哪些因素会影响死亡率模型的结果？
死亡率模型的结果受多种因素影响，主要包括以下几点：
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数据质量：死亡率模型的结果首先受到数据质量的影响，如果数据不准确、不完整或存在错误，那么模型的结果也会出现偏差。因此，在建立死亡率模型时，需要确保数据的准确性和完整性。
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模型选择：选择合适的模型对结果至关重要。不同的模型具有不同的假设和适用范围，需要根据实际情况选择最合适的模型。常用的死亡率模型包括线性回归模型、Logistic回归模型、生存分析模型等。
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自变量选择：死亡率模型的结果还受到自变量的选择影响。选择合适的自变量对模型的预测能力至关重要，需要通过专业知识和实际经验来确定哪些因素会对死亡率产生影响。
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模型的解释性：死亡率模型的结果受模型的解释性影响。一个好的模型应该具有很好的解释性，能够清晰地解释各个变量对死亡率的影响程度，这样才能为管理者提供有效的决策依据。
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模型的稳定性：模型的稳定性也会影响结果的可靠性。如果模型在不同数据集上表现不稳定，那么其预测能力就会受到质疑。因此，在建立死亡率模型时，需要对模型的稳定性进行检验。
总的来说，死亡率模型的结果受数据质量、模型选择、自变量选择、解释性和稳定性等因素的影响。管理者在使用死亡率模型时，需要注意这些因素，以确保模型结果的准确性和可靠性。