인구 예측을 계산하는 방법

인구 예측은 현재 인구를 기반으로 미래 인구의 예상 성장률 또는 변화를 계산하는 수학 방정식입니다. 정부는 공중 보건, 대비, 주택, 지원, 학교 및 병원 건설 계획을 위해 인구 예측을 사용합니다. 이러한 정보는 비즈니스 및 마케팅에도 도움이됩니다.

TL; DR (너무 김; 읽지 않음)

공식을 사용하여 현재 인구와 성장률을 계산하여 미래 인구를 예측할 수 있습니다. 이러한 정보는 정부 계획, 서비스 및 사업에 사용됩니다. 지역 수준에서 그리고 부작용을 다루기 위해 인구 예측에 대한보다 구체적인 계산이 필요할 수 있습니다.

인구 예측에 대한 간단한 방정식은 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

Nt = Pe^rt

이 방정식에서 (Nt)는 미래의 사람 수이고 (P)는 현재 인구와 같습니다. (P) 옆에는 2.71828의 자연 로그 밑인 (e)가 있습니다. (r)은 증가율을 100으로 나눈 값이고, (t)는 기간을 나타냅니다.

인구 예측은 식량 및 물 사용, 보건 및 교육과 같은 공공 서비스 계획에 사용할 수 있습니다. 구역 및 기타 인구 통계 학적 경계는 인구 예측에도 의존합니다. 기업은 매장 위치 계획 및 마케팅을 위해 인구 예측을 사용합니다. 이러한 예측은 연방 및 주 기금에도 영향을 미칩니다.

이러한 방정식은 간단 해 보이지만 인구 예측에는 많은 변수가 작용합니다. 인구 조사 인구 조사가 인구 예측을 할 때, 인구 증가 추정 및 예측에 기여하는 출산율, 사망률 및 순 이주 구성 요소를 사용해야합니다. 인구 학자들은 출산 및 사망 통계를 바탕으로 출산율과 사망률을 기준으로합니다. 예측은 최근 인구 통계 학적 추세가 계속 될 것이라는 가정을 사용합니다. 그들은 인구의 미래 추세를 예측하지 않습니다.

이것은 인구 증가의 형태를 바꿀 수있는 다른 사건을 설명하지 않는 경향이있는 최근 추세 예측과 같은 문제를 만듭니다. 예를 들어, 갈등, 역학적 재난, 자연 재해 및 극한 기상 현상, 식량 부족과 같은 시나리오는 기후 변화의 맥락에서 더욱 시급합니다. 이러한 잠재적 변수는 인구 예측을 더 어렵게 만듭니다. 특히 전 세계 또는 전국보다는 지역 수준 (예: 카운티 수준)에서 더 어렵습니다.

도전적인 요소에는 국가 규모와 기간이 포함됩니다. 저개발 국가는 출생 및 사망률 데이터의 신뢰성이 떨어지는 경향이 있으며 분석가는 더 큰 국가에서 더 많이 일하는 경향이 있습니다. 장기적인 예측은 미래와 출산율, 사망률 및 이주 추세에 대한 가정에 의존합니다. 다시 말하지만, 기후 변화, 정치적 불안 및 기타 예상치 못한 사건으로 인해 이주 패턴이 예기치 않게 바뀔 수 있습니다. 전염병은 출생률과 사망률에 영향을 미칠 수 있습니다. 본질적으로 미래의 인구 규모를 높은 정확도로 예측하는 것이 더 어렵습니다.

더 많은 지역 인구 예측을 위해 인구 학자는 지역 인구 분포에 대한 다양한 영향을 설명하는 다른 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 한 가지 예는 지능형 다 대칭 모델링입니다. 이 공간적으로 명시적인 투영 모델링은 소규모 공간 인구 증가에 대한 사회 경제적 및 문화적 영향을 통합합니다.

인구가 2050 년까지 거의 100 억에 가까워짐에 따라 기후 변화와 사회 경제적 요인은 인구 학자에게 계속해서 도전 과제를 제기 할 것입니다. 보다 정확한 인구 예측 모델에 대한 필요성은 모든 사람에게 더욱 중요하고 가치가 있습니다.