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모집단 예측은 현재 인구를 기준으로 미래 인구의 예상 성장률 또는 변화를 계산하는 수학 방정식입니다. 정부는 공중 보건, 준비, 주택, 지원, 학교 및 병원 비용 책정 계획에 인구 예측을 사용합니다. 이러한 정보는 비즈니스 및 마케팅에도 도움이됩니다.
TL; DR (너무 길고 읽지 않음)
공식을 사용하여 현재 인구와 성장률을 계산하여 미래 인구를 예측할 수 있습니다. 이러한 정보는 정부 계획, 서비스 및 사업에 사용됩니다. 지역적 수준에서 그리고 부작용을 다루기 위해 인구 예측에 대한보다 구체적인 계산이 필요할 수있다.
인구 방정식에 대한 간단한 방정식
인구 추정에 대한 간단한 방정식은 다음과 같이 표현할 수 있습니다.
Nt = 페rt
이 방정식에서 (Nt)는 미래의 사람 수이며 (P)는 현재 인구와 같습니다. (P) 옆은 (e)이며, 이는 2.71828의 자연 로그 기수입니다. (r)은 증가율을 100으로 나눈 값을 나타내고, (t)는 기간을 나타낸다.
인구 투영 용도
인구 예측은 식량 및 물 사용 계획, 건강 및 교육과 같은 공공 서비스 계획에 사용될 수 있습니다. 구역 지정 및 기타 인구 통계 학적 경계는 인구 예측에도 의존합니다. 기업은 매장 위치 계획 및 마케팅에 인구 예측을 사용합니다. 이러한 계획은 또한 연방 및 주정부 자금에 영향을 미칩니다.
변수와 도전
이러한 방정식은 간단 해 보이지만 인구 예측에 많은 변수가 작용합니다. 인구 조사 인구 학자가 인구 예측을 할 때는 인구 증가율과 예측에 기여하는 다산, 사망률 및 순 이동의 구성 요소를 사용해야합니다. 인구 통계 학자들은 출산 및 사망 통계를 바탕으로 생식력 및 사망률을 계산합니다. 프로젝션은 최근 인구 통계 추세가 계속 될 것이라는 가정을 사용합니다. 그들은 인구의 미래 추세를 예측하지 않습니다.
이것은 인구 증가의 형태를 변화시킬 수있는 다른 사건을 설명하지 않는 최근 경향 예측과 같은 문제를 만듭니다. 예를 들어, 갈등, 역학적 재난, 자연 재해 및 극심한 기후 사건, 식량 부족과 같은 시나리오는 기후 변화와 관련하여 더욱 시급합니다. 이러한 잠재적 변수는 특히 전 세계 또는 전국이 아닌 지역 수준 (예 : 카운티 수준)에서 인구 예측을 어렵게 만듭니다.
도전적인 요인에는 국가 규모와 기간이 포함됩니다. 저개발 국가는 출생 및 사망률 데이터의 신뢰성이 떨어지는 경향이 있으며 분석가는 더 큰 국가와 더 많은 일을하는 경향이 있습니다. 장기 전망은 미래와 다산, 사망률 및 이주 추세에 대한 가정에 의존합니다. 다시 말하지만 기후 변화, 정치적 불안 및 기타 예상치 못한 사건으로 인해 이주 패턴이 예기치 않게 변경 될 수 있습니다. 전염병은 출생 및 사망률에 영향을 줄 수 있습니다. 본질적으로 미래 인구 규모를 높은 정확도로 투영하는 것은 더 어렵습니다.
로컬 프로젝션에 대한 새로운 접근법
더 많은 지역 인구 예측을 위해 인구 학자는 지역 인구 분포에 다양한 영향을 미치는 다른 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 한 가지 예는 지능적인 비대칭 모델링입니다. 이 공간적 명시 적 투영 모델링은 소규모로 공간 인구 증가에 대한 사회 경제적 및 문화적 영향을 통합합니다.
2050 년까지 인구가 거의 100 억에 가까워지면서 기후 변화와 사회 경제적 요인은 인구 통계 학자에게 계속 도전이 될 것입니다. 보다 정확한 인구 예측 모델에 대한 요구는 모든 사람에게 더 중요하고 가치가 있습니다.