设计报告人口平均寿命样本
寿命预测表
寿命预测表一、目前,中国人的平均寿命为72岁。
以此为基数，回答下列问题，进行加减，最后得出您可能的寿命。
1、如你是男性，减3岁。
2、如您是女性，加1岁。
3、如你居住在100万人以上的城市的市区，减2岁。
4、如居住在人口少于1万人的小镇或农村，加2岁。
5、如您祖父、祖母或外祖父、外祖母中有1位活到85岁，加2岁。
6、如您四位祖辈都活到80岁，加6岁。
7、如果您的父母有一个在50岁前死于中风中风或心脏病，减4岁。
8、如果您的父母、兄弟姐妹任何一位50岁前得癌症或心脏不正常，或自幼就有糖尿病，减3岁。
9、如您是一位富翁，减2岁。
10、如果您是大学毕业生，加1岁。
、11、如您已有65岁仍在工作，加3岁。
12、如您有配偶并住在一起，加5岁。
如果没有,从25岁起独居10年,减1岁。
13、如果您从事办公室工作，减3岁。
14、如果您常从事体力劳动工作，加3岁。
15、如果您每星期进行球类、游泳跑步等运动5次，加4岁。
每星期2-3次,加2岁。
16、如果您每晚睡眠超过10小时，减4岁。
17、如果您经常紧张、易怒、性急、减3岁。
18、如果您感受到生活很轻松，应付自如，加3岁。
19、如果您常常感受到快乐，加1岁。
如果经常不快乐,减2岁。
20、如果您去年因一次交通违章受罚，减1岁。
21、如果您抽烟，每天2包，减8岁。
每天1-2包,减6岁.每天1包以下,减3岁。
22、如果您每天喝白酒50-100毫升，减1岁。
23、如果您的体重超过25公斤，减8岁。
超过15-25,减2岁;超过5-15公斤,减2岁。
24、如果你已40岁以上,每年体检1次,加2岁。
25、如果你是女性，每年看妇科1次,加2岁。
26、如果您今年30~40岁，加3岁。
27、如果您今年40~50岁，加4岁。
28、如果您今年50~70岁，加5岁。
29、如果您今年超过70岁，加6岁。
二、对预测的评价，您计算出大致的寿命了吗?如果您是高寿，祝贺您，但也希望您保持健康的生活方式，更上一层楼.如果您计算出的结果不令人满意，请您也不要灰心丧气。
人口的性别比例与平均寿命差异调查(二
人口的性别与平均寿命差异的调查（二）应子勇作者在《人口的性别平均寿命差异调查》（一）中对某省1982和2010年9289.0万居民人口和53.82万死亡人口资料作初步分析，其居民人数，死亡人数均是男性多于女性，性别比例男性多于女性，平均寿命是女性长于男性，人口的性别比例是1.05，死亡人口是1.12，平均寿命（指平均死亡年龄——下同）男性是56.61~60.98岁女性是58.79~64.14岁女性长2.18~3.16岁。
那么“人数男性多于女性平均寿命女性长于男性”的现象有没有普遍性呢！为什么会有这样大的差距呢？！均值得进一步研究与探讨。
一、我国人口的性别比例与平均寿命现在再以我国1982年的10.04亿人口和627.1万死亡人口资料为依据，计算出其人口的性别比例与死亡率（%）。
结果詳表一指居民人口或死亡人口的平均年龄。
表一可见：总人口性别比例是1.05，男大于女，死亡人口是1.12也是男大于女，60岁后性别比例下降到1.00以下，70~79岁下降到0.76、≥90岁下降到0.50，比例最高的居民人口是40~岁人口，死亡人口是70岁开始下降到1.02以下，≥90岁人口下降到0.40。
二、2000年不同性别人口死亡数占构成数和性别比例2000年我国人口死亡731.31万性别比例是1.28，平均寿命是62.56岁，根据各个年龄段人口的性别比例占构成数（%）与平均寿命（岁）詳见表二、于0.82。
年龄越大比值越低，平均寿命是随着年龄增大而增大，＜50岁人口男性大于女性，≥60岁人口男性低于女性。
为什么会出现如此巨大变化呢？！三、1982年2000年各个年龄段死亡人口占构成数平均寿命动态变化 1982年死亡人口627.1万平均寿命是50.81岁，2000年死亡人口731.3万平均寿命是62.56岁，18年间死亡人数增加了104.2万，平均寿命延长了11.75岁，现在根据表一二资料可以计算出其各个年龄段占构成数（%）与平均寿命（岁）及18年的变化状况，结果见表三、寿命指平均寿命。
平均预期寿命
平均预期寿命平均预期寿命-简介<a title="科学家2012年采用彩色编码地图，标记出全球222个国家人口的平均寿命情况（图例从上至下依次为大于80、大于77.5、大于75、大于72.5、大于70、大于67.5、大于65、大于60、大于55、大于50、大于45、大于40和小于40" href="/doc/平均预期寿命/a1_86_15_01300326182207135478159519967_jpg.html?prd=c itiao_tuce_zhengwen" target="_blank"><img title="科学家2012年采用彩色编码地图，标记出全球222个国家人口的平均寿命情况（图例从上至下依次为大于80、大于77.5、大于75、大于72.5、大于70、大于67.5、大于65、大于60、大于55、大于50、大于45、大于40和小于40" alt="科学家2012年采用彩色编码地图，标记出全球222个国家人口的平均寿命情况（图例从上至下依次为大于80、大于77.5、大于75、大于72.5、大于70、大于67.5、大于65、大于60、大于55、大于50、大于45、大于40和小于40"src="/DownloadImg/2016/01/2415/6 4975470_1.jpg" style="display: inline;">科学家2012年采用彩色编码地图，标记出全球222个国家人口的平均寿命情况（图例从上至下依次为大于80、大于77.5、大于75、大于72.5、大于70、大于67.5、大于65、大于60、大于55、大于50、大于45、大于40和小于40 图册平均预期寿命也叫平均寿命。
指0岁年龄组人口的平均生存年数。
各国家地区的平均寿命表-概述说明以及解释
各国家地区的平均寿命表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述本文主要介绍各个国家地区的平均寿命情况。
随着社会发展和医疗水平的提高，人们的寿命也在不断延长。
通过比较各个国家地区的平均寿命数据，我们可以了解到不同地区的人们健康状况和生活水平差异。
在本文中，我们将会具体探讨国家A和国家B的平均寿命，并对不同国家地区的平均寿命进行比较和分析。
同时，我们还将探讨影响寿命的一些因素，例如卫生条件、经济水平、生活习惯等。
通过这些研究内容，我们能够更好地了解全球不同地区的寿命差异，并在此基础上提出一些改善健康状况的建议。
希望通过这篇文章的阅读，读者们能够对全球寿命情况有一个更加深入的认识。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构部分旨在介绍本文的整体组织和各个章节的内容安排。
本文将按照以下方式组织和呈现各国家地区的平均寿命数据。
首先，本文将开始引言部分，其中包括概述、文章结构和目的三个小节。
在概述中，我们将简要介绍关于各国家地区平均寿命的重要性和研究的背景。
文章结构一节将给出本文的整体框架，以帮助读者了解各个章节的内容和主题。
目的一节将明确本文的研究目标和意义，指导读者对文章的整体目的有一个清晰的认识。
接下来，本文的正文部分将分为多个章节，每个章节将介绍一个国家的平均寿命数据。
例如，在章节2.1中，我们将详细讨论国家A的平均寿命情况，包括该国的整体趋势、性别差异和地区间的差异等方面。
同样地，在章节2.2中，我们将深入探讨国家B的平均寿命情况，并对其进行比较分析。
最后，在结论部分，我们将对各国家地区平均寿命进行综合比较和总结。
具体来说，我们将在3.1节中对各国家地区平均寿命的差异进行讨论，并探索这些差异背后的原因。
在3.2节中，我们将探讨影响寿命的因素，如健康状况、生活方式和社会经济因素等，并这些因素对于各国家地区平均寿命的影响进行分析和总结。
通过以上的章节组织和内容安排，本文将全面介绍各国家地区平均寿命的情况，并对其进行比较和分析。
我国11.2亿人口的平均年龄和平均寿命调查
对我国11.12亿居民平均年龄与平均寿命的初步研究应子勇人们通常所谓“岁数”就是年龄，比如我今年50岁，50岁就是我的年龄。
有很多人时，常常可以用“平均年龄”来表达。
“平均年龄”是代表人们健康水平的一个重要指标之一，比如讲某市有100万人口，他们的年龄从0——102岁，平均38岁，这0——102岁似乎没有说明它的健康水平，但是这38岁就很有意义，是代表这100万人的健康水。
但又不是这100万人的寿命，更不是他们的“平均寿命”。
那么，“寿命”是什么呢？寿命就是人死亡时的年龄，比如某某人80岁那年死了，80岁就是某某人的寿命，“平均寿命”就是某群人的“平均死亡年龄”，比如某市某年死了2000人，他们的死亡年龄从0——101岁不等，平均是75岁，这0——101岁也没有什么意义，但是那75岁就很有意义，这是某市人口的“平均死亡年龄”，也就是某市人口的“平均寿命”，或“实际寿命”，是代表人类健康水平的重要指标之一，是代表某市人民的健康水平的。
但是这里的“平均寿命”或“实际寿命”又不是报刊，媒体，医疗卫生，人口普查等等工作中的“人均寿命”，后者的所谓“人均寿命”多是“期望寿命”，或“预期寿命”，是指“刚出生嬰儿”预期将生存的年龄。
期望寿命往往是高于实际寿命的，比如媒体报道1982年我国的人均寿命是67.9岁，就不是平均寿命（实际寿命），而是“期望寿命”，它也是人们健康水平的重要指标之一。
那么，我国居民的“平均年龄”与“平均寿命”到底怎么样呢？現以部分人口普查资料为据，试分析如下。
一我国11.1216亿人口的平均年龄与平均寿命根据我国、我省、我市、我县1982——2010年九组人口普查资料11.1216亿人口和691万死亡人口资料计算，我国居民的平均年龄（岁）和平均寿命（岁）见表一：表一我国九组人口资料人口的平均年龄（岁）平均寿命（岁）和二者比值表一通过对我国九组人口资料累计111216万人和691万死亡人口资料的统计，可见：（1）关于人口平均年龄人口平均年龄1982年我国是26.21岁、我省是27.98岁，1990年我市是30.94岁、我县是31.22岁，2000年我市是34.06、，我县是35.52岁，2010年我省是37.64岁、我市是36.92岁、我县是38.77岁，说明20多年来居民的平均年龄在不断延长。
2023年全国各省人均寿排名
2023年全国各省人均寿排名2023年中国各省人均寿命如下：【整理摘编：时英平】1.上海80.262.北京80.183.天津78.894.浙江77.735.江苏76.636.广东76.497.山东76.468.辽宁76.389.海南76.3010.吉林76.1811.黑龙江75.9812.福建75.7613.重庆75.7014.广西75.1115.安徽75.0816.河北74.9717.山西74.9218.湖北74.8719.四川74.7520.湖南74.7021.陕西74.6822.河南74.5723.内蒙古74.4424江西74.3325.宁夏73.3826.新疆72.3527.甘肃72.2328.贵州71.1029.青海69.9630.云南69.5431.西藏68.17综上全国平均寿命：74.83。
都说生活在青山绿水的环境中长寿，可今天一看国人平均寿命怎么是哪儿发达，哪儿工资高，哪儿的人寿命就长。
青藏高原天天蓝天白云，却寿命最短。
思来想去还是与吃得好，喝得好有关，好像与雾霾关系也不太大，（参照人寿排名第二的北京，就一目了然啦！）想明白了，海南不去了，肥也不减了，藏药苗药不信了，赶紧去参加烹饪学习班学做饭，吃好喝好，长命百岁。
一位大师说：世界上最好的“长寿药”就是：喝水、睡觉、走路、唱歌、群里冒泡这五样，最重要的是，它们都是免费的。
水是“长寿的第一要素”，睡觉是“天下第一大补”，而走路是“最好的运动”，唱歌是最快乐的娱乐，群里冒泡是预防老年痴呆最好良方，都是最好的“长寿药”。
快给身边的朋友看看，美好的一天别忘了从这五种“长寿药”开始！祝大家都能健康长寿，活过100岁！中科院“某院士”验证：60岁以后，如果你：1.不上微信2.不唱歌跳舞3.不参加聚会吃喝4.不到处乱跑5.不乱花余钱6.不多管闲事…… 养成了这个良好的生活习惯。
久而久之，你就会惊奇地发现——老年痴呆了！微信要上，唱歌跳舞，聚会吃喝，到处乱跑，使劲得瑟！久而久之你会惊奇地发现——返老还童啦！大家“好”远也好，近也好，联系就好；忙也好，闲也好，牵挂就好；穷也好，富也好，健康就好；老也好，少也好，平安就好；名也好，利也好，开心就好；祝退休的朋友们天天都好！退休生活18点，切记！1. 果蔬多一点2. 油盐少一点3. 吃得杂一点4. 食物热一点5. 喝水勤一点6. 瘦肉吃一点7. 睡得早一点8. 运动多一点9. 脑筋活一点10. 动作慢一点11. 适当懒一点12. 爱好广一点13. 朋友多交点14. 旅游要一点15. 心胸宽一点16. 凡事看开点17. 每天多笑点18. 生活潇洒点。
人口平均预期寿命计算模型
人口平均预期寿命计算模型
首先，为了计算人口平均预期寿命，需要收集一段时间内（如最近
10年）的人口死亡和出生数据。
这些数据可以从地区或国家的统计机构、卫生部门或人口普查办公室等渠道获取。
一般来说，这些数据应该包括每
年的死亡人数、出生人数和人口总数。
其次，计算每个年龄段的死亡率。
死亡率可以通过将每个年龄段的死
亡人数除以该年龄段的人口总数来计算。
例如，计算婴儿期（0-1岁）的
死亡率，需要将0-1岁死亡人数除以0-1岁的人口总数。
然后，计算每个年龄段的生存率。
生存率是指一个人在一些年龄段内
存活下来的概率。
生存率可以通过将每个年龄段的人口总数除以上一个年
龄段的人口总数来计算。
例如，计算婴儿期（0-1岁）的生存率，需要将
1岁的人口总数除以0-1岁的人口总数。
接下来，计算每个年龄段的年平均寿命。
年平均寿命是指一个人在一
些年龄段内预期能够存活的平均年数。
年平均寿命可以通过将每个年龄段
的生存率与该年龄段的长度相乘来计算。
例如，计算婴儿期（0-1岁）的
年平均寿命，需要将婴儿期（0-1岁）的生存率乘以1岁。
最后，计算人口平均预期寿命。
人口平均预期寿命是指一个地区或国
家所有人的平均寿命。
可以通过将每个年龄段的年平均寿命与该年龄段的
人口比例相乘，并累加所有年龄段的结果来计算。
例如，计算一个地区的
人口平均预期寿命，需要将婴儿期（0-1岁）的年平均寿命乘以婴儿期
（0-1岁）的人口比例，并累加其他年龄段的计算结果。
有关寿命分布的参数模型
第二章
生命表 理论
生命表函数 参数寿命分布 生命表的构造
有关分数年龄的假设
本章中英文单词对照
死亡年龄 生命表 剩余寿命 整数剩余寿命 死亡效力 极限年龄 选择与终极生命表
Age-at-death Life table Time-until-death Curtate-future-lifetime Force of mortality Limiting ate Select-and-ultimate
生存函数与剩余寿命生存函 数的对比图示
剩余寿命基本函数
px ：x岁的人至少能活到x+1岁的概率
px 1 px
qx ：x岁的人将在1年内去世的概率
qx 1qx
t u qx：X岁的人将在x+t岁至x+t+u岁之间去
世的概率
t u qx q tu x t qx t px tu px
t)
g(t)
d G(t) dt
d dt
S(x) S(x t)
S(x)
S(x t)xt
S(x)
t
px xt
已知给出生存函数
S(x) 100 x 20
例2.2
, 0 x 100
请计算 F(75), f (75) 和 （75）
0 x
Gompertze模型(1825)
x Bcx
S(x) exp{B(cx 1) / ln c} , B 0,c 1,x 0
有关寿命分布的参数模型
Makeham模型(1860)
x A Bcx
16 寿命表
4. 死亡概率（age specific probability of dying） qx
• 表示这同时出生的一代人活满x岁时，在今后n年 内的死亡概率。 • 编制寿命表的关键。 • 与年龄别死亡率的区别。
寿命表的主要指标和意义
5. 生存人数（number of survivors）与死亡
率的率的标准化标准化各小组率和总阳各小组率和总阳性率性率各小组人数各小组人数和阳性总数和阳性总数间接法间接法各小组人数或构各小组人数或构成比成比各小组率各小组率直接法直接法选用标准选用标准已知条件已知条件方法方法直接法标化直接法标化甲乙两院治
横断面调查资料 的分析
Data Analysis of Crosssectional Survey
寿命表的分析
1. 死亡概率：
绘制半对数线图。 注意婴幼儿段的高度。
2. 生存人数：
一般用线图表示。 分析时注意曲线的高度和曲度，头部的曲度变化。
寿命表的分析
3. 死亡人数：
用直方图表示。
注意高峰的位置与高度。
4. 期望寿命：
用线图表示。
注意曲线的头部，整个曲线的高度和曲度变化。
寿命表的应用
1. 评价社会卫生状况 2. 评价某疾病对居民寿命的影响
科别
内科
外科 合计
标准 病例数
甲院
原治愈率 预期 （％） 治愈数
乙院
原治愈率 预期 （％） 治愈数
1000 1000 2000
70
90 78
700 900
70
90 82
700 900 1600
1600
间接法标化
甲乙两院治愈率间接法标化
科别
对人的寿命的最新研究报告
对人的寿命的最新研究报告
根据最新的研究报告，人的寿命正逐渐延长。
过去几十年来，医疗技术的进步，改善的生活条件以及科学的发展都对人类寿命的延长起到了积极的作用。
一项针对全球寿命的研究发现，2019年全球平均预期寿命为72.6岁，较1960年的平均寿命低了近20岁。
然而，这一数据在不同国家和地区之间存在差异。
发达国家和地区，如日本、瑞士、澳大利亚、加拿大和欧洲国家寿命普遍较高，而一些非洲和东南亚国家的寿命相对较低。
一些研究人员认为，人类寿命的上限可能在120岁左右，并称之为“生物学极限”。
然而，另一些研究表明，人类的寿命可能会继续延长，甚至超过这个极限。
例如，一项对长寿家族的研究发现，一些人可以超过100岁，并且保持较好的健康状况。
研究人员还发现，遗传、生活方式和环境因素对寿命有着重要的影响。
一些基因变异可以使人对疾病的抵抗力更强，延缓衰老进程。
同时，健康的生活习惯，如均衡饮食、适量运动、不吸烟和限制饮酒等，也可以延长寿命。
总的来说，人的寿命正逐渐延长，并且可能会继续延长。
但寿命的最终上限仍然存在争议，需要更多的研究才能得出准确的结论。
寿命长度表格
xx岁
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱxxx岁
80-90岁
xxxxx
xx岁
xxx岁
90岁以上
xxxxx
xx岁
xxx岁
在表格中，可以根据实际情况填写不同年龄段的人口数量、平均寿命和最高寿命。这种表格有助于了解不同年龄段人群的寿命状况，为公共卫生、医疗健康等方面的决策提供参考数据。请注意，具体的数据和年龄段可根据实际需求和统计来源进行调整。
寿命长度表格
寿命长度表格通常是指统计和记录不同年龄段人口的寿命数据，包括平均寿命、最高寿命等信息。以下是一个简单的寿命长度表格示例：
年龄段
人口数量
平均寿命
最高寿命
0-10岁
xxxxx
xx岁
xxx岁
11-20岁
xxxxx
xx岁
xxx岁
21-30岁
xxxxx
xx岁
xxx岁
...
...
...
...
70-80岁
简略寿命表指标公式
简略寿命表 各指标1、人口数(n P x )与死亡数(n D x )人2、年龄别死亡率(n m x ): 表示某年龄组人口在一年或n 年内的平均死亡率。
nPxnDx n x x n x x =++=岁之间的平均人口数岁到岁之间死亡人数岁到x n m 3、年龄别死亡概率(n q x ) : 表示一批人在年龄x 到年龄x+n 岁之间的死亡概率。
xn x n m n m n x n x x ·2··2 q x n +=+=岁的人口数活满岁之间死亡人数岁到 4、尚存人数l x :表示同一批出生的人群中，活满X 岁的人数。
l 1=l 0·（1-q 0）5、死亡人数(n d x ) ： x 到x+ n 岁间的死亡人数等于活满x 岁的人数乘以x 岁到x+ n 岁间的死亡概n q x 。
x n x x n q l d ·=6、生存人年数(n L x ) 指同时出生的一批人在x 岁至x+ n 岁间所存活的人年数，也称作寿命表人口数。
)(25n x x x n l l L ++= 婴儿组的生存人年数L 。
用下式计算： L 0=l 1+a 0×d 0a 0为当地每个死亡婴儿的平均存活年数。
最后一个年龄组的生存人年数L w 用下式计算： 式中，L w 表示最后一个年龄组的生存人年数，l w 表示生存人数，m w 表示死亡统计中的最后一组死亡率 ww w m l L = 7、生存总人年数(T x )：表示X 岁及以上各年龄组的人口今后还能存活人年数的总和。
即 T x =∑n L x8、预期寿命(e x ) 它表明活到x 岁的人口中，每人平均还能活多少年。
即：x x x l T e =)1·x n x n x q ll -=+（。
人口平均预期寿命
人口平均预期寿命什么是人口平均预期寿命：寿命的长短受两方面的制约。
一方面，社会经济条件、卫生医疗水平限制着人们的寿命，所以不同的社会，不同的时期，寿命的长短有着很大的差别；另一方面，由于体质、遗传因素、生活条件等个人差异，也使每个人的寿命长短相差悬殊。
因此，虽然难以预测具体某个人的寿命有多长，但可以通过科学的方法计算并告知在一定的死亡水平下，预期每个人出生时平均可存活的年数。
这就是人口平均预期寿命。
“平均预期寿命”的准确理解是“已经活到x岁的人平均还能再活的年数（余年数）”。
该指标与平均死亡年龄有区别，平均死亡年龄会受(死亡)人口按年龄分布不均匀的影响，与人口年龄结构有很大关系，而平均预期寿命则与人口年龄结构无关，前者对今后平均死亡年龄提高或降低有指向作用。
“0岁平均预期寿命越高，表示人口健康水平越高”。
人口平均预期寿命的计算要用到一连串的数学公式。
如果用文字来描述，则计算人口平均预期寿命的方法就是：对同时出生的一批人进行追踪调查，分别记下他们在各年龄段的死亡人数直至最后一个人的寿命结束，然后根据这一批人活到各种不同年龄的人数来计算人口的平均寿命。
用这批人的平均寿命来假设一代人的平均寿命即为平均预期寿命。
由于事实上要跟踪同时出生的一批人的整个完整的生命过程有很大的困难，在实际计算时，往往可以利用同一年各年龄人口的死亡率水平，来代替同一代人在不同年龄的死亡率水平，然后计算出各年龄人口的平均生存人数，由此推算出这一年的人口平均预期寿命。
因此，人口的平均预期寿命与同时代的死亡率水平有关。
中国与世界人口平均预期寿命比较： 20世纪50年代上半期，世界人口预期寿命为46.5岁，其中发达国家的人口预期寿命为66.1岁，发展中国家的人口预期寿命为41岁；20世纪80年代上半期，世界人口预期寿命为59.5岁，其中发达国家的人口预期寿命为73.1岁，发展中国家的人口预期寿命为57.3岁；20世纪90年代下半期，世界人口预期寿命为65岁，其中发达国家的人口预期寿命为74.9岁，发展中国家的人口预期寿命为63岁。
寿命表(qiang)
现时寿命表简称寿命表。依据 年龄分组不同，可分为完全寿 命表 (complete life table) 和简 略寿命表(abridged life table)。
定群寿命表(cohort life table) 亦称队列寿 命表，它是对某特定人群中的每一个人， 从进入该特定人群直到最后一个人死亡， 记录的实际死亡过程。由于人的生命周 期很长，如果用定群寿命表方法研究人 群的生命过程或死亡过程，不仅随访人 数要很多人，而且随访时间要上百年， 不能反映现时各年龄组死亡率水平对人 口平均预期寿命的影响。
(1) 寿命表死亡概率 n q x ：可将死亡概率 曲线绘制成半对数线图(见图13.1)，横坐 标为年龄，用算术尺度，纵坐标为死亡 概率，用对数尺度。一般呈“V”型，可 比较死亡概率曲线起点及线条的高低。
1
0.1
死 亡 概 率
0.01
0.001 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
2. 人口数( n Px)与死亡数( n Dx) 人口数与死亡数 是编制寿命表的基本依据。按性别和年龄分 组的可靠的平均人口数和准确的死亡登记资 料是寿命表编制的必备条件。编制寿命表一 般以日历年度的人口资料为依据，人口数与 死亡数可由公安户籍部门或人口普查及专项 调查获取。
这些数据中，出生数及婴儿死亡数据的 准确性，对编制一份可信度高的寿命表十分 重要。我国目前在搜集人口出生、死亡资料 过程中，普遍存在的问题是新生儿出生与死 亡数字的漏报，这对计算婴儿死亡率的影响 较大，从而直接影响寿命表资料的准确性。 因此，在编制某国家或地区的寿命表时，应 对人口及死亡的基本数据进行认真的核查。
d = l x l x n x
注意：死亡人数n d x是寿命表内同批人 从 岁到 x n 岁间的死亡人数，它与实 际统计出来的从 岁到 x n 岁间的死 亡人数 n Dx 不同，一般称 n Dx 为实际死亡 人数，d x为寿命表死亡人数。 n
平均预期寿命及常用的计算法
平均预期寿命及常用的计算法人口平均预期寿命（Life expectancy）是指假若当前的分年龄死亡率保持不变，同一时期出生的人预期能继续生存的平均年数。
它以当前分年龄死亡率为基础计算，但实际上，死亡率是持续变化的，所以，平均预期寿命是一个假定的指标。
这个指标与性别、年龄、种族有着紧密的联系，所以常常需要分别计算。
平均预期寿命是我们最常用的预期寿命指标，它表明了新出生人口平均预期可存活的年数，是度量人口健康状况的一个重要的指标。
寿命的长短受两方面的制约。
一方面，社会经济条件、卫生医疗水平限制着人们的寿命，所以不同的社会，不同的时期，寿命的长短有着很大的差别；另一方面，因为体质、遗传因素、生活条件等个人差异，也使每个人的寿命长短相差悬殊。
所以，虽然难以预测具体某个人的寿命有多长，但能够通过科学的方法计算并告知在一定的死亡水平下，预期每个人出生时平均可存活的年数。
这就是人口平均预期寿命。
人口平均预期寿命的计算要用到一连串的数学公式。
如果用文字来描述，则计算人口平均预期寿命的方法就是：对同时出生的一批人实行追踪调查，分别记下他们在各年龄段的死亡人数直至最后一个人的寿命结束，然后根据这个批人活到各种不同年龄的人数来计算人口的平均寿命。
用这批人的平均寿命来假设一代人的平均寿命即为平均预期寿命。
因为事实上要跟踪同时出生的一批人的整个完整的生命过程有很大的困难，在实际计算时，往往能够利用同一年各年龄人口的死亡率水平，来代替同一代人在不同年龄的死亡率水平，然后计算出各年龄人口的平均生存人数，由此推算出这个年的人口平均预期寿命。
所以，人口的平均预期寿命与同时代的死亡率水平相关。
1、人口老龄化指标反证法：我们能够通过人口老龄化指标（65岁以上的人口在7%以上）反证法，来推断一个国家或地区的平均寿命。
设平均寿命为“L”，总人口为单位“1”，每一岁所占总人口比例为“x”， x=（1 / L）×100。
这样，我们每给定一个L的值，就可计算出一个对应的x值、60和65岁以上人群所占的比例（%）。
2023中国人口平均寿命是多少
2023中国人口平均寿命是多少2023中国人口平均寿命2023年中国人平均寿命是77岁。
2023年全国各省人均寿排名，从高到低为：上海80.26岁、北京80.18岁、天津78.89岁、浙江77.73岁、江苏76.63岁、广东76.49岁、山东76.46岁、辽宁76.38岁、海南76.30岁、吉林76.18岁、黑龙江75.98岁、福建75.76岁、重庆75.70岁。
2023中国人口下降多少报告显示，如果不采取实质生育减负政策，中国总人口2100年将降至4.79亿，新出生人口为世界新出生人口的0.89%。
而2023年，根据预测，中国出生人口将降至900万左右。
2023中国人口负增长多少2023年人口负增长1200万人。
根据2345实用查询网显示，2023年人口负增长为0.0677%，共1200万人，2022年，中国人口出现近61年来的首次人口负增长。
人口负增长是指总人口数量开始减少这一标志性转变，其源于生育率的下降。
人口负增长人口问题到底会带来哪些影响呢?我国过去40多年经济发展，得益于人口红利(劳动力数量的增长)促进了经济发展。
现在人口负增长，意味着人口红利消失了，我国创新能力与年轻人的比例息息相关。
老龄化将影响创新创业的能力。
而生育抚养是需要巨大的成本。
支付周期也非常漫长，还没有明显的回报率。
生育率下降是大趋势。
全球都是如此。
即使回升也很难逆转到以前水平。
人口年龄结构从我国年龄结构来看。
无论未来生育率怎么变。
老龄程度都将逐渐加重。
到2035年。
平均每4个人里面。
就会有一个65岁以上的老人。
进入重度老龄化阶段。
养老的压力是巨大的。
这从近几年养老金的缺口就能看出来。
我们需要认清形势，提前做好准备。
因为生育率下跌和负增长。
以及老龄带来的影响，最终会到我们个人。
所以至少可以先在职业方向和养老储备上，有针对性的为自己应对风险留下足够的提前量。
2023中国人口多少亿人中国总人口2023年是14.1178亿人。
按每年人均预期寿命的计算表
94813 94614 94462 94293 94092 93924 93643 93268 92900 92569 92164 91732 91334 90913 90395 89698 89186 88881
3952513 3857700 3763086 3668624 3574331 3480239 3386315 3292672 3199404 3106504 3013935 2921771 2830039 2738705 2647792 2557397 2467699 2378513
100000 98294 98189 98112 97920 97679 97646 97615 97572 97511 97432 97401 97360 97315 97266 97219 97173 97110
1706 105 77 192 241 33 31 43 61 79 31 41 45 49 47 46 63 62
12434 13679 10512 4718 5766 5930 9891 9038 8153 8066 8081 7558 7778 5887 6258 6029 4733 4062
25 30 11 12 10 11 41 35 33 25 46 28 39 25 45 50 15 15
2.010616053 2.193142774 1.046423135 2.543450615 1.734304544 1.854974705 4.145182489 3.872538172 4.047589844 3.099429705 5.692364806 3.704683779 5.014142453 4.24664515 7.190795781 8.293249295 3.16923727 3.692762186
第1单元 第4课《用图表制作健康报告--数据的表达与预测》教案【清华大学版2024】《信息科技》四上
思考：你觉得一份完整的健康报告中需要哪些数据？你会分别用什么图表来展示这些数据呢？1.基本身体数据：身高、体重、BMI（身体质量指数）——折线图。
2.血液检查结果：血糖、胆固醇、血细胞计数——条形图。
3.运动与活动：每日步数和活动量——面积图。
4.心理健康：情绪变化——情绪曲线图。
2.播放视频。
新知讲解：板书课题。
一、数据的表达数据可视化可以更好地展示数据背后的信息，是理解数据的重要步骤之一。
利用图表直观地表达数据并进行数据分析，在生活中有着广泛应用。
常见的图表有折线图、条形图等，它们在呈现数据时各有特点。
折线图折线图是常用的统计图表的一种，通过在数据点之间连线而产生，因此叫作折线图（见图1.4.1）。
折线图可以显示随时间而变化的连续数据，所以非常适用于表示在相等时间间隔下数据的变化趋势。
条形图条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形（见图1.4.2）。
条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图（见图1.4.3）。
数据可视化的应用在生活中，数据是多样的。
在表达大量的、多种类的数据时，不局限于使用某一种图表，也不一定是传统意义上的折线图、条形图等。
只要能够把枯燥无味的数据通过图形化设计表现出来，达到一种更加精准和高效的数据分析和表达，都可以称为数据可视化。
比如，导航软件中的交通线路图（见图1.4.4）及台风模拟路径图（见图1.4.5）都是数据可视化的常见应用形式。
制作图表创建并打开一个新的Excel表格，在表格中填入数据，例如，小清过去5年的身高，如图1.4.6所示。
选中表格内容，单击上方的“插入”，选择“图表”，如图1.4.7所示。
选择“折线图”，表格中就会生成一个折线图，如图 1.4.8和图1.4.9所示。
单击图表标题，将标题修改为“小清过去五年的身高变化”，如图 1.4.10所示。
课堂活动统计全班同学的 BMI指数，根据偏瘦、正常、超重的人数制作一幅条形图。
根据题目先将每种情况的人数算出，再将表格转换成条形图。
中国人均预期寿命(1640-2018)
68.954
70.637
67.384
3.253
1987 [YR1987]
68.831
70.45
67.306
3.144
1986 [YR1986]
68.673
70.248
67.178
3.07
1985 [YR1985]
68.473
70.023
66.995
3.028
1984 [YR1984]
70.428
72.617
68.483
4.1341996 [Y来自1996]70.1472.358
68.173
4.185
1995 [YR1995]
69.885
72.103
67.916
4.187
1994 [YR1994]
69.67
71.858
67.724
4.134
1993 [YR1993]
69.496
71.626
2001 [YR2001]
71.732
73.674
69.981
3.693
2000 [YR2000]
71.397
73.405
69.595
3.81
1999 [YR1999]
71.063
73.141
69.207
3.934
1998 [YR1998]
70.737
72.878
68.831
4.047
1997 [YR1997]
4.495
2014 [YR2014]
75.629
77.972
73.517
4.455
2013 [YR2013]
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课程设计(综合实验)报告( -- 第二学期)名称: 计量经济学课程设计题目: 中国人口平均预期寿命模型院系: 工商管理学院班级: 学号: 学生姓名: 指导教师: 马昕设计周数: 两周成绩:日期: 6月26日一、 课程设计(综合实验)的目的与要求1.要求学生独立完成一个实证分析的完整过程, 得到计量分析的实践训练。
2.培养学生获取信息和综合处理信息的能力、 建立模型的能力、 文字和语言表示的能力。
二、 设计( 实验) 正文1. 选题: 随着经济和社会的不断发展, 人们的寿命总体上有很大的提高, 人们也越来越关心自己的寿命, 长寿已经不再是神话了。
就中国而言, 在 人口普查中得出的数据表明中国人口平均预期寿命为71.40, 比1990年的数据68.55有所提高。
然而, 在查看了 各地区人口平均寿命的截面数据后, 发现不同地区依然存在着较大差异, 是什么原因导致了这种差异? 因而这个话题吸引了我, 于是便开始了中国人口平均寿命预期模型。
2. 文献综述: 曾毅教授著的”健康长寿影响因素的分析”一书中, 运用系统的分析方法,指出了寿命的影响因素, 能够总结为: 受教育程度、 经济、 医疗保障等社会经济状况, 以及个人的饮食、 烟酒和生活方式。
文献2”人口平均寿命影响因素分析”所提供的类似因素为我的建模提供了依据, 再加上中国统计年鉴上的数据支持, 使我感到此模型的可进行性。
由于考察的是各地区总体的预期寿命, 因此那些个人的因素不好放入模型中, 因而, 我只考虑社会经济状况的一些相关因素。
3. 模型设定: 起初我设想建立一个线性模型, 模型如下:u polluratio hygieninst ense edu avegdp lifespan +++++=43210ex p βββββ.其中lifespan 表示人口的平均预期寿命( 单位: 岁) , avegdp 表示人均GDP( 单位: 元) , eduexpense 表示教育支出( 单位: 万元) , hygieninst 表示卫生机构数量( 单位: 个) , polluratio 表示单位面积污染比( 其大小为: 年环境污染量/该地区面积, 而且, 由于在水污染上的统计可能受地区地理位置的影响如上游和下游, 下游的水污染较上游会更严重, 因此这里主要考虑大气污染) ( 单位: 亿立方米/万平方千米) , u 表示随机误差项。
选择以上的解释变量, 重要是处于各地区总体的考虑, 如人均GDP 的选取, 人均GDP 越高的地区, 居民总体较为富有, 更有能力去看病; 教育支出越高,人们的知识越多, 也就越懂得看病, 而不像传统的想法小病不用治; 卫生机构的数量越多, 人们越有机会看病; 环境因素也有影响, 环境质量好应该有助于寿命提高。
可是, 当我观察了自变量与应变量的散点图( 见附录二) 之后, 我发现自变量与应变量之间的关系并非呈线性关系, 而是接近于对数模型, 于是我便重新设计了对数模型, 模型如下:upolluratio hygieninst ense edu avegdp lifaspan +++++=ln ln ex p ln ln ln 43210βββββ。
4. 数据收集: 根据 的中国统计年鉴的有关截面数据( 具体见附表) , 数据包括了 各地区31个省市的截面数据。
并利用Eviews 对数据进行初步分析。
在Eviews 中, 建立”group ”对象, 绘出散点图, 见附录二, 在第四个散点图中, 发现了一个差异较大的点, 于是将此点过滤掉。
5. 参数估计: 利用Eviews 对模型进行参数估计。
估计的结果为phygieninst ense edu avegdp lifespan ln 01460.0ln 00491.0exp ln 00269.0ln 03771.084589.3ln ++-+=ΛStd.Error 0.09471 0.01234 0.01316 0.01218 0.0040479510.02=R 25253.24=-statistic F6. 模型检验: 发现两个解释变量系数t 检验均不显著, 而F 检验显著, 2R 不是很高, 与我们常规不符, lneduexpense 前的系数是负数。
于是推测模型有多重共线性, 也可能有无关变量, 甚至有异方差, 由于是截面数据, 序列相关性存在较小, 经检验无序列相关性, 也无异方差。
于是, 模型可能存在多重共线性, 也可能有无关变量使方差变大, 系数不显著。
7. 模型修正: 做各解释变量之间的辅助回归, 见附录三, 计算各方差膨胀倍数VIF,发现VIF(lneduexpense)接近为7.7, 其它变量的VIF 不大, 由此能够判断模型中出现了多重共线性, 由于使用的是截面数据, 不能用差分法, 因而最好剔除变量lneduexpense, 变量相关性表来看, lneduexpense 与应变量lnlifespan 的相关系数只有0.557, 不是很高, 对应变量的影响不大。
剔除变量lneduexpense 后作新的回归, 见附录三, 结果如下:polluratio hygieninst avegdp lifespan ln 01431.0ln 00269.0ln 03607.084507.3ln +++=ΛStd.Error 0.09253 0.00919 0.00540 0.0037279476.02=R 55980.33=-statistic F发现变量lnhygieninst 前的系数仍不显著, 在察看附录三种的散点图和相关系数表, lnhygieninst 与lnlifespan 的相关性太小, 可认为是无关变量, 在模型中应删除。
于是作新回归, 见附录三, 结果如下:polluratio avegdp lifespan ln 01481.0ln 03498.087643.3ln ++=ΛStd.Error 0.06684 0.008803 0.0035379280.02=R 65419.51=-statistic F 模型中各系数均显著, F 统计量显著, 因而, 这便是最终的模型。
再进行异方差检验发现无异方差, 也无序列相关。
8. 模型解释: 从最终的模型来看, 影响中国人口寿命的因素主要是人均GDP 和和环境情况, 人均GDP 的增加意味着人们生活水平的提高, 而且人们也更有能力支付医疗费用; 对于在最终模型中环境污染类指标, 其前的系数为正, 无我们常规期望并不相符。
我想可能的原因有两点: 第一, 现在的许多发达城市, 经济比较好, 这种好的经济是有以前还未提倡可持续发展是以牺牲环境为代价换来的, 这就意味着环境污染较严重地区, 其以前积累的财富很多, 地区居民很富裕, 因而她们不但在饮食健康上有很大提高, 而且也越有看病的经济基础, 。
第二, 从生物学角度, 人的适用性会随着环境的变化而变化, 污染严重地区, 人们的抗病能力增强了, 因而, 会出现正的系数。
当然, 如果要真正地弄明白其中的原因, 最好是用1990年和 数据的差分模型, 但苦于无法找全1990年的数据, 因此, 才有以上推测。
对于在模型中被剔除的变量: 对于卫生机构数而言, 它对中国人口的平均寿命影响不大, 原因就出在, 传统的百姓观念是: 医疗费用太高, 小病不用就医自己会好的, 这就导致了卫生机构在百姓中不是那么流行。
对于教育支出而言, 由于出现了共线性, 其实, 一个地区越发达, 其教育上的支出就越多, 人均GDP 高的地区, 对教育重视程度高, 因为它们有支出的经济基础。
三、 课程设计( 综合实验) 总结或结论1.结论: 由上述模型能够得出, 当前影响中国人口平均寿命的因素主要是人均GDP 和环境指标。
从最终模型来看, 在污染水平不变的情况下, 人均GDP每增加一个百分点, 寿命平均增加0.035个百分点, 在人均GDP不变的情况下, 污染每增加一个百分点, 寿命平均增加0.0148个百分点。
2.建议: 尽管从模型中看, 污染似乎与人均寿命呈正相关, 可是这毕竟是有限度的, 当污染达到一定程度时, 会对人均寿命产生负的影响, 因而在追求GDP的增长的同时也要考虑到环境污染, 坚持可持续发展之路, 政府应加大教育支出的力度, 提高人们的总体文化水平, 提高人们的卫生保健意识, 在医疗上加大支出, 使医疗费用显著降下来是很有必要的, 使国家朝着社会主义和谐社会的目标而奋斗, 才能最终地实现国家的富裕和人口寿命的提高。
四、参考文献[1] 曾毅, 健康长寿影响因素分析, 北京大学出版社第一版 .5.1[2] 陈崇帼; 周天枢; 陈桂冬;人口平均寿命影响因素分析数理医药学杂志 1997年10卷一期, p17-18[3] 中国统计年鉴附录( 设计流程图、程序、表格、数据等)附录一: 1.地区预期寿命人均国内生产总值( 元)教育支出(万元)卫生机构合计(个)单位面积污染比(亿立方米/万平方千米)北京76.1 22460 2503068 6176 1971.289 天津74.91 17993 685500 2983 1506.979 河北72.54 7663 1559084 20663 518.8421 山西71.65 5137 794624 13736 424.2843 内蒙古69.87 5872 580862 7852 40.30431 辽宁73.34 11226 1463315 12564 646.4702 吉林73.1 6847 902942 5544 164.4610 黑龙江72.37 8562 1175133 8038 95.28634 上海78.14 34547 865 5136 9126.229 江苏73.91 11773 2905677 12813 899.2392 浙江74.7 13461 2 50 17034 637.8558安徽71.85 4867 1129954 6705 280.9889 福建72.55 11601 1225754 9807 233.1410 江西68.95 4851 752777 8048 132.6942 山东73.92 9555 2462776 17118 791.8726 河南71.54 5444 1709181 10764 445.2695 湖北71.08 7188 1706416 11065 305.2179 湖南70.66 5639 1523037 24678 168.0178 广东73.27 12885 3609721 13499 470.1723 广西71.29 4319 934718 13707 194.5433 海南72.92 6894 223093 2689 127.7259 重庆71.73 5157 698721 9375 231.1635 四川71.2 4784 1619988 33351 98.67647 贵州65.96 2662 528487 8992 220.2528 云南65.49 4637 976175 13356 69.77157 西藏64.37 4559 81550 1237 0.12211 陕西70.07 4549 1014584 10737 115.7101 甘肃67.47 3838 535287 7191 69.14349 青海66.03 5087 128178 1847 8.416528 宁夏70.17 4839 148649 1361 217.6205 新疆67.41 7470 702243 6705 11.70802 注:上表出自中国统计局有关数据。