Bayesowskie porównanie modeli zachowań prokreacyjnych

• Autorzy: Krzysztof Osiewalski , Beata Zając

Warianty tytułu

Bayesian Comparison of Procreative Behaviour Models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy przeprowadzono analizę płodności małżeńskiej w Polsce w zbiorowości małżeństw, w których kobieta była w wieku zdolności rozrodczej, to znaczy nie ukończyła pięćdziesiątego roku życia. Dane, wykorzystane w modelowaniu, pochodziły z badań ankietowych Polish Fertility and Family Survey przeprowadzonych w Polsce w 1991r. Analiza objęła okres około 40 lat: od początku lat pięćdziesiątych do początku lat dziewięćdziesiątych XX w. Celem pracy było bayesowskie porównanie wybranych modeli analizy historii zdarzeń: modelu proporcjonalnego hazardu dla danych pogrupowanych, dyskretnego modelu Coxa proporcjonalnego hazardu oraz log-logistycznego modelu AFT (ang. Accelerated Failure Time), zastosowanych do oszacowania czasu, który upływa od zawarcia małżeństwa do urodzenia pierwszego dziecka ze względu na przyjęte charakterystyki demograficzne i społeczne. Analizę porównawczą przeprowadzono z wykorzystaniem formalnych metod bayesowskiego porównywania modeli, wyznaczając ich prawdopodobieństwa a posteriori. Dla modelu o najwyższym prawdopodobieństwie a posteriori przedstawiono wyniki analizy kształtowania się płodności małżeńskiej w zależności od przyjętych zmiennych demograficznych i społecznych (zmienne charakteryzujące kobietę), wśród których uwzględniono: kohortę urodzeniową (generację), miejsce zamieszkania, wykształcenie, liczbę rodzeństwa, wiek w chwili zawarcia małżeństwa oraz status na rynku pracy. Zbadano czy zmienne te mają istotny wpływ na czas urodzenia pierwszego dziecka w małżeństwie. W rezultacie określono prawidłowości obserwowane w zachowaniach prokreacyjnych opisanych za pomocą ryzyka urodzenia pierwszego dziecka, w zależności od poziomu wybranych zmiennych. (abstrakt oryginalny)

EN

In this paper we analyze fertility in Poland among married couples, in which the age of woman was in the interval 15-49. We used data from the Polish Fertility and Family Survey questionnaire, held in 1991. The analysis captured 40 years: from early 50s to early 90s. The aim of this paper was formal Bayesian comparison of selected failure time models (proportional hazard for grouped data, discrete Cox proportional hazard model and log-logistic Accelerated Failure Time) describing the time between the marriage of a couple and the birth of their first child with relation to several demographic and social variables. After estimating the a posteriori distribution over the space of selected models, we present an analysis of fertility, within the framework of the most probable model, subject to variables describing the woman, i.e. year of birth (generation), living area, education, number of siblings, age of marriage and employment. As a result we described rules of procreative bahaviour described as risk of birth of the first child in marriage depending on levels of selected variables. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Płodność; Model płodności; Estymacja bayesowska; Analiza porównawcza

EN

Fertility; Fertility model; Bayesian estimation; Comparative analysis

• Czasopismo: Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 2/3
• Strony: 21--39

Twórcy

autor

Krzysztof Osiewalski

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, student

autor

Beata Zając

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, studentka

Bibliografia

• Anderson K. M. (1991), A Nonproportional Hazards Weibull Accelerated Failure Time Regression Model, Biometrics, Vol. 47, No. 1, str.281-288.
• Becker G. S. (1981), A Treatise on the Family, Harvard College, Cambridge.
• Blossfeld H. P., Hamerle A., Mayer K.U. (1989), Event History Analysis, LEA, Hillsdale, New Jersey.
• Blossfeld H. P., Rohwer G. (1995), Techniques of Event History Modeling, LEA, Mahwah, New Jersey.
• Cox D.R. (1972), Regression models and life-tables (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society, No. 34, str. 187-220.
• Frątczak E., Jóźwiak J., Paszek B. (1996), Zastosowania analizy historii zdarzeń w demografii, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Frątczak E., Kotowska I. (1996), Polish Family and Fertility Survey. A User's Guide, Warszawa.
• Frątczak E., Gach-Ciepiela U, Babiker H. (2005), Analiza historii zdarzeń, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Kalbfleisch J. D., Prentice R. L. (1973), Marginal likelihoods based on Cox's regression and life model, Biometrika, Vol. 60, No. 2, str. 267-278.
• Kalbfleisch J. D., Prentice R. L. (2002), The statistical analysis of failure time data, Wiley-Interscience, Hoboken, New Jersey.
• Lawless J. L. (2003), Statistical models and methods for lifetime data, Wiley-Interscience, Hoboken, New Jersey.
• Newton M.A., Raftery A.E. (1994), Approximate Bayesian inference by the weighted likelihood bootstrap (with Discussion), Journal of the Royal Statistical Society, series B, No. 56, str. 3-48.
• Oberhofer W., Reichsthaler T. (2004), Modelling fertility: a semi-parametric approach, University of Regensburg Discussion Paper, Vol. 396.
• O'Hagan T. (1994), Bayesian Inference, Edward Arnold, Londyn
• Osiewalski J. (2001), Ekonometria bayesowska w zastosowaniach, Wydawnictwo AE Kraków
• Peristera P., Kostaki A. (2007), Modeling fertility in modern populations, Demographic Research, Vol. 16, Art. 6, str. 141-194.
• Prentice R. L., Gloeckler L. A. (1978), Regression analysis of grouped survival data with application to breast cancer data, Biometrics, Vol. 34, No. 1, str. 57-67.
• Sobotka T. (2003), Tempo-quantum and period-cohort interplay in fertility changes in Europe. Evidence from the Czech Republic, Italy, the Netherlands and Sweden, Demographic Research, Vol. 8, Art. 6, str. 151-214.
• UNECE, Family and Fertility Survey, dostępny na http://www.unece.org/pau/.