66 0.0071 0.0080 0.0094 0.0060 0.0045 0.0060 0.0051 0.0066 0.0065 0.0061 0.0063 0.0059 0.0053 0.0051 0.0047 0.0044 0.0041 0.0035 0.0035 0.0033 0.0029 0.0028 0.0027 0.0029 0.0029 0.0029 0.0027 0.0029 0.0028 0.0028 0.0026 0.0024 0.0024 0.0021 0.0020 0.0019 0.0016 0.0016 0.0013 0.0012 0.0011 0.0009 0.0008 0.0008 0.0007 0.0005 0.0004 0.0003 0.0003 0.0003 0.0002 0.0002 0.0001 0.0004Р用上述算法算出的城市男士0—90岁的人数,和题目中所给的城市男士各年龄阶段数据,共同做图,如下:Р图三:2002年城市男士两种数据年龄分布Р比较两条曲线,发现除了0岁的数据存在很大的反差外(我们可以将0岁的数据去掉,不加讨论),它们吻合的相当不错,尤其是10岁以后的曲线,差别非常小。由于这部分人口的发展只受死亡率的影响,说明我们把作为常量处理是合理的。Р那么2005年以后的人口发展将如何考虑呢?Р 我们从另一个方面来想,和上一阶段不同,如果某一时期的人口统计数据不够充分,尤其是总和生育率的数据的缺乏时,会使这一阶段的处理方法和上述的处理方法不同。对的情况仍可按刚才的方法处理,但对于,在没有总和生育率时,就不能得到,也就不能用LESLIE矩阵法了。在此,我们用第n年的出生率人口总数=第n+1年的0岁的人数Р去解。Р在对人口进行预测时,为了能使操作简便,且又不失准确性,我们在预测时,作了以下假定:Р未来50年中国的人口出生率不变。
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