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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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 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|150|EnglishEntry=time series}}。有时可以把一个时间数列分解出不同的{{TextTerm|趋势|2|150|EnglishEntry=trend}}和围绕着趋势的{{TextTerm|波动|3|150|EnglishEntry=fluctuations}}、{{TextTerm|变动|3|150|2|EnglishEntry=variations}}或{{TextTerm|离差|3|150|3|EnglishEntry=deviation}} ({{RefNumber|14|1|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|150|EnglishEntry=cyclical fluctuations}},或更一般地叫作{{TextTerm|周期性波动|4|150|2|EnglishEntry=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|150|EnglishEntry=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|150|EnglishEntry=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|150|EnglishEntry=chance fluctuations}}或称{{TextTerm|随机性波动|7|150|2|EnglishEntry=random fluctuations}}。
{{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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{{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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{{Note|4| {{NoteTerm|Periodic}}, adj.(形),{{NoteTerm|周期的}};{{NoteTerm|Period}}, n.(名),{{NoteTerm|周期}};{{NoteTerm|periodicity}}, n.(名),{{NoteTerm|周期性}}。{{NoteTerm|Cyclical}}, adj.(形),{{NoteTerm|循环的}};{{NoteTerm|Cycle}}, n.(名),{{NoteTerm|循环}}。}}
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 有时候需要用一套 更为 规则的数字代替原来的一套数字。这一过程叫作{{TextTerm|修匀(graduation|1}}或{{TextTerm|smoothing|2}}) 进行 修匀 的过程, 通常是 使 一条光滑曲线通过时间数列或其他数列(如按登记年龄分类的人数) 的若干点 。如果图形是 画的曲线,这一过程叫{{TextTerm|作图上修匀(graphic graduation|2}}) 。如果应用了数学分析方法时,这一过程叫作{{TextTerm|曲线 (curve fitting|3}}) 可以用{{TextTerm|最小二乘法(method of least squares|4}})使一条数学曲线适合于数据资料。最小二乘法 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| 动平均数(moving averages|5}}) 应用{{TextTerm|差分法(calculus of finite differences|6}}) 这样的 方法 可用来进行{{TextTerm|内插(interpolation|7}}) ,即在数列的已知值之间估计中间各点的值 。这些方法也可用来进行{{TextTerm|外推(extrapolation|8}}) ,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 一条光滑曲线 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 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 |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| 动平均数 法|5|151|EnglishEntry=moving averages}}或{{TextTerm|差分法|6|151|EnglishEntry=calculus of finite differences}}。 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。
{{Note|1| {{NoteTerm|Graduation}} ,n. (名) 修匀;{{NoteTerm|graduate}} ,v. (动) {{NoteTerm|修匀}};{{NoteTerm|graduated}} ,adj. (形) {{NoteTerm|经过修匀的}}。<br />{{NoteTerm|Smoothing}}, n. (名) {{NoteTerm|修匀}};{{NoteTerm|smooth}} ,v. (动) {{NoteTerm|修匀}};{{NoteTerm|smoothed}} ,adj. (形) {{NoteTerm|经过修匀的}}。}}
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{{Note|1| {{NoteTerm|Graduation}}, n.(名),{{NoteTerm| 修匀}} ;{{NoteTerm|graduate}}, v.(动),{{NoteTerm|修匀}};{{NoteTerm|graduated}}, adj.(形),{{NoteTerm|经过修匀的}}。{{NoteTerm|Smoothing}}, n.(名),{{NoteTerm|修匀}};{{NoteTerm|smooth}}, v.(动),{{NoteTerm|修匀}};{{NoteTerm|smoothed}}, adj.(形),{{NoteTerm|经过修匀的}}。}}
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{{Note|7| {{NoteTerm|Interpolation}}, n.(名),{{NoteTerm|内插法}} ;{{NoteTerm|interpolate}}, v.(动),{{NoteTerm|内插}} ;{{NoteTerm|interpolated}}, adj.(形),{{NoteTerm|内插的}}。}}
{{Note|8| {{NoteTerm|Extrapolation}} ,n. (名) {{NoteTerm|外推法}} {{NoteTerm|extrapolate}} ,v. (动) {{NoteTerm|外推}};{{NoteTerm|extrapolated}} ,adj. (形) {{NoteTerm|外推的}}。}}
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{{Note|8| {{NoteTerm|Extrapolation}}, n.(名),{{NoteTerm|外推法}} {{NoteTerm|extrapolate}}, v.(动),{{NoteTerm|外推}};{{NoteTerm|extrapolated}}, adj.(形),{{NoteTerm|外推的}}。}}
  
 
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 常常需要对一些分布进行修匀,以校正人们在回答问题时喜欢说{{TextTerm|整数(round numbers|1}}) 的倾向性。{{TextTerm|堆积(heaping|2}})或{{TextTerm|数的偏好(digit preference|2}}) 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、5或其他偏好的数字结尾的倾向。{{TextTerm|年龄堆积(age heaping|3}}) 有时用 年龄{{TextTerm|偏好指数(indices of age preference|4}}) 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(age misreporting|5}}) 或{{TextTerm|年龄报 偏差(age reporting bias|5}})
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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}} {{TextTerm|数 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 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(tables|1}})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 统计 (calendar-year tables|2}}) 或{{TextTerm|时期 统计 (period tables|2}})(列载在一定时间内所收集的观察材料的表) 与{{TextTerm| 同批人统计 (cohort tables|3}}) 或称{{TextTerm|一代人 统计 (generation tables|3}}) 区别开来。同 批人统计表说明 同一批人 一生的经历。{{TextTerm|多重消减表(multiple decrement table|4}}) 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(double decrement tables|4}})
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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 |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 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}}。{{NewTextTerm|预测表|5|153|EnglishEntry=forecast tables}}提供人口统计函数的数值,例如生存函数({{RefNumber|43|1|6}}),可以直接用于人口预报(参见{{RefNumber|72|0|2}})。当人口根据年龄分为两个或多个类别时,比如经济状况(女性在劳动市场中或不在劳动市场中)、婚姻状况、地区等,或当类别之间随着时间的连续流动是可能的(即使个体状态通常只能在离散时间测量),比如纵向研究的波次、人口登记册查询等,{{NewTextTerm|递减递增法|6|153|EnglishEntry=increment-decrement methods}}或{{NewTextTerm|多重状态法|6|153|EnglishEntry=multi-state methods}} 更合适
  
 
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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 算(estimate|1}})。 过程 作{{TextTerm|估计(estimation|2}}) ,求得的值叫作{{TextTerm|估计值(estimate|3}}) 。如果一点资料也没有时,可以进行{{TextTerm| (conjecture|4}}) 定该变量的{{TextTerm| 数量级(order of magnitude|5}})
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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 |1|154|EnglishEntry=estimate}} ,英文中 过程 被称 作{{TextTerm|估计|2|154|EnglishEntry=estimation}},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| 测|4|154|EnglishEntry=conjecture}}来 定该变量的{{TextTerm| 大小|5|154|EnglishEntry=order of magnitude}}。
  
 
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=== 155 ===
  
{{TextTerm|图解(graphic representation|1}})法 {{TextTerm|图示(diagrammatic representation|1}})法,可以 用来 说明 个自变量 。可以用{{TextTerm|象 形(figure|2}})、{{TextTerm| 图(graph|2}}) 、{{TextTerm|统计图(statistical chart|2}}) 或{{TextTerm|地图(map|3}})把数据 表示出来。 表示出 各变量之间关系 的图形法,通常叫作{{TextTerm|线图(diagram|4}}),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(semi-logarithmic graph|5}}) ,不过这样的图形经常被 不正确地叫作{{TextTerm|对数图(logarithmic graph|5}}) 。真正的{{TextTerm|对数图(logarithmic graph|6}}), 两个坐标轴都用对数来标度,有时也叫作{{TextTerm|双对数图(double logarithmic graph|6}}) 。频数分布可以用{{TextTerm|频数多边形(frequency polygons|7}}) 或{{TextTerm|直方图(histogram|8}}) 或{{TextTerm|条形图(bar charts|9}}) 或{{TextTerm|卵形线(ogive|10}}) 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}} 表达 些讨论 数据 可以用{{TextTerm| 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}} 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 2024年1月18日 (四) 15:13 的最新修訂


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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 | 人口的分布和分類 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。
  • 4. Periodic, adj.(形),周期的Period, n.(名),周期periodicity, n.(名),周期性Cyclical, adj.(形),循環的Cycle, n.(名),循環
  • 7. Random, adj.(形),隨機的;受機遇的影響(參閱161-1)。

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。

  • 1. Graduation, n.(名),修勻graduate, v.(動),修勻graduated, adj.(形),經過修勻的Smoothing, n.(名),修勻smooth, v.(動),修勻smoothed, adj.(形),經過修勻的
  • 7. Interpolation, n.(名),內插法interpolate, v.(動),內插interpolated, adj.(形),內插的
  • 8. Extrapolation, n.(名),外推法extrapolate, v.(動),外推extrapolated, adj.(形),外推的

152

常常需要對一些不太正規的分布進行修勻,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在年齡分布中尤為常見。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預測表 5*提供人口統計函數的數值,例如生存函數(431-6),可以直接用於人口預報(參見720-2)。當人口根據年齡分為兩個或多個類別時,比如經濟狀況(女性在勞動市場中或不在勞動市場中)、婚姻狀況、地區等,或當類別之間隨着時間的連續流動是可能的(即使個體狀態通常只能在離散時間測量),比如縱向研究的波次、人口登記冊查詢等,遞減遞增法 6*多重狀態法 6*更合適。

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,英文中這一過程被稱作估計2,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。頻數分布可以用頻數多邊形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布。

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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 | 人口的分布和分類 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