人口科学

DEM7093人口科学人口统计学地理信息系统5093/7093 2021年Spring课程资料星期三下午6-8:15讲师：Corey S. Sparks博士时间：星期三下午，最好预约得到课程说明：本课程为对社会科学，人口科学和政策领域感兴趣的研究生提供动手入门，介绍地理信息系统的使用。该课程将涵盖地理数据类型，空间数据创建和管理，探索性空间统计分析以及地理空间分析的基础知识。在课程结束时，学生将能够使用R和QGIS创建和修改地理数据，对空间数据进行描述性分析，并将各种来源的数据集成和映射到GIS环境中。电脑技巧：本课程将使用R版本（4.0.3）和Quantum GIS（QGIS）版本3.10。QGIS是免费的开源软件，可以从以下位置下载Windows或Mac（OSX> 10.13）版本： :我们还将使用R。R是大多数研究统计学家工作和当前方法学发展所使用的语言，它

此数据源提供第七次全国人口普查各市的常住人口数据。

为了充分考虑我国人口增长和年龄结构等问题，我们建立了分年龄结构的莱斯利模型。该模型以年龄和性别为基础，在预测人口总量时还能反映人口结构的发展趋势，解决了马尔萨斯模型和逻辑斯特模型只能预测总量的缺点，满足题目要求。

数据集包含来自1994年人口普查的去识别记录，预测年收入是否超过50,000美元。

人口空间表达是数字地球的关键研究领域。文章涵盖人口分布影响因素、土地利用空间数据、人口指标构建、空间化建模和城市人口空间化，综述了人口空间表达的最新进展，阐述面插值的概念及其意义。文章以福建省为案例，融合多源信息，尝试模拟了乡镇尺度的人口空间化。

为确保模型的有效性和可靠性，本研究基于以下假设和约定： 数据有效性: 研究使用的数据真实有效，具备统计分析价值。 环境因素: 研究对象为封闭系统，不考虑国际人口迁移。 不考虑战争、瘟疫等突发事件的影响。 假设全国各地各民族实行统一的人口政策。 生育政策: 2010年前，城市独生子女夫妻仅允许生育一胎；2011年起，政策放开允许生育两胎。 假设20%的城市夫妻符合二胎生育条件但选择不生育，主要考虑高收入群体生育意愿较低。 假设农村地区，若第一胎为女孩，则允许在五年后生育第二胎。 其他因素: 使用多胞胎数量抵消未婚成年人口对人口规模的影响。 抽样调查的人口样本具备高度随机性。 单独二胎政策下，各年龄段生育率的变化符合合理预期。 各年龄段死亡率保持稳定，以2010年数据为基准。 女性生育年龄设定为15至50岁。

使用Excel表格中的数据，提取各年龄段女性人口数、女性人口比例和存活率，计算Leslie人口预测模型所需的Leslie矩阵。预测每年的女性人口数量，并将其转换为总人口数量，最后将结果写入Excel文件并生成相关图表。

使用MATLAB实现的人口增长模型，展示了该模型在实际应用中的效果。

介绍了利用Matlab软件构建人口模型的方法，并提供了详细的程序代码。通过对模型参数的设置和调整，可以模拟不同情景下的人口变化趋势，为人口预测和政策制定提供参考依据。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。