第五章 區塊拔靴法的考量
第一節 死亡率模型測試
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利用資料找出死亡率的估計值當成理論的真實值，令歷年的出生人數為 耲耰耰耬耰耰耰 人且 男女嬰出生比為 耱耮耰耸：耱，假設死亡人數服從二項分配 耨聂聩聮聯聭聩聡聬 聄聩聳聴聲聩聢聵聴聩聯聮耩，或 者是卜瓦松分配 耨聐聯聩聳聳聯聮 聄聩聳聴聲聩聢聵聴聩聯聮耩 模擬 耱耬耰耰耰 筆死亡率資料，計算出人口數及 死亡數，得到三個方法的 耱耬耰耰耰 個預測區間，取平均作為最後的估計值及預測區間。
較完整的作法應先利用理論值反推算出過去 耹耸 年的死亡率，再從 耹耸 年前假設 耰 歲人 口為 耲耰耰耬耰耰耰 人，依序計算出過去 耹耸 年的人口數及死亡數，但由於反推死亡率時，
過去的死亡率太高會造成計算上的問題。以下簡述整個模擬的步驟：
耱耮 先對死亡率資料配適 职聥聥耭聃聡聲聴聥聲 模型，將估計值 mbxt 當成理論值。
耲耮 假設死亡人數服從二項分配 Binomial耨tNx, mbxt耩 模擬出 耱耬耰耰耰 筆死亡率資 料。
耳耮 分別利用三種方法及 耱耬耰耰耰 筆死亡率資料獲得 耱耬耰耰耰 個信賴區間及推估值。
耴耮 對這 耱耬耰耰耰 個信賴區間及推估值取平均即可。
圖 耵耮耱耺 耱耬耰耰耰 次模擬的男、女性平均壽命結果
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耨耱耹耹耴耩。
而預測區間的差異可以從區塊拔靴法的使用方法猜測到，由於抽取到的區塊即為 未來可能的一種情境，而這些情境存在著某一個分配 耨因有假設區塊被抽取到的機率 為線性的分配耩，合併的作法是同時抽取所有年齡組同年度 耨若有相關則彼此間會受到 影響耩，相較於分開抽取並沒有捕捉到整體變動的可能性，因此合併區塊拔靴法的預測 區間會大於分開區塊拔靴法的推估結果。回顧第二章提到區塊拔靴法是利用過去的資 料推估未來的情境，其價值在於捕捉未來可能變動的範圍，因此未來使用區塊拔靴法 進行人口推估時應考量年齡組間、甚至是男女之間或不同要素間的相關性。
圖 耵耮耲耺 耱耬耰耰耰 次區塊拔靴法模擬中的男、女性平均壽命和 职聥聥耭聃聡聲聴聥聲 的比值
圖 耵耮耳耺 耱耬耰耰耰 次區塊拔靴法模擬中的男女性死亡數和 职聥聥耭聃聡聲聴聥聲 的比值。
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圖 耵耮耴耺 耱耬耰耰耰 次區塊拔靴法模擬中的男女性人口數和 职聥聥耭聃聡聲聴聥聲 的比值。