The Family Planning Estimation Tool (FPET) is used in low- and middle-income countries to produce estimates and short-term forecasts of family planning indicators, such as modern contraceptive use and unmet need for contraceptives. Estimates are obtained via a Bayesian statistical model that is fitted to country-specific data from surveys and service statistics data. The model has evolved over the last decade based on user inputs. In this paper we summarize the main features of the statistical model used in FPET and introduce recent updates related to capturing contraceptive transitions, fitting to survey data that may be error prone, and the use of service statistics data. We assess model performance through a validation exercise and find that FPET is reasonably well calibrated. We use our experience with FPET to briefly discuss lessons learned and open challenges related to the broader field of statistical modeling for monitoring of demographic and global health indicators.


翻译:计划生育评估工具(FPET)被用于低收入和中等收入国家,以生成计划生育指标的估计值和短期预测,例如现代避孕方法使用率及未满足的避孕需求。估计值通过贝叶斯统计模型获得,该模型基于各国特定的调查数据和服务统计数据拟合而成。过去十年中,该模型根据用户反馈不断演进。本文总结了FPET所用统计模型的主要特点,并介绍了近期更新内容,包括捕捉避孕方式转变、适配可能存在误差的调查数据以及服务统计数据的运用。通过验证实验评估模型性能,我们发现FPET具有较好的校准度。结合FPET的应用经验,我们简要探讨了在更广泛的统计建模领域中,用于监测人口与全球健康指标的经验教训及面临的开放挑战。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】上下文感知标记化的高效世界模型
专知会员服务
29+阅读 · 2024年7月2日
《威胁评估与威胁管理(TATM)——评估与管理》
专知会员服务
36+阅读 · 2024年5月31日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年6月19日
【CIKM2020】学习表示解决可解释推荐系统
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月6日
ICLR'21 | GNN联邦学习的新基准
图与推荐
12+阅读 · 2021年11月15日
【KDD2020】动态知识图谱的多事件预测
专知
88+阅读 · 2020年8月31日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
深度学习人脸识别系统DFace
深度学习
17+阅读 · 2018年2月14日
LibRec 每周算法:LDA主题模型
LibRec智能推荐
29+阅读 · 2017年12月4日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2024年12月27日
Arxiv
176+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
501+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
27+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
最新内容
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
4+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
4+阅读 · 5月29日
“史诗怒火行动”中美军损失的作战飞机
专知会员服务
4+阅读 · 5月29日
ICML 2026 | 理解上下文持续学习中的泛化与遗忘
专知会员服务
5+阅读 · 5月28日
Agent Harness综述:大模型智能体执行器工程全景
专知会员服务
14+阅读 · 5月28日
《基于理论的威慑效能评估》
专知会员服务
8+阅读 · 5月28日
相关VIP内容
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员