比较组间的年费率答案

【问题标题】：Compare the annual rates between groups比较组间的年费率
【发布时间】：2021-11-02 09:45:27
【问题描述】：

我正在努力比较两个百分比在一段时间内的“死亡率”。我的目标是获得每组的年费率。

我的值已经以百分比表示（start 和 end 值），表示几年来森林总覆盖率中 mych 森林的消失情况（干扰、烧毁、砍伐等）。例如，第一年是 1%，最后一年 20% 是森林总损失的累积值。

我按照Compound annual growth rate（CARG）的计算，考虑了第一年、去年和总年数的值。

这是我的两组虚拟数据，例如。死亡率取决于树种：

df <- data.frame(group = c('pine', 'beech'),
                 start = c(1,2),
                 end = c(19, 30),
                 years = 18)

为了计算 CAGR，我使用了这个函数：

CAGR_formula <- function(end, start, yrs) {
  values <- ((end/start)^(1/yrs)-1)
  return(values)
}

给予：

df %>% 
 mutate(CARG = CAGR_formula(end, start, yrs)*100)

  group start end yrs     CARG
1  pine     1  19  18   17.8
2 beech     2  30  18   16.2

但是，16-17% 的 CARG 率似乎非常高！我预计每年大约 1-3%。请问，我的公式有什么问题？是因为原始值（开始，结束）已经是百分比吗？还是因为end是start的累积值？

感谢您的想法！

【问题讨论】：

标签： r math rate fpgrowth

【解决方案1】：

如果我理解正确，也许这就是我们想要的：

df %>% 
  mutate(CARG = CAGR_formula(1 - end/100, 1, yrs)*100)

#>   group start end yrs      CARG
#> 1  pine     1  19  18 -1.163847
#> 2 beech     2  30  18 -1.962024

其中start 到CARG() 的参数始终为1（在此计算中可以忽略第1 年的值），这意味着森林为100%，CARG() 的end 参数为@987654326 @，例如第一行 81% 的森林在 18 年后仍然存在。

由此产生的年死亡率分别为 1.17% 和 1.96%。

我们可以验证 1 * (1 - 0.0117)^18 大约是 81%，而 1 * (1 - 0.0196)^18 大约是 70%

【讨论】：

谢谢@Aurèle，这种从 1 号开始（100% 森林）而不是从伤害开始的改编很可能取得了成功，并导致了更多预期的计算率。再次感谢！

【解决方案2】：

为什么看起来很高？从 1% 到 19% 是一个很大的飞跃。还： 1 * 1.178^18 = 19.086

我觉得不错

【讨论】：