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 把人口变量在时间上的变动记录下来,可以得出人口的{{TextTerm|时间数列|1|time series}}。有时可以把一个时间数列分解出不同的{{TextTerm|趋势|2|trend}}和围绕着趋势的{{TextTerm|波动|3|fluctuations}}、{{TextTerm|变动|3|variations}}或{{TextTerm|离差|3|deviation}} (141—2)。如果波动经过一定时间(通常为几年)重复出现,则称为{{TextTerm|循环波动|4|cyclical fluctuations}},或更一般地叫作{{TextTerm|周期性波动|4|period fluctuations}}。在人口学中,汇集资料最常用的时期为一年。在一年内的不同时期的波动叫作{{TextTerm|季节性波动|5|seasonal fluctuations}}。趋势、循环波动和季节性波动以外的波动叫作{{TextTerm|不规则波动|6|irregular fluctuations}}。不规则波动可能是由于异常因素而造成的(如战时动员),有时,这样的波动是{{TextTerm|偶然性波动|7|chance fluctuations}}或称{{TextTerm|随机性波动|7|random fluctuations}}。
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{{Note|3| 一般来说,{{NoteTerm|变动(variation)}}一词可用来表示一个变重任何一个值或一系列值的变化。}}
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 有时候需要用一套规则的数字代替原来的一套不够规则的数字。这一过程叫作{{TextTerm|修匀|1|graduation 或{{NoteTerm|smoothing|2|}}}}。修匀通常是用一条光滑曲线去通过时间数列或其他数列上的若干点(如按登记年龄分类的人数)。如果图形是用手随意画出的曲线,这一过程叫{{TextTerm|作图上修匀|2|graphic graduation}}。如果应用了数学分析方法修匀时,这一过程叫作{{TextTerm|曲线拟合|3|curve fitting}}。有一个方法就是{{TextTerm|最小二乘法|4|method of least squares}}可以使原始数列和修匀数列之间离差的平方和缩到最小。其他方法包括{{TextTerm|移动平均数法|5|moving averages}}或{{TextTerm|差分法|6|calculus of finite differences}}。这些方法有的可用来进行{{TextTerm|内插|7|interpolation}},即在数列的已知值之间估计中间各点的值,或者{{TextTerm|外推|8|extrapolation}},即估算数列已知数值范围以外的各个值。
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 有时候需要用一套规则的数字代替原来的一套不够规则的数字。这一过程叫作{{TextTerm|修匀|1|151|EnglishEntry=graduation 或smoothing}}。修匀通常是用一条光滑曲线去通过时间数列或其他数列上的若干点(如按登记年龄分类的人数)。如果图形是用手随意画出的曲线,这一过程叫{{TextTerm|作图上修匀|2|151|EnglishEntry=graphic graduation}}。如果应用了数学分析方法修匀时,这一过程叫作{{TextTerm|曲线拟合|3|151|EnglishEntry=curve fitting}}。有一个方法就是{{TextTerm|最小二乘法|4|151|EnglishEntry=method of least squares}}可以使原始数列和修匀数列之间离差的平方和缩到最小。其他方法包括{{TextTerm|移动平均数法|5|151|EnglishEntry=moving averages}}或{{TextTerm|差分法|6|151|EnglishEntry=calculus of finite differences}}。这些方法有的可用来进行{{TextTerm|内插|7|151|EnglishEntry=interpolation}},即在数列的已知值之间估计中间各点的值,或者{{TextTerm|外推|8|151|EnglishEntry=extrapolation}},即估算数列已知数值范围以外的各个值。
  
 
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 常常需要对一些不太正规的分布进行修匀,以校正人们在回答问题时喜欢说{{TextTerm|整数|1|round numbers}}的倾向性。{{TextTerm|堆积|2|heaping}}与{{TextTerm|数字的偏好|2|digit preference}}在年龄分布中尤为常见。这反映出人们喜欢把自己的年龄说成以 0、5 或其他偏好的数字结尾的倾向。{{TextTerm|年龄堆积|3|age heaping}}有时用{{TextTerm|年龄偏好指数|4|indices of age preference}}来计量。对于年龄资料常常必须加以校正,以修改各种各样的{{TextTerm|年龄错报|5|age misreporting}}或{{TextTerm|年龄申报偏差|5|age reporting bias}}。
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 常常需要对一些不太正规的分布进行修匀,以校正人们在回答问题时喜欢说{{TextTerm|整数|1|152|EnglishEntry=round numbers}}的倾向性。{{TextTerm|堆积|2|152|EnglishEntry=heaping}}与{{TextTerm|数字的偏好|2|152|2|EnglishEntry=digit preference}}在年龄分布中尤为常见。这反映出人们喜欢把自己的年龄说成以 0、5 或其他偏好的数字结尾的倾向。{{TextTerm|年龄堆积|3|152|EnglishEntry=age heaping}}有时用{{TextTerm|年龄偏好指数|4|152|EnglishEntry=indices of age preference}}来计量。对于年龄资料常常必须加以校正,以修改各种各样的{{TextTerm|年龄错报|5|152|EnglishEntry=age misreporting}}或{{TextTerm|年龄申报偏差|5|152|2|EnglishEntry=age reporting bias}}。
  
 
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 人口函数的数值,通常以{{TextTerm|统计表|1|tables}}表示,如{{NonRefTerm|生命表}}({{RefNumber|43|2|1}})、{{NonRefTerm|生育率表}}({{RefNumber|63|4|1}})和{{NonRefTerm|结婚表}}({{RefNumber|52|2|1}})。通常要把{{TextTerm|日历年表|2|calendar-year tables}}或{{TextTerm|时期表|2|period tables}} 与{{TextTerm|队列表|3|cohort tables}}或称{{TextTerm|一代人表|3|generation tables}}区别开来。时期表是在一定时间内所收集的观察材料的表,队列表是指同队列或同一批人一生的经历。{{TextTerm|多重消减表|4|multiple decrement table}}表明数个不可重复事件的共同影响,如初婚和死亡对某一人口的影响。最常用的多重消减表是{{TextTerm|双消减表|4|double decrement tables}}。
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 人口函数的数值,通常以{{TextTerm|统计表|1|153|EnglishEntry=tables}}({{RefNumber|43|2|1}})、{{NonRefTerm|生育率表}}({{RefNumber|63|4|1}})和{{NonRefTerm|结婚表}}({{RefNumber|52|2|1}})。通常要把{{TextTerm|日历年表|2|153|EnglishEntry=calendar-year tables}}或{{TextTerm|时期表|2|153|2|EnglishEntry=period tables}} 与{{TextTerm|队列表|3|153|EnglishEntry=cohort tables}}或称{{TextTerm|一代人表|3|153|2|EnglishEntry=generation tables}}区别开来。时期表是在一定时间内所收集的观察材料的表,队列表是指同队列或同一批人一生的经历。{{TextTerm|多重消减表|4|153|EnglishEntry=multiple decrement table}}表明数个不可重复事件的共同影响,如初婚和死亡对某一人口的影响。最常用的多重消减表是{{TextTerm|双消减表|4|153|2|EnglishEntry=double decrement tables}}。
  
 
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 如果数据不足而无法准确地确定某一变量的值时,可以设法对这一值进行{{TextTerm|估计|1|estimate}},求得的值叫作{{TextTerm|估计值|3|estimate}}。如果一点资料也没有时,可以进行{{TextTerm|猜测|4|conjecture}}来界定该变量的{{TextTerm|大小|5|order of magnitude}}。
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 如果数据不足而无法准确地确定某一变量的值时,可以设法对这一值进行{{TextTerm|估计|1|154|EnglishEntry=estimate}},求得的值叫作{{TextTerm|估计值|3|154|EnglishEntry=estimate}}。如果一点资料也没有时,可以进行{{TextTerm|猜测|4|154|EnglishEntry=conjecture}}来界定该变量的{{TextTerm|大小|5|154|EnglishEntry=order of magnitude}}。
  
 
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{{TextTerm|图解法|1|graphic representation 或 diagrammatic representation}}是用图来表达一些讨论。数据可以用{{TextTerm|图象|2|figure 或 graph}}、{{TextTerm|统计图|2|statistical chart}}或{{TextTerm|地图|3|map}}表示出来。各变量之间关系用一些{{TextTerm|线图|4|diagram}} 画出,例如{{NonRefTerm| 列克西斯图}}(参阅437)。在一张线图中,如果一个坐标轴是用对数来标度,而另一个坐标轴用算术来标度时,这一图形叫作{{TextTerm|半对数图|5|semi-logarithmic graph}},不过这样的图形经常被误称为{{TextTerm|对数图|5|logarithmic graph}}。真正的{{TextTerm|对数图|6|logarithmic graph}}是两个坐标轴都用对数来标度,有时也叫作{{TextTerm|双对数图|6|double logarithmic graph}}。频数分布可以用{{TextTerm|频数多边形|7|frequency polygons}}或{{TextTerm|直方图|8|histogram}}或{{TextTerm|条形图|9|bar chart}}或{{TextTerm|卵形线|10|ogive}}等图形表示。频数多边形就是用直线把表示各组频数的点联结起来;直方图是以组距为底的矩形面积表示各组的频数;在条形图中,各组频数同条的长度成比例;卵形线可以表示累积频数分布。
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{{TextTerm|图解法|1|155|EnglishEntry=graphic representation 或 diagrammatic representation}}是用图来表达一些讨论。数据可以用{{TextTerm|图象|2|155|EnglishEntry=figure 或 graph}}、{{TextTerm|统计图|2|155|2|EnglishEntry=statistical chart}}或{{TextTerm|地图|3|155|EnglishEntry=map}}表示出来。各变量之间关系用一些{{TextTerm|线图|4|155|EnglishEntry=diagram}}(参阅{{RefNumber|43|7|}})。在一张线图中,如果一个坐标轴是用对数来标度,而另一个坐标轴用算术来标度时,这一图形叫作{{TextTerm|半对数图|5|155|EnglishEntry=semi-logarithmic graph}},不过这样的图形经常被误称为{{TextTerm|对数图|5|155|2|EnglishEntry=logarithmic graph}}。真正的{{TextTerm|对数图|6|155|EnglishEntry=logarithmic graph}}是两个坐标轴都用对数来标度,有时也叫作{{TextTerm|双对数图|6|155|2|EnglishEntry=double logarithmic graph}}。频数分布可以用{{TextTerm|频数多边形|7|155|EnglishEntry=frequency polygons}}或{{TextTerm|直方图|8|155|EnglishEntry=histogram}}或{{TextTerm|条形图|9|155|EnglishEntry=bar chart}}或{{TextTerm|卵形线|10|155|EnglishEntry=ogive}}等图形表示。频数多边形就是用直线把表示各组频数的点联结起来;直方图是以组距为底的矩形面积表示各组的频数;在条形图中,各组频数同条的长度成比例;卵形线可以表示累积频数分布。
  
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於 2010年1月8日 (五) 17:14 的修訂


Panneau travaux.png 警告: 字典中提出的定義已成為人口學家廣泛共識的主題,但不一定得到聯合國的批准.

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引言 | 序言 | 索引
章| 基本概念 索引 1 | 人口統計資料的加工整理 索引 2 | 人口的分佈和分類 索引 3 | 死亡和患病 索引 4 | 結婚 索引 5 | 出生 索引 6 | 人口增長和更替 索引 7 | 空間流動 索引 8 | 人口學的經濟方面和社會方面 索引 9
節號| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 20 | 21 | 22 | 23 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 40 | 41 | 42 | 43 | 50 | 51 | 52 | 60 | 61 | 62 | 63 | 70 | 71 | 72 | 73 | 80 | 81 | 90 | 91 | 92 | 93


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把人口變量在時間上的變動記錄下來,可以得出人口的時間數列1。有時可以把一個時間數列分解出不同的趨勢2和圍繞着趨勢的波動3變動3離差3 (141-2)。如果波動經過一定時間(通常為幾年)重複出現,則稱為循環波動4,或更一般地叫作周期性波動4。在人口學中,匯集資料最常用的時期為一年。在一年內的不同時期的波動叫作季節性波動5。趨勢、循環波動和季節性波動以外的波動叫作不規則波動6。不規則波動可能是由於異常因素而造成的(如戰時動員),有時,這樣的波動是偶然性波動7或稱隨機性波動7

  • 3. 一般來說,變動(variation)一詞可用來表示一個變重任何一個值或一系列值的變化。

151

有時候需要用一套規則的數字代替原來的一套不夠規則的數字。這一過程叫作修勻1。修勻通常是用一條光滑曲線去通過時間數列或其他數列上的若干點(如按登記年齡分類的人數)。如果圖形是用手隨意畫出的曲線,這一過程叫作圖上修勻2。如果應用了數學分析方法修勻時,這一過程叫作曲線擬合3。有一個方法就是最小二乘法4可以使原始數列和修勻數列之間離差的平方和縮到最小。其他方法包括移動平均數法5差分法6。這些方法有的可用來進行內插7,即在數列的已知值之間估計中間各點的值,或者外推8,即估算數列已知數值範圍以外的各個值。

152

常常需要對一些不太正規的分佈進行修勻,以校正人們在回答問題時喜歡說整數1的傾向性。堆積2數字的偏好2在年齡分佈中尤為常見。這反映出人們喜歡把自己的年齡說成以 0、5 或其他偏好的數字結尾的傾向。年齡堆積3有時用年齡偏好指數4來計量。對於年齡資料常常必須加以校正,以修改各種各樣的年齡錯報5年齡申報偏差5

153

人口函數的數值,通常以統計表1(432-1)、生育率表(634-1)和結婚表(522-1)。通常要把日曆年表2時期表2隊列表3或稱一代人表3區別開來。時期表是在一定時間內所收集的觀察材料的表,隊列表是指同隊列或同一批人一生的經歷。多重消減表4表明數個不可重複事件的共同影響,如初婚和死亡對某一人口的影響。最常用的多重消減表是雙消減表4

154

如果數據不足而無法準確地確定某一變量的值時,可以設法對這一值進行估計1,求得的值叫作估計值3。如果一點資料也沒有時,可以進行猜測4來界定該變量的大小5

155

圖解法1是用圖來表達一些討論。數據可以用圖象2統計圖2地圖3表示出來。各變量之間關係用一些線圖4(參閱437-)。在一張線圖中,如果一個坐標軸是用對數來標度,而另一個坐標軸用算術來標度時,這一圖形叫作半對數圖5,不過這樣的圖形經常被誤稱為對數圖5。真正的對數圖6是兩個坐標軸都用對數來標度,有時也叫作雙對數圖6。頻數分佈可以用頻數多邊形7直方圖8條形圖9卵形線10等圖形表示。頻數多邊形就是用直線把表示各組頻數的點聯結起來;直方圖是以組距為底的矩形面積表示各組的頻數;在條形圖中,各組頻數同條的長度成比例;卵形線可以表示累積頻數分佈。

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引言 | 序言 | 索引
章| 基本概念 索引 1 | 人口統計資料的加工整理 索引 2 | 人口的分佈和分類 索引 3 | 死亡和患病 索引 4 | 結婚 索引 5 | 出生 索引 6 | 人口增長和更替 索引 7 | 空間流動 索引 8 | 人口學的經濟方面和社會方面 索引 9
節號| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 20 | 21 | 22 | 23 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 40 | 41 | 42 | 43 | 50 | 51 | 52 | 60 | 61 | 62 | 63 | 70 | 71 | 72 | 73 | 80 | 81 | 90 | 91 | 92 | 93