시간에 따른 사망률

Cynthia는 Human Mortality Database (HMD)에서 벨기에의 최신 사망률 데이터를 내려받았어요. 이 데이터는 life_table로 미리 로드되어 있어요.

이번 연습에서는 자주 쓰이는 R 함수 두 가지를 사용합니다. with()(문서)는 데이터 프레임으로부터 구성한 로컬 환경에서 R 표현식을 평가하도록 해 줍니다. 이렇게 하면 열을 추출할 때마다 life_table$을 반복해서 입력할 필요가 없어요. 예를 들어, 여러 해에 걸친 18세의 로그 사망률은 다음과 같이 추출할 수 있어요:

with(life_table, log(qx[age == 18]))

with()는 subset()(문서)과 함께 쓰면 특히 편리합니다. 예를 들어, 1999년 생명표에서 18세의 로그 사망률은 다음과 같이 구할 수 있어요:

with(subset(life_table, year == 1999), log(qx[age == 18]))

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 생명보험 상품 평가

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연습 안내

life_table을 탐색해 보세요. head()로 처음 6행을 출력하고, year 변수의 range()(문서)를 계산하세요.
life_table에서 subset()을 알맞게 사용해, 여러 해에 걸친 18세 여성의 사망률이 그려지도록 코드를 완성하세요.
다시 subset()을 사용해 1950년의 생명표를 선택하고, 그해의 사망률 곡선을 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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])))))

코드 편집 및 실행