謝辞 このデータは別のKaggleユーザーであるKumarRajarshiから入手しました。いくつかの異常があったため、私はこれをアップロードすることを余儀なくされました。 元々、このデータはDeeksha RussellとDuan Wangの助けを借りて、世界保健機関（WHO）と国連のウェブサイトから収集されたものです。 背景 過去には、人口統計学的変数、所得構成、死亡率を考慮した、平均余命に影響を与える要因に関する多くの研究が行われてきました。しかし、予防接種と人間開発指数の影響は過去の研究では考慮されていないことが判明しました。また、過去の一部の研究では、全ての国の1年間のデータセットに基づく重回帰分析が行われていました。したがって、これは、2000年から2015年までの全ての国のデータを考慮しながら、混合効果モデルと重回帰分析に基づく回帰モデルを構築することで、前述の2つの要因を解決する動機となります。B型肝炎、ポリオ、ジフテリアなどの重要な予防接種も考慮されます。要するに、この研究は予防接種要因、死亡率要因、経済要因、社会要因、その他の健康関連要因にも焦点を当てます。このデータセットの観測値は異なる国に基づいているため、ある国が平均余命の低い値に寄与している予測要因を特定することが容易になります。これは、ある国がその国民の平均余命を効率的に向上させるために、どの分野に重点を置くべきかを提案するのに役立ちます。 内容 このプロジェクトはデータの正確性に依存しています。世界保健機関（WHO）のグローバル・ヘルス・オブザーバトリー（GHO）データリポジトリは、全ての国の健康状態や他の多くの関連要因を追跡しています。これらのデータセットは、健康データ分析の目的で一般公開されています。193か国の平均余命と健康要因に関するデータセットは、同じWHOのデータリポジトリのウェブサイトから収集され、それに対応する経済データは国連のウェブサイトから収集されました。健康関連要因の全てのカテゴリの中で、より代表的な重要な要因のみが選ばれました。過去15年間で、健康分野に大きな発展があり、特に開発途上国では過去30年間と比較して、人間の死亡率が改善されていることが観察されています。したがって、このプロジェクトでは、193か国の2000年から2015年までのデータをさらなる分析のために考慮しました。個々のデータファイルは1つのデータセットに統合されました。データの初期の目視検査では、いくつかの欠損値が見られました。データセットはWHOからのものであったため、明らかなエラーは見つかりませんでした。欠損データはRソフトウェアでMissmapコマンドを使用して処理されました。結果は、欠損データの大部分が人口、B型肝炎、GDPに関するものであることを示しました。欠損データはバヌアツ、トンガ、トーゴ、カーボベルデなどのあまり知られていない国からのものでした。これらの国の全てのデータを見つけることは困難であったため、最終的なモデルのデータセットからこれらの国を除外することに決定されました。最終的に統合されたファイル（最終データセット）は22列と2938行から構成されており、これは20個の予測変数を意味します。全ての予測変数は次のいくつかの大きなカテゴリに分けられました：予防接種関連要因、死亡率要因、経済要因、社会要因。 動機 このデータセットは以下の重要な質問に答えることを目的としています：1. 最初に選ばれた様々な予測要因は本当に平均余命に影響を与えるのでしょうか？実際に平均余命に影響を与える予測変数は何でしょうか？2. 平均余命の値が低い（65歳未満）国は、平均寿命を改善するために医療費を増やすべきでしょうか？3. 乳児と成人の死亡率は平均余命にどのように影響を与えますか？4. 平均余命は食習慣、生活習慣、運動、喫煙、飲酒などと正の相関または負の相関がありますか？5. 教育は人間の寿命にどのような影響を与えますか？6. 平均余命は飲酒と正の関係または負の関係がありますか？7. 人口密度の高い国は平均余命が低い傾向がありますか？8. 予防接種の普及率は平均余命にどのような影響を与えますか？