance vie en R
Instructions
- Explorez
life_table. Affichez les 6 premières lignes avechead()et calculezrange()(docs) sur la variableyear. - Complétez le code en utilisant correctement
subset()surlife_tableafin de tracer les taux de mortalité d’une femme de 18 ans au fil des années. - Utilisez à nouveau
subset()pour sélectionner la table de mortalité de 1950 et tracez la courbe du taux de mortalité pour cette année.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Explore life_table
___
___
# Plot the logarithm of the female mortality rates for (18) by year
with(___(___, ___),
plot(year, log(qx),
type = "l", main = "Log mortality rates (Belgium, females, 18-year-old)",
xlab = "Year t", ylab = expression(paste("Log mortality rate ", log(q[18])))))
# Plot the logarithm of the female mortality rates in the year 1950 by age
with(___(___, ___),
plot(age, log(qx),
type = "l", main = "Log mortality rates (Belgium, females, 1950)",
xlab = "Age x", ylab = expression(paste("Log mortality rate ", log(q[x])))))