美国人口的预测
美国实际人口17亿
美国实际人口17亿近年来，关于美国人口问题的讨论持续不断。
尽管美国是世界上第三大人口国家，但有些人可能会对一个号称人口超过17亿的说法感到怀疑。
本文将探讨美国实际的人口状况，并简要介绍美国的人口成长趋势、移民对人口增长的影响，以及这些人口变化对美国社会、经济和政治的影响。
首先，我们必须澄清一个事实，美国实际的人口并没有达到17亿。
根据美国人口普查局的数据，截至2021年，美国的人口约为3.33亿。
尽管这个数字巨大，但离17亿还有很大的差距。
然而，关于美国人口是否有可能在未来达到17亿的议论是有依据的。
根据美国人口普查局的预测，如果按照现有的人口增长趋势和迁移模式，到2100年，美国的人口可能会超过10亿。
这个数字是根据一系列假设和模型计算得出的，包括出生率、死亡率和移民等因素。
人口增长是一个涉及多个因素的复杂过程。
首先，出生率对人口增长有重要影响。
根据美国人口普查局的数据，美国的出生率在过去几十年中逐渐下降。
这主要是由于社会结构的变化，女性教育水平的提高以及家庭规划和生育技术的普及等因素所致。
不过，政府的一些政策和鼓励措施可以促进人口出生率的增长。
其次，死亡率也是人口增长的重要因素。
随着医疗技术的不断发展和卫生条件的改善，美国的死亡率一直在下降。
然而，随着人口老龄化的不断加剧，未来几十年内可能会面临一定的挑战。
另外一个重要的因素是移民对人口增长的影响。
美国是一个移民国家，几乎每一代都有大量的移民涌入。
根据美国人口普查局的数据，2019年，移民对美国人口增长的贡献达到了38%。
移民的数量和构成对美国的人口和社会结构产生了深远的影响。
然而，美国的移民政策和立法也在不断变化，对移民的限制和控制逐渐加强。
特别是近年来针对非法移民的政策更加严格，移民数量有所减少。
这可能会对美国的人口增长产生一定的影响。
人口的增长和变化对一个国家的社会、经济和政治都有深远的影响。
首先，人口的增长可以带来更大的劳动力资源和市场需求，促进经济的发展。
世界人口最多的5个国家以及人口数量饼图的json代码
世界人口最多的5个国家以及人口数量饼图的json代码一、世界人口数量最多的5个国家（一）中国：14.05亿中国的人口规模一直以来都非常庞大，截至目前，中国的人口总数已经达到了14.05亿。
预计到2030年，中国的人口总数将达到16亿左右。
尽管中国政府采取了一系列措施来控制人口增长，但是由于人口基数大，这个问题仍然存在。
（二）印度：13.04亿印度是全球第二大人口国家，其人口总数目前为13.04亿。
随着经济的快速发展，印度的人口老龄化问题日益严重。
预计到2050年，印度的老龄化人口将占到总人口的三分之一以上。
（三）美国：3.22亿美国是世界上最大的经济体之一，其人口总数为 3.22亿。
然而，美国也面临着日益严重的人口老龄化问题。
预计到2030年，美国老龄化人口将占到总人口的18%。
（四）印度尼西亚：2.57亿印度尼西亚是东南亚地区的一个国家，其人口总数为2.57亿。
随着人口的快速增长，印度尼西亚也面临着严重的人口老龄化问题。
预计到2050年，印度尼西亚的老龄化人口将占到总人口的三分之一以上。
（五）巴西：2.05亿巴西是南美洲的一个国家，其人口总数为2.05亿。
随着人口老龄化问题的加剧，巴西也面临着日益严峻的人口结构问题。
预计到2040年，巴西的老龄化人口将占到总人口的近三分之一。
从以上分析可以看出，全世界人口最多的5个国家都面临着严峻的人口老龄化问题。
这个问题将会对这些国家的社会、经济和政治产生深远的影响。
政府和社会需要采取积极措施来应对这个问题，包括鼓励生育、改善医疗保健、提高退休福利等。
二、5个国家的人口数量饼图的json代码```echarts{"title": {"text": "人口最多的5个国家","left": "center"},"tooltip": {"trigger": "item","formatter": "{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"},"legend": {"orient": "vertical","left": "left","data": ["中国", "印度", "美国", "印度尼西亚", "巴西"]},"series": [{"name": "人口数量","type": "pie", "radius": ["50%", "70%"], "avoidLabelOverlap": false, "label": {"show": false,"position": "center"},"emphasis": {"label": {"show": true,"fontSize": "30","fontWeight": "bold"}},"labelLine": {"show": false},"data": [{"value": 1450000000,"name": "中国"},{"value": 1304000000,"name": "印度"},{"value": 322200000,"name": "美国"},{"value": 257700000,"name": "印度尼西亚"},{"value": 205800000,"name": "巴西"}]},{"name": "人口老龄化问题", "type": "pie", "radius": ["50%", "70%"],"avoidLabelOverlap": false,"label": {"show": false,"position": "center"},"emphasis": {"label": {"show": true,"fontSize": "30","fontWeight": "bold"}},"labelLine": {"show": false},"data": [{"value": 35,"name": "中国"},{"value": 10,"name": "印度"},{"value": 20,"name": "美国"},{"value": 7,"name": "印度尼西亚"},{"value": 9,"name": "巴西"}]}]}```。
美国多少人口
美国多少人口在美国，人口一直是一个令人瞩目的话题。
作为世界上第三大人口国家，美国的人口数量及其增长率一直备受关注。
那么，美国的人口到底有多少呢？本文将着重探讨美国的人口数量，并提供一些有关人口增长的背景信息。
截至2021年，美国的人口估计约为3.32亿人。
这个数字在过去的几十年里持续增长，从1960年的1.80亿人增长到现在的数值。
尽管增长速度减缓，但美国人口数量仍然在稳步增加。
这个数字对于一个地理面积广阔、资源丰富的国家来说并不令人惊讶。
美国的人口增长主要依靠两个因素：自然增长和国际移民。
自然增长是指出生人口超过死亡人口的情况。
尽管美国的出生率已经有所下降，但仍然高于死亡率。
同时，美国也是世界上吸引大量国际移民的国家之一。
每年，成千上万的人从世界各地移民到美国，为美国的人口增长做出了巨大贡献。
然而，美国人口增长的速度正在逐渐放慢。
这主要是由于多种因素的影响，包括生育率下降、人口老龄化以及移民政策的变化。
过去几十年来，美国的生育率一直下降。
工作压力、职业发展以及经济不稳定等原因导致了越来越多的夫妇选择晚育或者不育。
这些因素都对人口增长产生了一定的影响。
与此同时，美国的人口也在老龄化。
随着医疗技术的发展和人们生活水平的提高，美国的人均寿命在不断延长。
这意味着老年人口的比例不断增加，对社会福利和医疗资源的需求也在增加。
这对政府来说提出了一系列新的挑战，需要采取相应的措施来保障老年人的生活质量。
此外，美国的移民政策也在不断变化，对人口增长产生了影响。
特别是在过去几年里，美国政府对移民政策进行了一系列调整，使得移民的人数有所减少。
这种政策的变化对于美国的人口增长有一定影响。
尽管美国人口增长放缓，但美国仍然是一个多元化的移民社会。
不同的种族和文化背景在美国人口中占有重要地位。
白人、非裔美国人、拉丁裔和亚裔美国人是美国人口中最大的几个种族群体。
这种多元化为美国社会带来了独特的文化和社会动力。
综上所述，美国的人口总数约为3.32亿人，而人口增长主要依靠自然增长和国际移民。
人口统计学知识：美国年轻人口的人口学变化及未来趋势
人口统计学知识：美国年轻人口的人口学变化及未来趋势美国年轻人口的人口学变化及未来趋势近年来，美国年轻人口的人口学变化引起了人们的广泛关注。
根据美国人口普查局的数据，美国年轻人口的比例正在不断下降。
这一趋势令人担忧，因为年轻人是国家未来的希望，他们的数量和质量对于国家的未来发展起着至关重要的作用。
首先，让我们来了解一下美国年轻人口的概念。
在美国人口普查局的统计中，年轻人口是指年龄在18岁到34岁之间的人。
这个人群通常在大学或职业生涯的早期阶段，还没有建立起自己的家庭，也没有太多的财产。
他们的一些特点是更加关注文化和社交问题，追求个人发展和自由，对政治、环保等社会问题有一些自己的想法。
然而，近年来，美国年轻人口的比例呈现逐年下降的趋势。
在上世纪80年代和90年代，年轻人口占全国人口的比例一直保持在30%左右。
但是到了21世纪，这一比例开始逐渐下降。
根据2019年的数据，美国年轻人口只占全国人口的22.1%，比上一年又下降了1%多一点。
这个数字虽然看起来不是很大，但是如果继续这样下去，情况将会愈加严峻。
其次，让我们来看看造成这种情况的主要原因。
其中一个原因是生育率的下降。
越来越多的年轻人选择晚婚或不婚生子，因此他们的生育率也在下降。
早期的调查显示，20多岁的年轻人在上世纪60年代生育孩子的比例是80%以上，到了21世纪，这一比例已经下降到了40%左右。
这样的下降意味着未来国家的劳动力将面临不断缩减的风险，也意味着未来国家的经济发展受到限制。
另一个原因是人口流动性的加强。
随着社会的发展，越来越多的年轻人选择从城市向乡村地区或其他州移居，从而造成了许多地方年轻人口的流失。
这种流失导致了有些地区的劳动力短缺，也对当地社会的稳定产生了威胁。
那么，未来美国年轻人口的趋势又是怎样的呢？根据人口普查局的预测，美国年轻人口的比例在未来几年内仍将继续下降。
预计到2050年，该比例将下降到19.4%，甚至有预测认为下降到17%以下。
美国的变化趋势
美国的变化趋势美国是一个处在不断变化的国家，其社会、政治、经济、文化等方面都经历了许多重要的变化。
本文将从人口结构、经济发展、社会进步及国际地位等几个方面来分析美国的变化趋势。
首先，人口结构方面，美国人口结构正逐渐发生变化。
近年来，老龄化问题日益凸显，预计到2050年，美国65岁以上老年人口将占总人口的比例达到21.7%。
与此同时，亚裔和拉美裔等少数族裔人口在美国的比例也在不断增加，这使得美国的人口结构更加多样化和多元化。
其次，经济发展方面，美国的经济增长模式正在发生变化。
近年来，高科技产业、互联网经济等新兴产业正在迅速崛起，并成为美国经济增长的新引擎。
与此同时，传统制造业的劳动力需求减少，部分传统产业正在衰落。
此外，经济全球化以及亚洲新兴市场的崛起也对美国经济产生了重要影响，美国对外贸易的地位正在发生变化。
再次，社会进步方面，美国社会在多个领域都发生了重要的变化。
一方面，同性恋婚姻合法化、种族平等问题和女性权益等社会议题逐步取得进展，美国社会逐渐变得更加包容和多元。
另一方面，社会分配不公、贫富差距扩大等问题也引起了广泛关注，社会正逐渐意识到这些问题的重要性，并开始采取相应措施。
最后，国际地位方面，美国的国际地位也发生了变化。
虽然美国仍然是世界上最大的经济体和军事强国，但其在世界舞台上的影响力逐渐减弱。
一方面，全球新兴经济体的崛起使得国际力量格局发生了变化，美国不再是唯一的超级大国。
另一方面，美国政治的分裂以及国内问题的困扰也使得美国在国际事务中的表现受到了限制。
总的来说，美国经历了许多重要的变化趋势。
人口结构日益多样化和老龄化问题的加剧、经济增长模式的转变、社会进步以及国际地位的变化等都是当前美国正在面临的重要问题。
这些变化趋势不仅对美国自身的发展产生了重要影响，也对整个世界格局带来了影响。
因此，美国应积极应对这些变化，加强内部改革和调整，以确保国家的长期稳定和可持续发展。
美国5亿人口计划
美国5亿人口计划
美国五亿人口计划是指美国计划在未来十五年时间里实现的人口数量有望超过五亿的规模，它不仅给美国带来了经济增长和社会发展机会，而且也会激活当地的娱乐文化，进一步提升美国的国际知名度。
美国在多年努力下，已经取得了令人瞩目的经济成就和社会发展，并成为了全球最大的超级大国，拥有兰博基尼、华盛顿特区等世界翘楚地标，成为最重要的移民国家，吸引了各国人民的前来居住。
计划也使得这一省地更加丰富多彩，几座世界名胜也因此被很多新移民的文化人文观影及旅行行为而提高了生鲜度与受访度，更是使这些新移民从家乡的传统文化中受益匪浅。
另外，美国五亿人口计划还极大地激励了当地文化娱乐行业。
新移民搬到美国后，会把外国味道分分钟带给这里。
在各种新兴社交圈中，素未谋面的国际朋友都挥洒着深沉高贵而独一无二的国际文化，从而带给美国一片全新的精神风景。
涌现出的文化娱乐项目越来越多，例如游园会、国际节日晚会、展览会、文艺晚会等，这些盛大的文化活动打破了传统国界的障碍，使社会保持稳定发展，也提升了美国的国际知名度。
而且，美国的地理位置很广阔，拥有众多丰富多彩的旅游景点，包括历史古迹也得到了大量保护，比如加州的白娘子古城，丰富的植被，豪华宽敞的公园，当地各处建筑也吸纳了众多新移民，同时也拥有酒店、餐厅、咖啡馆等众多娱乐场所，满足新移民的娱乐需求，而且还在不断推出便利的吃喝玩乐活动，让新移民能够更好地定居美国，体验到异国文化的魅力。
总之，美国五亿人口计划将促进美国经济增长和社会发展，同时激发当地文化生活娱乐，为许多新移民带去一片家乡的温馨，推动美国在于世界发言权，未来必将风云激荡，精彩纷呈。
美国人口会突破6亿吗
美国人口会突破6亿吗
美国拥有3.28亿人口，是世界上唯一的超级大国，如果美国人口总数达到6亿，美国将会迅速衰退，失去霸主地位，成为第二个南非。
美国人口普查局发布了一份题为“美国人口的拐点：2020年至2060年人口预测”的报告。
报告显示，预计美国到2058年将突破4亿人口。
如今，美国约有3.26亿人。
这意味着在未来40年内，美国将增加7900万人。
报告称，近年来，美国人口老龄化日趋严重。
预计到2060年，美国人口年龄中位数将从现在的38岁提高到43岁。
另据联合国预测，到2050年，全球每6个人中就有1个人的年龄在65岁以上。
在美国，届时每4个人中就有1个65岁以上的老年人。
此外，报告显示，随着老年化程度加深，人口增长预计将在未来的40年中放缓。
近年来，美国人口每年增加约230万，而到2060年每年将增加约160万人。
报告还称，由于移民不断增加、出生人数下降、死亡人数增长，预计到2034年，美国年龄65岁以上人口将增加至7695万人，历史上首次超过18岁以下人口数量。
按照美国的定义，届时美国老年人口数量将在历史上首次超过儿童。
报告预测，美国人口的种族构成将进一步多样化，并将呈现三大特征：一是全美白人人口逐渐老龄化；二是年轻一
代人口在种族构成方面更加多元化，预计到2020年，美国18岁以下人口中，任何一个种族居民占总人口比重均不足一半；三是种族融合的群体人口继续增长。
基于时间序列分析的人口预测模型研究
基于时间序列分析的人口预测模型研究随着全球人口的不断增长和老龄化问题日益严重，对于人口的预测和调控变得愈加重要。
因此，基于时间序列分析的人口预测模型研究也越来越受到了学术界和政府部门的关注。
一、时间序列分析的概念和方法时间序列分析是指通过对时间序列数据的收集、处理、分析和预测等过程，对未来的趋势进行预测和分析的一种方法。
其中，时间序列数据的定义是指某个变量在一段时间内的连续观测值。
时间序列分析主要分为两种方法：基于统计方法和基于机器学习方法。
其中，基于统计方法主要是指通过对历史时期的观测值进行分析和推断，从而预测未来的趋势。
而基于机器学习方法则是指基于大数据和人工智能等技术，通过对海量数据的分析和学习，从而预测未来的趋势。
二、基于时间序列分析的人口预测模型基于时间序列分析的人口预测模型主要是通过对历史的人口数据进行分析和推断，从而对未来人口的趋势和变化进行预测。
其中，最常用的方法是基于ARIMA模型和基于灰色模型。
ARIMA模型是指自回归移动平均模型，它是一种经典的时间序列预测方法，可以对复杂的时间序列数据进行分析和预测。
ARIMA模型主要分为三个步骤，第一是差分，第二是自回归，第三是移动平均。
通过对这三个步骤的分析和推断，可以对未来的趋势进行预测。
灰色模型则是一种新型的时间序列预测方法，它主要是针对数据不完全、样本不足的情况进行分析和预测。
灰色模型主要分为GM(1,1)和GM(2,1)两种方法，其中GM(1,1)是基于一阶差分的灰色预测模型，而GM(2,1)则是基于二阶累加的灰色预测模型。
通过对这两种方法的不同分析和推断，可以对未来的趋势进行更加准确的预测。
三、基于时间序列分析的人口预测模型应用案例基于时间序列分析的人口预测模型已经得到了广泛的应用，下面就介绍几个典型案例。
1、美国人口预测。
美国人口预测是一个涉及多个因素的复杂问题，但是通过ARIMA模型的分析和推断，可以较为准确地预测未来的人口趋势。
美国的人口大约是多少亿
美国的人口大约是多少亿
美国是一个发达国家，也是世界上实力最强的国家之一，一般人们除了对本国的了解，听到最多的就是关于美国了，很多人都想知道美国到底有多少人口，以及美国的国土面积，下面就来了解一下。
一、美国人口2020总人数
1、美国人口约3.30亿(截至2019年12月)。
2、非拉美裔白人约占62.1%;拉美裔约占16.9%，非洲裔约占13.4%，亚裔约占5.9%，混血约占2.7%，印第安人和阿拉斯加原住民约占1.3%，夏威夷原住民或其他太平洋岛民约占0.2%(少部分人在其他族群内被重复统计)。
3、通用英语。
人口中约46.5%信仰基督教，20.8%信仰天主教，1.9%信仰犹太教，0.9%信仰伊斯兰教，0.7%信仰佛教，0.5%信仰东正教，1.2%信仰其他宗教，22.8%无宗教信仰(少部分人群属于多宗教信仰被重复统计)。
4、美国首都：华盛顿哥伦比亚特区(Washington D. C.)，人口约71万。
2022年美国有多少人及多少户家庭
2022年美国有多少人及多少户家庭2022年美国还剩3亿左右人口。
大概7000万户家庭
美国的民族和种族十分多样化，其中非拉美裔白人占60.1%，拉美裔占18.5%，非洲裔占13.4%，亚裔占5.9%。
美国人口同时高度城镇化，在2008年时就约有82%人口居住在城市及其郊区，与此同时，美国出现了很多土地无人居住的现象。
美国人口多数分布在西南部，加利福尼亚州与得克萨斯州是人口最多的两个州份，纽约市则是美国人口最多的城市。
美国普查局26日发布的最新人口普查结果显示，美国2020年人口3.31亿，比2010年增加7.4%，为20世纪30年代经济大萧条以来最低增幅。
随着人口比例发生变化，美国十几个州在国会众议院拥有的席位数目将相应有所增减，或影响共和党和民主党在众议院的力量对比。
1。
2050年各国人口排名预测
2050年各国人口排名预测这是美国人口普查局国际数据基地对2050年世界5000万人口以上国家的预测。
从数字来看，到2050年，世界人口总数将从2009年的67.64亿上升到92.02亿。
人口超过2亿的国家将从2009年的4个增加到9个，人口超过1亿的国家将从11个增加到17个，人口超过5000万的国家将从24个增加到34个。
其中变化大得令人惊叹的国家有：埃塞俄比亚，人口将从2009年的8124万增长到2.78亿，排名从第15位上升到第5位;刚果(金)，人口将从2009年的6477万增长到1.89亿，排名从第20位上升到第10位;乌干达，人口将从2009年的3320万增长到1.28亿，排名从第37位上升到第14位;俄罗斯，人口将从2009年的1.42亿萎缩到1.09亿，排名从第9位下降到第16位;日本，人口将从2009年的1.28亿萎缩到9367万，排名从第10位下降到第18位;从增长率来看，2009年俄罗斯、日本的人口已经处于负增长周期，到2050年中国、德国、泰国、法国、英国、意大利等国的人口也先后转入负增长周期。
国际数据基地预测中国人口将于2025年达到13.95亿的峰值之后转入负增长周期，我认为这应该是比较准确的。
不过，我认为他们对巴基斯坦、尼日利亚、孟加拉国2050年的人口的估计太保守一些，以目前的增长率来看，这几个国家完全可以超过3亿的。
2050年超过5000万人口的国家及人口数、人口增长率排名国家地区人口(万人) 增长率1 印度 165655 0.482 中国 130372 -0.463 美国 43901 0.794 印度尼西亚 31302 0.215 埃塞俄比亚 27828 2.536 巴基斯坦 27643 0.717 尼日利亚 26426 0.958 巴西 26069 0.239 孟加拉国 23359 0.4710 刚果(金) 18931 1.8411 菲律宾 17196 0.9112 墨西哥 14791 0.2813 埃及 13787 0.914 乌干达 12801 3.1315 越南 11117 0.0816 俄罗斯 10919 -0.6717 土耳其 10096 0.1718 日本 9367 -1.0519 苏丹 8823 1.6120 伊朗 8149 0.0421 德国 7361 -0.4422 缅甸 7067 0.3523 泰国 6980 -0.2724 法国 6977 -0.0925 坦桑尼亚 6684 0.726 肯尼亚 6518 0.6827 英国 6398 -0.0928 马达加斯加 5651 1.9429 伊拉克 5632 1.0330 哥伦比亚 5623 0.131 尼日尔 5530 2.4132 阿根廷 5351 0.3233 阿富汗 5335 0.9434 意大利 5039 -0.58美国人口普查局国际数据基地对2050年世界5000万人口以上国家做出以下预测：1、到2050年，世界人口总数将从2009年的67.64亿上升到92.02亿2、人口超过2亿的国家将从2009年的4个增加到9个，人口超过1亿的国家将从11个增加到17个，人口超过5000万的国家将从24个增加到34个3、2050年人口总数第一的将是印度，达到将近16.6亿，中国降至13亿左右4、中国人口将于2025年达到13.95亿的峰值之后转入负增长周期5、2009年俄罗斯和日本的人口已处于负增长周期。
美国人口的预测
（四）对指数增长模型求解
利用 Matlab 和模型（1）对 1790—2000 年的 数 据 进 行
280 260 240 220 200 180 160 140 120
01234567
拟合，现对问题进行变形处理，对 x（t）=x0ert 两边取对数可得 lnx（t）=lnx0+rt。用 Matlab 可得到：r1=0.2956，x0=3.9401。
图4 美国1930—2000年人口拟合曲线图 （五）模型评价
所以，1790—1850 年的拟合函数为线性函数 lnx（t）=
根 据 三 个 模 型 ，分 别 求 出 用 指 数 增 长 模 型 预 测 的
模型，其中记当年人口数为 x0，10 年以后的人口数为 x1，增长
率为 r 保持不变，则：
x1=x（0 1+r）
（1）
由于美国人口数 x（t）是一个非常大的数，利用微积分学
知识，不妨把 x（t）看作关于 t 的一个连续可微函数，令初始时刻
100 90 80 70 60 50 40 30
0123456
1930—2000年这三个时间段的数据建立指数增长模型，对未来美国总人口进行预测，发现在短时间内，美国人口随着
时间的推移而不断增长。
关键词：美国；人口预测；马尔萨斯人口增长模型；指数增长模型
中图分类号：C923
文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2020）03-0175-03
一、人口预测方法
比较 麻 烦 ，因 此 在 两 边 取 对 数 ，记 lnx（t）=y，lnx1790=ln3.9 = 1.36=a，则原方程化为 y=a+（r t-1790）。利用 1790—1900 年的 数据进行拟合，得到 r=0.02142。
数学建模美国人口预测报告1
3．模型建立模型1(1.1) 假设美国人口上限为5亿，根据表中给出的人口增长率，进行适当的处理，建立微分方程模型；(1.2) 利用 (1.1) 中的模型计算各年人口，与实际人口数量比较，计算模型的计算误差；(1.3) 利用 (1.1) 中的模型预测美国2010,2020,2030,2040,2050年的人口； (1.4) 假设人口增长率服从[1.1,1.3]上的均匀分布，结合 (1.1) 中建立微分方程模型，预测美国2010,2020,2030,2040,2050年的人口.图1为美国1790-2000年的人口数据，人口增长率r 为每10年的取值。
首先对人口增长率进行处理求出其他年份相对于1790年的增长率R1.....nnt t t r r R n其中t1=1800年….. t21=2000年(1<n ≤21) 例如1810年相对于1790年的增长率为 (3.11+2.99)/2=3.05 其他年份同理可得如图2；对增长率R 求平均直为Rx=2.64%模型1 为阻滞增长模型 假设人口增长率 r(x)是t 时人口x(t)的函数，r(x)应该是x 的减函数。
一个简单的假设是假设 r(x)为x 的线性函数r(x)=r-s*x , s>0.最大人口数量Xm=500 当x=Xm 时增长率为零。
在线性化假设前提下可以得到r(x) = r (1 – x / Xm)，(公式1)其中的r 我们取之前求得的平均增长率r=0.0264 , Xm=500。
在公式1假设下，模型可修改为0(1)(0)xtm d x rx d x x x (公式2)图1上述方程改为Logistic模型x t =m x/1+(m x/0x-1)rt e(公式3)()e取2.718，t为t，求出每10年的rt值带入方程算出各年的人口数以及和实际值的误差见图3。
2010年的R*t=5.808，预测人口为362.32；2020年的R*t=6.072，预测人口为387.59；2030年的R*t=6.336，预测人口为408.16；2040年的R*t=6.6 ，预测人口为427.35；2050年的R*t=6.864，预测人口为442.48；观察预测结果1930年以前只有1800 1810 1820误差较小，其它年份误差正负都稍微偏大，1940年以后预测值逐年大于实际值，说明在给定最大人口数后增长率选择不适当，与给定的最大人口数不匹配，有待改进。
200年后美国人口将超过中国
200年后美国人口数将超过中国2013年07月22日文/新浪财经专栏作家王晴最近100年，由于现代农业的发展，两国人口增长迅猛。
到2012年底，中国大陆人口已达13.5亿，美国人口为3.15亿，中国人口是美国的4.3倍。
按照这样的趋势下去，未来美国人口能超过中国吗？美国2011年妇女生育率为2.02，并且最近20年平均生育率都维持在1.9至2.1之间。
乾隆四十一年(1776年)，美国宣布独立，人口只有250万。
1770年十三州殖民地人口普查为214万人，1780年为278万，几何插值后正好是250万，当时中国人口约2.5亿，恰好是美国人口的一百倍。
之后的一百多年，美国通过领土扩张和大量移民，到1900年，美国人口已达7600万，当时中国人口接近4亿，大约是美国的5倍。
最近100年，由于现代农业的发展，两国人口增长迅猛。
到2012年底，中国大陆人口已达13.5亿，美国人口为3.15亿，中国人口是美国的4.3倍。
按照这样的趋势下去，未来美国人口能超过中国吗？中国作为一个统一的国家，自古以来大部分时间人口都雄踞世界第一。
清朝初年因为战乱，人口下降20%以上，略低于当时的印度。
康乾盛世期间，因为引进美洲的玉米、番薯等高产植物，人口增速远远超过印度。
很快又夺回了世界第一的位置，并一直保持至今。
目前印度人口有12.1亿，并且每年比中国多增长1000万人口。
预计到2026年，印度人口将达14.2亿，超过中国。
当然，如果把分裂前的巴基斯坦和孟加拉国也算上，旧印度的人口在1999年就已经超过了中国。
中国目前的人口出生率决定了中国未来人口的走势，但中国每年出生多少人口一直是令研究者感到困惑的问题。
中国年出生人口有五个官方口径。
上次人口普查的0岁人口1200多万，卫生部医院出生人数1300多万，国家统计局公布1600多万，而别有用心的计生委估算有1800多万。
和六年后教育部公布上小学一年级的人数相比(年化要除1.03)，统计局毛估的数据最靠谱，误差在50万左右。
美国人口及种族介绍
美国人口及种族介绍美国是世界上第三大人口国家，人口估计约为3亿人。
美国的人口组成非常多样化，这主要是由于该国历史上的移民浪潮。
以下将对美国人口以及主要种族进行介绍。
美国人口可以大致分为几个主要的种族或族裔群体。
其中最大的群体是白人，占美国人口的76.3%。
白人群体多来自于欧洲各国，尤以英国、德国、爱尔兰和意大利的后裔最多。
他们主要分布在整个美国，但在东北和中西部地区更为集中。
第二大群体是美国黑人，占美国人口的13.4%。
大部分美国黑人是在奴隶制度时期从非洲被迁至美国，主要来自西非国家，比如尼日利亚、加纳和塞拉利昂等。
他们主要居住在美国的南部和大城市，尤其是纽约、芝加哥和洛杉矶等地。
第三大群体是拉丁裔或西班牙裔，占美国人口的18.1%。
这个群体主要来自于拉丁美洲的国家，比如墨西哥、波多黎各、古巴和多米尼加等。
他们主要分布在美国的西南部和东海岸，尤其在加利福尼亚、得克萨斯和佛罗里达等地。
此外，亚裔也是美国人口中重要的群体，占美国人口的5.9%。
他们来自于亚洲各国，尤以中国、菲律宾、印度和韩国的后裔最多。
他们主要集中在美国的西海岸地区，如加利福尼亚和华盛顿州。
此外，美国还有一些其他种族或族裔群体，比如美洲原住民、夏威夷原住民和其他太平洋岛民等。
这些群体在整个美国的人口中所占比例相对较小。
需要指出的是，美国的人口多元性是该国的一大特点。
通过多个世纪的移民潮，美国成为了一个人种、文化和语言上非常多元化的国家。
移民的多样性为美国增添了丰富的多元文化，也产生了独特而富有活力的社会。
传统上，美国人民通常被描述为"熔炉"，意味着不同种族和文化的个体会融入到美国社会中，同时也保留自己的独特文化和传统。
然而，随着时间的推移，美国也出现了更多关于多元文化和种族认同的讨论和辩论。
现今，人们更倾向于使用"沙拉碗"的概念来形容美国社会，即不同种族和文化群体可以在一个国家内并存，各自保持自己的特色。
机器学习实例--预测美国人口收入状况
机器学习实例--预测美国⼈⼝收⼊状况⼀．问题描述每个⼈都希望⾃⼰能获得更⾼的收⼊，⽽影响收⼊⾼低的因素有很多，能否通过⼤数据分析来找出对收⼊影响相对较⼤的因素？⼆．研究意义如果我们知道对收⼊⾼低起决定性的作⽤，或者哪些因素组合在⼀起也能增⼤收⼊的可能性，那可以帮助很多⼈少⾛弯路，朝着正确的⽅向努⼒，早⽇达到⽬标。
三．数据预处理1. 选取数据集本报告选取“adult”数据集，由美国⼈⼝普查数据集库抽取⽽来。
该数据集类变量为年收⼊是否超过50k，属性变量包含年龄，⼯种，学历，职业，⼈种等14个属性变量，其中有7个类别型变量。
共有30000多条数据。
2. 预处理由于capital-gain、capital-loss属性缺失70%以上的数据，所以选择删去这两个属性。
在其他类变量中，有缺少或异常属性400多条，占总数据⽐重较⼩，也选择删去。
四．数据可视化1.workclasscation3.race4.sex5.marital-status五．算法选取与实现本次报告中选⽤决策树算法。
决策树是⼀种依托决策⽽建⽴起来的⼀种树。
在机器学习中，决策树是⼀种预测模型，代表的是⼀种对象属性与对象值之间的⼀种映射关系，每⼀个节点代表某个对象，树中的每⼀个分叉路径代表某个可能的属性值，⽽每⼀个叶⼦节点则对应从根节点到该叶⼦节点所经历的路径所表⽰的对象的值。
决策树仅有单⼀输出，如果有多个输出，可以分别建⽴独⽴的决策树以处理不同的输出。
由于数据量过⼤，普通决策树不能达到预期效果，所以再⽤预剪枝进⾏处理。
预剪枝是在决策树⽣成过程中，在划分节点时，若该节点的划分没有提⾼其在训练集上的准确率，则不进⾏划分。
下⾯是预剪枝决策树程序1. 计算数据集的基尼系数def calcGini(dataSet):numEntries=len(dataSet)labelCounts={}#给所有可能分类创建字典for featVec in dataSet:currentLabel=featVec[-1]if currentLabel not in labelCounts.keys():labelCounts[currentLabel]=0labelCounts[currentLabel]+=1Gini=1.0#以2为底数计算⾹农熵for key in labelCounts:prob = float(labelCounts[key])/numEntriesGini-=prob*probreturn Gini2. 对离散变量划分数据集，取出该特征取值为value的所有样本def splitDataSet(dataSet,axis,value):retDataSet=[]for featVec in dataSet:if featVec[axis]==value:reducedFeatVec=featVec[:axis]reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])retDataSet.append(reducedFeatVec)return retDataSet3. 对连续变量划分数据集，direction规定划分的⽅向，决定是划分出⼩于value的数据样本还是⼤于value的数据样本集def splitContinuousDataSet(dataSet,axis,value,direction):retDataSet=[]for featVec in dataSet:if direction==0:if featVec[axis]>value:reducedFeatVec=featVec[:axis]reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])retDataSet.append(reducedFeatVec)else:if featVec[axis]<=value:reducedFeatVec=featVec[:axis]reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])retDataSet.append(reducedFeatVec)return retDataSet4. 选择最好的数据集划分⽅式def chooseBestFeatureToSplit(dataSet,labels):numFeatures=len(dataSet[0])-1bestGiniIndex=100000.0bestFeature=-1bestSplitDict={}for i in range(numFeatures):featList=[example[i] for example in dataSet]#对连续型特征进⾏处理if type(featList[0]).__name__=='float'or type(featList[0]).__name__=='int':#产⽣n-1个候选划分点sortfeatList=sorted(featList)splitList=[]for j in range(len(sortfeatList)-1):splitList.append((sortfeatList[j]+sortfeatList[j+1])/2.0)bestSplitGini=10000slen=len(splitList)#求⽤第j个候选划分点划分时，得到的信息熵，并记录最佳划分点for j in range(slen):value=splitList[j]newGiniIndex=0.0subDataSet0=splitContinuousDataSet(dataSet,i,value,0)subDataSet1=splitContinuousDataSet(dataSet,i,value,1)prob0=len(subDataSet0)/float(len(dataSet))newGiniIndex+=prob0*calcGini(subDataSet0)prob1=len(subDataSet1)/float(len(dataSet))newGiniIndex+=prob1*calcGini(subDataSet1)if newGiniIndex<bestSplitGini:bestSplitGini=newGiniIndexbestSplit=j#⽤字典记录当前特征的最佳划分点bestSplitDict[labels[i]]=splitList[bestSplit]GiniIndex=bestSplitGini#对离散型特征进⾏处理else:uniqueVals=set(featList)newGiniIndex=0.0#计算该特征下每种划分的信息熵for value in uniqueVals:subDataSet=splitDataSet(dataSet,i,value)prob=len(subDataSet)/float(len(dataSet))newGiniIndex+=prob*calcGini(subDataSet)GiniIndex=newGiniIndexif GiniIndex<bestGiniIndex:bestGiniIndex=GiniIndexbestFeature=i#若当前节点的最佳划分特征为连续特征，则将其以之前记录的划分点为界进⾏⼆值化处理#即是否⼩于等于bestSplitValue#并将特征名改为 name<=value的格式if type(dataSet[0][bestFeature]).__name__=='float'or type(dataSet[0][bestFeature]).__name__=='int':bestSplitValue=bestSplitDict[labels[bestFeature]]labels[bestFeature]=labels[bestFeature]+'<='+str(bestSplitValue)for i in range(shape(dataSet)[0]):if dataSet[i][bestFeature]<=bestSplitValue:dataSet[i][bestFeature]=1else:dataSet[i][bestFeature]=0return bestFeature5. 特征若已经划分完，节点下的样本还没有统⼀取值，则需要进⾏投票def majorityCnt(classList):classCount={}for vote in classList:if vote not in classCount.keys():classCount[vote]=0classCount[vote]+=1return max(classCount)6.由于在Tree中，连续值特征的名称以及改为了 feature<=value的形式，因此对于这类特征，需要利⽤正则表达式进⾏分割，获得特征名以及分割阈值def classify(inputTree,featLabels,testVec):firstStr=list(inputTree.keys())[0]if'<='in firstStr:featvalue=float(pile("(<=.+)").search(firstStr).group()[2:])featkey=pile("(.+<=)").search(firstStr).group()[:-2]secondDict=inputTree[firstStr]featIndex=featLabels.index(featkey)if testVec[featIndex]<=featvalue:judge=1else:judge=0for key in secondDict.keys():if judge==int(key):if type(secondDict[key]).__name__=='dict':classLabel=classify(secondDict[key],featLabels,testVec)else:classLabel=secondDict[key]else:secondDict=inputTree[firstStr]featIndex=featLabels.index(firstStr)for key in secondDict.keys():if testVec[featIndex]==key:if type(secondDict[key]).__name__=='dict':classLabel=classify(secondDict[key],featLabels,testVec)else:classLabel=secondDict[key]return classLabeldef testing(myTree,data_test,labels):error=0.0for i in range(len(data_test)):if classify(myTree,labels,data_test[i])!=data_test[i][-1]:error+=1print ('myTree %d' %error)return float(error)def testingMajor(major,data_test):error=0.0for i in range(len(data_test)):if major!=data_test[i][-1]:error+=1print ('major %d' %error)return float(error)7.主程序，递归产⽣决策树def createTree(dataSet,labels,data_full,labels_full,data_test):classList=[example[-1] for example in dataSet]if classList.count(classList[0])==len(classList):return classList[0]if len(dataSet[0])==1:return majorityCnt(classList)temp_labels=copy.deepcopy(labels)bestFeat=chooseBestFeatureToSplit(dataSet,labels)bestFeatLabel=labels[bestFeat]myTree={bestFeatLabel:{}}if type(dataSet[0][bestFeat]).__name__=='str':currentlabel=labels_full.index(labels[bestFeat])featValuesFull=[example[currentlabel] for example in data_full]uniqueValsFull=set(featValuesFull)featValues=[example[bestFeat] for example in dataSet]uniqueVals=set(featValues)del(labels[bestFeat])#针对bestFeat的每个取值，划分出⼀个⼦树。
美国人口模型预测
2014年数学建模论文第一套题目：人口增长模型的确定专业、姓名：自122专业、姓名：赵世博专业、姓名：提交日期：2014.6.29题目：基于马尔萨斯模型的美国人口预测一、摘要本文基于美国1790--1980年常住人口数量，运用马尔萨斯模型，进行人口分析和预测，并依据人口增长率的大小分为高、中、低、三个预测方案，通过将预测值与实际值比较，选取偏差率较低的预测值，和预测方案，从而提升预测准确度。
并通过matlab进行数据拟合，从而直观表现马尔萨斯模型的预测情况。
关键词：人口增长马尔萨斯模型二、问题重述1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。
表1 人口记录表试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型，并对接下来的每隔十年预测五次人口数量，并查阅实际数据进行比对分析。
如果数据不相符，对模型需要做些什么改进？三、问题分析从表中我们可以看到人口数在1790—19年是呈增长趋势的，而且我们很容易发现上述图表和我们学过指数函数的图表有很大的相似性，所以我们很自然想到建立指数模型。
因此我们首先建立马尔萨斯模型马尔萨斯模型3-1 模型假设（1）假设人口平稳增长，无大型灾害、战争等因素的影响。
Nishi sb（2）假设境内外迁移率对美国未来人口数量影响不计。
（3）假设人口净增长率为常数。
3-2 变量说明N0 起始年人口容纳量N t年后人口容纳量t年份r 增长率3-3 模型建立与求解设：t表示年份（选定初始年份的t=0），r表示人口增长率，N表示人口数量。
记t时刻的人口数量为N(t)，当考察一个国家或一个很大地区的人口时，N(t)是很大的整数。
为了利用微积分这一数学工具，将N(t)视为连续、可微函数。
记初始时刻(t=0)的人口为N0，人口增长率为r，r是单位时间内N(t)的增量与N(t)的比例系数。
根据r是常数的基本假设，于是N(t)满足如下的微分方程：dN/dt=rN (3-1)N(0)=N0 (3-2)由这个线性常系数微分方程容易解出:N(t)=N0e rt(3-3)表明人口将按指数规律无限增长(r>0)。
数学建模美国人口预测报告1
3．模型建立模型1(1.1) 假设美国人口上限为5亿，根据表中给出的人口增长率，进行适当的处理，建立微分方程模型；(1.2) 利用 (1.1) 中的模型计算各年人口，与实际人口数量比较，计算模型的计算误差；(1.3) 利用 (1.1) 中的模型预测美国2010,2020,2030,2040,2050年的人口； (1.4) 假设人口增长率服从[1.1,1.3]上的均匀分布，结合 (1.1) 中建立微分方程模型，预测美国2010,2020,2030,2040,2050年的人口.图1为美国1790-2000年的人口数据，人口增长率r 为每10年的取值。
首先对人口增长率进行处理求出其他年份相对于1790年的增长率R1.....nnt t t r r R n其中t1=1800年….. t21=2000年(1<n ≤21) 例如1810年相对于1790年的增长率为 (3.11+2.99)/2=3.05 其他年份同理可得如图2；对增长率R 求平均直为Rx=2.64%模型1 为阻滞增长模型 假设人口增长率 r(x)是t 时人口x(t)的函数，r(x)应该是x 的减函数。
一个简单的假设是假设 r(x)为x 的线性函数r(x)=r-s*x , s>0.最大人口数量Xm=500 当x=Xm 时增长率为零。
在线性化假设前提下可以得到r(x) = r (1 – x / Xm)，(公式1)其中的r 我们取之前求得的平均增长率r=0.0264 , Xm=500。
在公式1假设下，模型可修改为0(1)(0)xtm d x rx d x x x (公式2)图1上述方程改为Logistic模型x t =m x/1+(m x/0x-1)rt e(公式3)()e取2.718，t为t，求出每10年的rt值带入方程算出各年的人口数以及和实际值的误差见图3。
2010年的R*t=5.808，预测人口为362.32；2020年的R*t=6.072，预测人口为387.59；2030年的R*t=6.336，预测人口为408.16；2040年的R*t=6.6 ，预测人口为427.35；2050年的R*t=6.864，预测人口为442.48；观察预测结果1930年以前只有1800 1810 1820误差较小，其它年份误差正负都稍微偏大，1940年以后预测值逐年大于实际值，说明在给定最大人口数后增长率选择不适当，与给定的最大人口数不匹配，有待改进。
美国人口增长预测模型
2016年数学建模论文第一套论文题目：人口增长模型的确定组别：第35组姓名：耿晨闫思娜王强提交日期：2016年7月4日题目：美国人口增长预测模型摘要本文根据近两个世纪美国每十年一次的人口统计数据，建立了指数增长模型，即Malthus模型，并通过1790-1890年的数据验证了它的准确性。
但是，随着时间的推移，拟合函数与统计数据误差逐渐增大，所以，又建立了阻滞增长模型，即Logistic模型，这个模型的拟合函数与统计数据误差较小，并用该模型对美国未来几年的人口做出了预测。
总体来说，阻滞增长模型在预测准确度方面要明显优于原始的马尔萨斯人口指数增长模型。
关键词：指数增长模型，阻滞增长模型，人口预测一、问题重述1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。
表1：人口记录表1.试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型，并对接下来的每隔十年预测五次人口数量，并查阅实际数据进行比对分析。
2.如果数据不相符，再对以上模型进行改进，寻找更为合适的模型进行预测，并对两次预测结果进行对比分析。
3.查阅资料找出中国人口与表1同时期的人口数量，用以上建立的两个模型进行人口预测与分析。
二、问题分析影响人口增长的因素很多，其中最主要的两个因素是出生率和死亡率。
出生率受到婴儿死亡率、对避孕的态度及措施效果、对堕胎的态度、怀孕期间的健康护理等因素的影响；死亡率则受到卫生设施与公共卫生状况、战争、污染、医疗水平、饮食习惯、心理压力和焦虑等因素的影响。
此外，影响人口在一个地区增长的因素还有迁入和迁出、生存空间的限制、水和食物、疾病等。
在这些因素中，有些是常态的或者有规律的，这些因素对人口的增长是恒定的；而有些因素是随机的，对人口的增长是没有规律的。
因此，当大范围、长时期研究人口增长问题时，对人口增长产生影响的随机因素就不在考虑了。
建立该模型的目的是要能通过模型预测美国后来每十年的人口数具体变化，并与实际的数据进行对比，看误差的大小。
北美人口现状分析报告
北美人口现状分析报告概述北美地区是指北美洲中的美国和加拿大两个国家。
本报告将对北美地区的人口现状进行深入分析，并对未来的人口趋势进行预测。
人口数量和增长率根据最新数据显示，截至2021年，北美地区的人口总数约为3.55亿。
其中，美国人口约为3.32亿，占北美总人口的93.5%，加拿大人口约为3千万，占北美总人口的6.5%。
在过去几十年，北美地区的人口保持着稳定的增长趋势。
据预测，到2050年，北美地区的人口总数将超过4亿，其中美国将继续保持人口优势，到2050年可能将超过4.2亿。
人口分布北美地区的人口分布不均衡，人口密度较高的地区主要集中在沿海城市和较大的城市群，比如纽约、洛杉矶、芝加哥等。
美国的人口分布也存在明显的东西差异，东部和西部的人口较为集中，而中西部地区相对较为稀疏。
加拿大的人口分布则相对均匀，主要集中在南部沿海地区。
人口结构北美地区的人口结构呈现出一些明显的特点。
首先是老龄化问题。
随着医疗水平的提高和生活水平的提升，北美地区的人口老龄化问题愈发突出。
目前，65岁以上的老年人口占北美总人口的比例已经达到约16%，预计该比例将随着时间的推移逐渐上升。
其次是少子化问题。
北美地区的生育率逐年下降，许多家庭都面临着较高的经济压力和职业发展的需求，导致生育率低下。
这将对北美地区未来的劳动力市场和社会养老保障体系构成挑战。
人口流动北美地区的人口流动性较强。
移民对北美地区的人口增长起到了重要的作用。
对于美国而言，移民一直是其人口增长的重要推动力。
移民群体主要来自拉丁美洲、亚洲和非洲等地。
加拿大作为一个多元文化国家，也吸引了大量的移民。
移民的到来不仅丰富了北美地区的文化，也对经济和社会发展起到了积极的推动作用。
人口挑战和应对措施北美地区面临着一些人口挑战，如老龄化和少子化问题。
为了应对这些挑战，政府需要制定相关政策，促进经济发展和创造就业机会，提高对老年人和儿童的福利保障。
此外，政府还可以鼓励移民，吸引高素质的人才来北美地区发展，以弥补人口减少的影响。
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实验一 美国人口的预测
一．实验目的：
1．学会用拟合方法解决实际问题
2．掌握利用MATLAB软件解决拟合问题的方法
二．实验内容：
给出美国人口从1790年到1990年间的人口如表1（每10年为一个间隔），请估计出美
国2010年的人口。
表1 美国人口统计数据
年 份 1790 1800 1810182018301840 1850 人口(×106) 3.9 5.3 7.2 9.6 12.917.1 23.2 年 份 1860 1870 1880189019001910 1920 人口(×106) 31.4 38.6 50.262.976.092.0 106.5 年 份 1930 1940 1950196019701980 1990 2000 人口(×106) 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4 281.4
实验二 炼油厂的生产计划
一．实验目的：
1．学会建立数学规划模型
2．掌握用Lingo软件求解线性规划
二．实验内容：
炼油厂将A, B, C 三种原油加工成甲、乙、丙三种汽油。
一桶原油加工成一桶汽油 的费用为4 元，每天至多能加工汽油14000 桶。
原油的买入价、买入量、辛烷值、硫含 量，及汽油的卖出价、需求量、辛烷值、硫含量由下表给出。
问如何安排生产计划，在 满足需求的条件下使利润最大？
一般说来，作广告可以增加销售，估计一天向一种汽油投入一元广告费，可使这 种汽油日销量增加10 桶，问如何安排生产和广告计划使利润最大？
原油类别买入价（元/桶）买入量（桶/天）辛烷值硫含量（%）
A 45 ≤5000 12 0.5
B 35 ≤5000 6 2.0
C 25 ≤5000 8 3.0
汽油类别卖出价（元/桶）需求量（桶/天）辛烷值硫含量（%）甲70 3000 ≥10 ≤1.0
乙60 2000 ≥8 ≤2.0
丙50 1000 ≥6 ≤1.0
实验三 人寿保险的影响因素
一．实验目的：
1．学会建立统计回归模型
2．掌握用matlab 软件求解统计回归模型
二．实验内容：
研究某城市18位35～44岁经理的人寿保险额（y ）与他们的年平均收入（1x ），风险偏好度（2x ）的关系，调查数据如下表，其中风险偏好度的数值越大，就越偏爱高风险。
试通过表中的数据来建立人寿保险额y 与年平均收入1x 及风险偏好度2x 之间的合适的回归模型。
序号
y
1x 2
x 序号
y
1x
2
x 1 19666.290 7 10 49 37.408 5 2 6340.964 5 11 105 54.376 2 3 25272.996 1012 98 46.1867 4 8445.010 6 13 77 46.130 4 5 12657.204 4 14 14 30.366 3 6 1426.852 5 15 56 39.060 5 7 4938.122 4 16 245 79.380 1 8 4935.840 6 17 133 52.7668 9
266
75.796 9
18
133
55.916
6
实验四 水塔流量的估计
一．实验目的：
1．熟悉matlab作图
2．掌握插值与拟合方法解决实际问题
二．实验内容：
许多供水单位由于没有测量流入或流出水箱流量的设备，而只能测量水箱中的水位。
试通过测得的某时刻水箱中水位的数据，估计在任意时刻（包括水泵灌水期间）t流出水箱的流量f（t）。
给出下面原始数据表，其中长度单位为E（1E=30.24cm）。
水箱为圆柱体，其直径为57E。
时间（s）水位（10 –2E）时间（s）水位（10 -2E）
0 3175 44636 3350
3316 3110 49953 3260
6635 3054 53936 3167
10619 2994 57254 3087
13937 2947 60574 3012
17921 2892 64554 2927
21240 2850 68535 2842
25223 2795 71854 2767
28543 2752 75021 2697
32284 2697 79254 泵水
35932 泵水82649 泵水
39332 泵水85968 3475
39435 3550 89953 3397
43318 3445 93270 3340 假设：
1．响水箱水流量的唯一因素是该区公众对水的普通需求；
2．水泵的灌水速度为常数；
3．从水箱中流出水的最大流速小于水泵的灌水速度；
4．每天的用水量分布都是相似的；
5．水箱的流水速度可用光滑曲线来近似；
6．当水箱的水容量达到514.8×103g时，开始泵水；达到667.6×103g时，便停止泵水。