關(guān)鍵詞:健康中國 老年人健康 貝葉斯probit模型 mcmc算法
摘要:健康中國戰(zhàn)略下,開展大規(guī)模統(tǒng)計(jì)調(diào)查,有效測度居民健康水平已成為當(dāng)務(wù)之急。傳統(tǒng)微觀調(diào)查的估計(jì)結(jié)果缺乏完整性與連續(xù)性,為克服調(diào)查研究困難,文章基于貝葉斯Probit模型,利用2015年度的中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),從個(gè)體特征、患病情況及生活方式和心理狀況四個(gè)方面分析了我國老年人健康水平和影響因素。研究發(fā)現(xiàn):慢性疾病與生活態(tài)度對(duì)健康具有十分顯著的影響,運(yùn)用貝葉斯Probit模型可以有效解決樣本缺失造成的偏差問題,較好地展現(xiàn)我國中老年人群健康水平的動(dòng)態(tài)特征。依據(jù)個(gè)體的不同特征情況得到年齡與健康的關(guān)系結(jié)果顯示,相同身體條件下的群體健康水平隨年齡呈緩慢降低趨勢(shì)。
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