spss人口预测实习报告
《城市规划系统工程学》实习报告
实验编号及名称：城市系统工程学SPSS人口预测
班级：规划一班
学号：2008301530005
姓名: 黄瑛
作业1
实习内容：利用SPSS中指数增长模型：Y = b0 * (e**(b1 * t)) 对镇宁县人口进行预测。
数据：镇宁人口
预测：规划地区的2005、2010年人口
所用方法：SPSS中指数增长模型：Y = b0 * (e**(b1 * t))
主要步骤：
1.提取有用数据如下表：
2.用SPSS中指数增长模型进行预测结果如下：
Model Summary
R
R
Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
.989 .978 .976 .007 The independent variable is t.
ANOVA
Sum of Squares df
Mean
Square F Sig.
Regressio
n
.018 1 .018 401.728 .000 Residual .000 9 .000
Total .018 10
The independent variable is t.
Coefficients
Unstandardized Coefficients Standardize
d
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
t .013 .001 .989 20.043 .000
(Constant ) 294476.97
7
1270.303 231.816 .000
The dependent variable is ln(全县总人口).
3．根据结果，进行分析，对模型进行检验，检验结果是模型可用。
4．得到预测结果2005年为361105.2055975209 2010年为384871.49775047775
模型检验：
方法：比较显著性水平sig,统计量F和相关系数R
结果：
由预测结果可知：显著性水平sig=0.000<0.05统计量F=401.728 查表所得F=5.12 相关系数R=0.989
查表所得的相关系数R=0.602 显著性水平和相关系数越大越好，所以模型是可用的。
作业二
实习内容：通过建立城市人口与经济总量之间的对数相关关系预测未来人口规模。按下式计算：
P t
=
a
b
ln(Y
)
t+
式中：P t——预测目标年末人口规模；
Y t——预测目标年GDP总量；
a、b——参数，a，b分别对应下式中的b0、b1。
数据：依据某大城市数据
预测：该市2010，2020人口。2010 年该市GDP 将达到1800亿元；
到2020 年该市GDP可达3602亿元。
所用方法：SPSS中的Logarithmic（对数模型）. Model whose equation is
Y = b0 + (b1 * ln(t)).
主要步骤：
1．提取有用数据：如下表
2．用SPSS中的Logarithmic（对数模型）进行预测：结果如下：
Model Description
Model Name MOD_1
Dependent Variable 1 总人口
Equation 1 Logarithmic
Independent Variable GDP
Constant Included
Variable Whose Values Label Observations in Plots Unspecified
Case Processing Summary
N
Total Cases 20
Excluded Cases a 2
Forecasted Cases 0
Newly Created Cases 0
a. Cases with a missing value in any
variable are excluded from the
analysis.
Variable Processing Summary
Variables
Dependent Independent
总人口GDP Number of Positive Values 18 20 Number of Zeros 0 0 Number of Negative Values 0 0 Number of Missing Values User-Missing 0 0
System-Missing 2 0 Model Summary
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
.917 .841 .831 7.494
The independent variable is GDP.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 4756.625 1 4756.625 84.707 .000 Residual 898.460 16 56.154
Total 5655.085 17
The independent variable is GDP.
Coefficients
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
ln(GDP) 18.572 2.018 .917 9.204 .000 (Constant) 22.700 12.366 1.836 .085
3．根据结果，进行分析，对模型进行检验，检验结果是模型可用。
4．得到预测结果2010年为161.90957423555471 2020年为
174.7932160128628
模型检验：
方法：比较显著性水平sig,统计量F和相关系数R
结果：
由预测结果可知：显著性水平sig=0.000<0.05统计量F=84.707查表所得F=4.49 相关系数R=0.917查表所得的相关系数R=0.468 显著性水平和相关系数越大越好，所以模型是可用的。
作业三
实习内容：用SPSS软件对该地区的人口变化进行曲线拟合，并对今后10年的人口发展情况进行预测。
数据：某地区1971—2000年的人口数据。
所用方法：SPSS软件对该地区的人口变化进行曲线拟合，选择了三种模型：
linear、logarithmic、s-curve。第一种模型linear
主要步骤：
1、提取有效数据如下表
2、用SPSS软件对该地区的人口变化进行linear拟合，得到如下数据：
Model Description
Model Name MOD_1
Dependent Variable 1 总人口
Equation 1 Linear
Independent Variable t
Constant Included
Variable Whose Values Label Observations in Plots Unspecified
Case Processing Summary
N
Total Cases 40
Excluded Cases a10
Forecasted Cases 0
Newly Created Cases 0
a. Cases with a missing value in any
variable are excluded from the
analysis.
Variable Processing Summary
Variables
Dependent Independent
总人口t Number of Positive Values 30 40 Number of Zeros 0 0 Number of Negative Values 0 0 Number of Missing Values User-Missing 0 0
System-Missing 10 0 Model Summary
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
.742 .550 .534 129.437
The independent variable is t.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 574336.456 1 574336.456 34.281 .000 Residual 469111.011 28 16753.965
Total 1043447.467 29
The independent variable is t.
Coefficients
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
t 15.986 2.730 .742 5.855 .000 (Constant) 34170.687 48.471 704.976 .000
3.根据结果，进行分析，对模型进行检验，检验结果是模型可用。
4.得到预测结果：如下表
模型检验：
方法：比较显著性水平sig,统计量F和相关系数R
结果：
由预测结果可知：显著性水平sig=0.000<0.05统计量F=34.281查表所得F 在4.24-4.17之间相关系数R=0.742查表所得的相关系数R=0.361 显著性水平和
相关系数越大越好，所以模型是可用的。
第二个模型logarithmic
主要步骤：
1.提取有用数据，与模型一一致。
2. 用SPSS软件对该地区的人口变化进行logarithmic拟合，得到如下数据
Model Description
Model Name MOD_2
Dependent Variable 1 总人口
Equation 1 Logarithmic
Independent Variable t
Constant Included
Variable Whose Values Label Observations in Plots Unspecified
Case Processing Summary
N
Total Cases 40
Excluded Cases a10
Forecasted Cases 0
Newly Created Cases 0
a. Cases with a missing value in any
variable are excluded from the
analysis.
Variable Processing Summary
Variables
Dependent Independent
总人口t Number of Positive Values 30 40 Number of Zeros 0 0 Number of Negative Values 0 0 Number of Missing Values User-Missing 0 0
System-Missing 10 0
Model Summary
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
.934 .873 .868 68.901
The independent variable is t.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 910522.217 1 910522.217 191.797 .000 Residual 132925.249 28 4747.330
Total 1043447.467 29
The independent variable is t.
Coefficients
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
ln(t) 208.355 15.045 .934 13.849 .000 (Constant) 33899.952 39.497 858.288 .000
3.根据结果，进行分析，对模型进行检验，检验结果是模型可用
4. 得到预测结果：如下表
FIT2 ERR-2 LCL-2 UCL-2
33899.951934938006 34044.37284894028 34128.853******** 34188.79376294255 34235.28691264919 34273.27458195375 34305.39269871034 34333.214676944815 34357.755400964954 34379.70782665146 34399.56621122996 34417.695495956024 34434.37282124225 34449.81361271261 34464.188******** 34477.63559094709 -84.95193493800616
-63.372848940278345
-124.85366795148002
-23.79376294255053
-23.286912649193255
53.725418046247796
38.60730128965952
124.78532305518456
140.24459903504612
96.29217334854184
83.43378877003852
70.30450404397561
78.62717875774979
47.18638728738733
46.81135433733289
42.36440905291238
33737.2697314684
33890.60262472801
33979.125189786624
34041.356770108185
34089.28096005976
34128.206182913185
34160.9511232615
34189.19157348229
34214.00461214154
34236.1232939118
34256.06893524208
34274.22540813278
34290.88349012811
34306.268670998565
34320.55930557571
34333.89887232899
34062.634138407615
34198.14307315255
34278.582146116336
34336.230755776916
34381.292865238625
34418.34298099432
34449.834274159184
34477.23778040734
34501.506189788364
34523.29235939112
34543.06348721784
34561.16558377927
34577.86215235639
34593.35855442666
34607.81798574962
34621.37230956519
34490.267054421696 34502.176314967226 34513.441509044926 34524.12874065373 34534.294431723814 34543.987125232234 34553.24888717766 34562.11640995829 34570.62189036037 34578.793735244515 34586.65713397843 34594.23452671488 34601.54599045999 34608.60955966493 34615.441494230756 34622.0565******* 34628.467944243435 34634.68796842397 34640.72767642152 34646.5972289695 34652.30595145434 34657.86242304719 34663.274554255724 34668.549654656 16.73294557830377
6.823685032773938
7.558490955074376
-11.128740653730347
-19.29443172381434
-26.987125232233666
-34.24888717765862
-43.116409958289296
-49.62189036037307
-57.79373524451512
-63.65713397842774
-69.23452671487757
-76.54599045999203
-81.60955966493202
34346.40449343316
34358.1730052412
34369.28537792686
34379.80999493519
34389.80512769351
34399.320831315876
34408.4004164892
34417.0816*******
34425.3974555286
34433.377088636225
34441.04629761282
34448.42803050013
34455.542793671455
34462.40898551285
34469.0431********
34475.46033617129
34481.67404536084
34487.69665003841
34493.53941212853
34499.21263136876
34504.72575160618
34510.0874*******
34515.30573118654
34520.38796877647
34634.12961541023
34646.17962469325
34657.59764016299
34668.44748637227
34678.78373575412
34688.65341914859
34698.0973********
34707.151213619385
34715.84632519215
34724.210381852805
34732.26797034404
34740.0410********
34747.54918724853
34754.810133817016
34761.839813395156
34768.65267372743
34775.26184312603
34781.67928680953
34787.91594071451
34793.981826570234
34799.886151302504
34805.63739326264
34811.24337732491
34816.711340535534
模型检验：
方法：比较显著性水平sig,统计量F和相关系数R
结果：
由预测结果可知：显著性水平sig=0.000<0.05统计量F= 191.797查表所得F 在4.24-4.17之间相关系数R=0.934查表所得的相关系数R=0.361 显著性水平和相关系数越大越好，所以模型是可用的。
第三种模型s-curve
主要步骤：
1.提取有用数据，与模型一一致。
2.用SPSS软件对该地区的人口变化进行s-curve拟合，得到如下数据：
Model Description
Model Name MOD_3
Dependent Variable 1 总人口
Equation 1 S a
Independent Variable t
Constant Included
Variable Whose Values Label Observations in Plots Unspecified
a. The model requires all non-missing values to be positive.
Case Processing Summary
N
Total Cases 40
Excluded Cases a10
Forecasted Cases 0
Newly Created Cases 0
a. Cases with a missing value in any
variable are excluded from the
analysis.
Variable Processing Summary
Variables
Dependent Independent
总人口t Number of Positive Values 30 40 Number of Zeros 0 0 Number of Negative Values 0 0 Number of Missing Values User-Missing 0 0
System-Missing 10 0 Model Summary
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
.918 .842 .836 .002
The independent variable is t.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression .001 1 .001 149.202 .000 Residual .000 28 .000
Total .001 29
The independent variable is t.
Coefficients
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 / t -.026 .00
2 -.918 -12.215 .000 (Constant) 10.450 .000 20901.160 .000 The dependent variable is ln(总人口).
3.根据结果，进行分析，对模型进行检验，检验结果是模型可用
4. 得到预测结果：如下表
模型检验：
方法：比较显著性水平sig,统计量F和相关系数R
结果：
由预测结果可知：显著性水平sig=0.000<0.05统计量F=149.202查表所得F 在4.24-4.17之间相关系数R=查表所得的相关系数R=0 .918显著性水平和相关系数越大越好，所以模型是可用的。
三种模型比较
方法：首先判断模型是否可用，在模型都可用的的基础上，比较各自的残差。标注差越小，拟合的程度越高。
实际值模型一残差模型二残差模型三残差
33815.0 33981.0 34004.0 34165.0 34212.0 34327.0 34344.0 34458.0 34498.0 34476.0 34483.0 34488.0 34513.0 34497.0 34511.0 34520.0 34507.0 34509.0 34521.0 34513.0 34515.0 34517.0 34519.0 34519.0 34521.0 34521.0 34523.0 34525.0 34525.0 34527.0 -371.6731182795702
-221.65888023730076
-214.64464219503134
-69.63040415276191
-38.616166110492486
60.39807193177694
61.412309974046366
159.4265480163158
183.44078605858522
145.45502410085464
136.46926214312407
125.4835001853935
134.49773822766292
102.51197626993235
100.52621431220177
93.54045235446392
64.55469039673335
50.568928439002775
46.5831664812722
22.597404523541627
8.611642565811053
-5.374119391919521
-19.359881349650095
-35.34564330738067
-49.33140526511124
-65.31716722284182
-79.30292918057239
-93.28869113830297
-109.27445309603354
-123.26021505376411
-84.95193493800616
-63.372848940278345
-124.85366795148002
-23.79376294255053
-23.286912649193255
53.725418046247796
38.60730128965952
124.78532305518456
140.24459903504612
96.29217334854184
83.43378877003852
70.30450404397561
78.62717875774979
47.18638728738733
46.81135433733289
42.36440905291238
16.73294557830377
6.823685032773938
7.558490955074376
-11.128740653730347
-19.29443172381434
-26.987125232233666
-34.24888717765862
-43.116409958289296
-49.62189036037307
-57.79373524451512
-63.65713397842774
-69.23452671487757
-76.54599045999203
-81.60955966493202
174.10507815723395
-105.94696956085681
-232.94142361277045
-147.1859798804653
-145.41206772165606
-60.59590557109186
-65.17202344199177
32.63700450545002
60.038759288676374
27.956843685482454
26.705808325044927
24.82843587305979
44.00804856207105
23.018362780196185
32.693384178957785
37.90858280700195
21.568707158701727
20.599657230020966
29.94292219595809
19.551685685342818
19.38804313451692
19.42097759021999
19.624863261335122
17.978342976646672
18.46347491125198
17.06507612187852
17.770211892529915
18.567794454189425
17.44826469025429
18.403337473289866
由表可以看出，模型三的残差是减小的，所以拟合程度是三个模型里最高的。最终模型：s-curve
spss统计分析报告期末考精彩试题
《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班xxx 学号xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel 数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。
浙江省人口老龄化趋势的预测与对策
本科毕业论文 （2009届） 题目浙江省人口老龄化趋势的预测与对策 学院理学院 专业数学与应用数学 班级 学号 学生姓名 指导教师 完成日期2014年5月11日
摘要 近年来，随着我国人口老龄化程度的不断加深，对经济和社会发展产生了很大影响。 本文选取从浙江省统计局获取的浙江省1979-2013年户籍人口数据，以及2006-2013年60岁以上人口数据，采取趋势预测法, 先运用灰色预测法建立GM(1,11)模型，并根据模型检验结果对模型的维数进行选择，再运用等维递补动态预测法对模型进行改进，对未来十年浙江省户籍人口总数和老年人口数做了预测。 根据分析结果得出结论：浙江省未来十年户籍人口将继续呈线性增长趋势，保持年均0.6195%的低速增长趋势，2018年浙江省户籍人口数量将达到4952.3万人, 2023年将达到5105.1万人，人口峰值还不会到来。未来十年老年人口数量也将保持线性增长趋势，年平均增长率为4.0308%，远远大于户籍总人口的年平均增长率。2018年老年人口将达到1047.9万，2023年将达到1276.6万，户籍老年人口峰值也不会在短期内到达。老年人口比例从2013年的17.9%不断攀升，到2018年达到21.16%，2023年将达到25%，老龄化形势相当严峻。 最后，根据研究结果，我们提出一些合理的建议来应对日益严峻的老龄化问题。 关键词：灰色预测；等维灰数递补动态模型；人口老龄化
ABSTRACT In recent years, the population aging degree of deepening has a great influence on the economic and social development. This article selects the data of domicilefrom population of zhejiang province in 1979-2013 from zhejiang municipal Burea of Statistics. First we use the method of grey forecasting model GM (1, 11).According to the model test results ,we select the dimensions of the model, Then develop the dynamic model with recursive compensation by grey number of identical dimension. Using this model,we predict the aging population in 2014-2023. Finally, we come to the conclusion：according to the results of the analysis of zhejiang province in the next decade the household registration population will continue to be a linear growth trend, keep low annual average of 0.6195% growth trend, census register population will reach 49.523 million people in zhejiang province in 2018, will reach 51.051 million in 2023, the population peak also won't come. Over the next 10 years older population will keep linear growth trend, the average annual growth rate of 4.0308%, far outweigh the average annual growth rate of census register population. Aging population will reach 10.479 million in 2018,and will reach 12.766 million in 2023, the census register peak aging population will not arrive in the short term. Elderly population proportion rising from 17.9% in 2013, to 21.16% by 2018, will reach 25% in 2023, the aging population situation is quite serious. Finally, according to the results, we put forward some reasonable Suggestions to cope with the increasingly serious aging problem. Keywords:aging of population; grey prediction; dynamic model with recursive compensation by grey number of identical dimension
中国人口预测模型
中国人口预测模型 专业：数学与应用数学姓名：蒲世吉指导教师：焦玉娟 摘要本文针对我国人口现状，综合考虑城镇和乡村男女性比率、出生率、死亡率及国内人口迁移等因素，建立人口发展方程，结合最优控制原理及曲线拟合等技术，分别建立了城镇和乡村男、女性人口变化模型.通过实际数据的检验，结果表明该模型能够较好地刻画我国目前的人口现状,从而用它可以预测我国人口的未来发展趋势并为国家进行相关人口政策的制定提供必要的理论指导. 根据模型预测，在2015年，我国人口将达到139846万人；在2030年，我国人口将达到峰值144679万人；在2050年将达到141527万人.这与国家人口发展战略研究报告中预测的数据接近.从全国总人口变化曲线上直接看来，在国家人口政策相对稳定的情况下，2030年后我国人口逐渐有所减少. 关键词人口模型,人口发展方程,最优化控制原理,人口增长率 ABSTRACT This paper concerns the status of our country's population,with consideration of the sex ratio ,birthrate ,mortality and inland migration of counties and towns, this paper establish both the male and female population model of the chinese counties and towns with optimal control theory and curve fitting and so on. Through checking the model with real data, the results manifest that this model
spss统计分析期末考试题
《统计分析软件》试（题）卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N （列表状态）4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：
人口的数量变化教案
第一章人口的变化 第一节人口的数量变化 教学目标： （一）知识及技能： 1、使学生理解人口自然增长率的概念，能据图说出世界各大洲人口自然增长的地区差异，了解人口基数对自然增长率、人口增长绝对数量的影响。 2、使学生进一步理解我国的计划生育政策。 3、培养学生良好的读图习惯，教给学生读图的方法和技巧，让学生掌握读图的要领，提高从地图中获取知识的能力。 （二）过程及方法： 1、通过图片资料的分析，理解世界各国公众对目前已十分庞大，并且还在不断增长的世界人口的关注。 2、利用相应的文字资料和练习替阐明人口自然增长及自然增长率的关系及自然增长率及出生率、死亡率的关系。 3、利用图表分析、比较法引导学生概括世界人口变化在不同时期的特点和同一时期不同地区人口增长的差异，理解相应国家不同的人口政策，完成读图思考。 （三）情感、态度及价值观： 1、通过学习帮助学生树立正确的人口观，可持续发展观。 2、进一步培养学生具体问题具体分析、从发展的角度看待问题的辨正唯物主义世界观。
3、通过学习进一步加深学生对我国计划生育基本国策的理解。 教学重点： 1、理解人口数量增长在时间、空间上的差异及其成因。 2、培养学生良好的读图习惯，提高学生从地图中获取知识的能力。 教学难点： 1、人口在数量变化在时间上是不均匀的 2、世界人口增长在空间上是不平衡的 教学过程： 【导入新课】 1987年7月11日，世界人口达到了50亿。为了引起国际社会对人口问题更深远的关注，联合国人口基金组织决定从1988年起把每年的7月11日定为“世界人口日”。 联合国人口基金组织公布的统计数字向人们展示了全球人口增长的历程：1840年只有10亿。1927年增长到20亿，1960年增长到30亿，1975年达到40亿，1987年上升到50亿，1999年达到了60亿。通过观察这些数字，同学们可以发现世界人口数量的变化具有什么样的特征？（世界人口每增加十亿人的时间越来越短，也就是说世界人口增长的速度越来越快）那么世界人口增长有规律可循吗？同一国家不同时期人口数量的增长特点有何不同？同一时期的不同国家人口数量变化又具有怎样的特征？原因是什么？这些问题就是我们这节课要解决的内容。今天我们就来共同学习第一节人口的数量变
我国人口老龄化的预测
我国人口老龄化的预测 摘要：人口老龄化已成为21世纪我国面临的巨大挑战。文中由国家统计网得到的1990年至2010年的人口数据统计资料,在对各阶段人口增长率假定短期内不变的基础上,运用马尔萨斯方程对分段（0-14岁，15-64岁，65岁以上）年龄人口进行预测,进而得到2006—2020年我国65岁及以上人口数量以及占总人口比例等人口老龄化有关指标预测值,并依此预测出我国老年人口数量多、老龄化速度快等特点。 问题的提出：人口老龄化是一个世界性问题，长期以来由于特殊的人口政策，我国的人口老龄化形成不同于世界其他国家，并且呈现出地区性不平衡特征。我国是一个人口大国，随着老龄化趋势的发展，老龄人口绝对数和相对数剧增，一系列涉及医疗、养老、救助等社会保障问题，以及财政收支、产业调整等国民经济问题随之而生。因此运用数学建模的方法，建立一个有效的人口老龄化预测数学模型，对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。人口预测的模型有很多，比较常用的人口老龄化预测模型主要有：自回归模型、GM(1,1)模型、CPPS 软件预测、Leslie预测等，这些预测模型所需参数较多，预测精度会较低，建立模型难度也比较大，比如Leslie预测模型需要考虑到出生率、死亡率、性别比例、生育率及年龄结构等问题，当所获得的数据较少时，模型的建立难度加大。基于这一事实，从中国的实际情况和人口增长的特点出发，本文利用大家较熟识的马尔萨斯模型对中国人口老龄化短期趋势做出预测。 一、我国人口老龄化现状与趋势分析： 所谓人口老龄化是指一个国家的老年人口(65岁以上者)在总人口中的比重日益增长的趋势.人口老龄化有两个方面的含义:一是指老年人口相对增多,在总人口中所占比例不断上升的过程;二是指社会人口结构呈现老年状态,进入老龄化社会。国际上通常看法是,当一个国家或地区60岁以上老年人口占人口总数的10%,或65岁以上老年人口占人口总数的7%,即意味着这个国家或地区的人口处于老龄化社会。 人口老龄化增长趋势： 根据统计资料显示( 表一) ，1999年我国 65岁以上人口约有8679 万人，占全国总人口数的6.9% ，业已逼近人口老龄化的界定标准,十年后，即 2009 年全国 65 岁以上人口数升至11307万人，达到全国总人口数的 8.5%，超过老龄化标准1．5 个百分点,十年间我国 65 岁以上老年人口绝对数累计增长 30.3%，年均增长 2.68%，65 岁以上老年人口占总人口比重年均增长 2． 11%，远远超过同期全国总人口约 0．60% 的增长率。此外，2000 年我国 65 岁以上人口比重达 7%，已符合老龄化标准，且往后逐年递增，从增长率看，1999—2009 年间全国 65 岁以上老龄人口比重年均增长率( 2． 11%) 也远远超过 15-65 岁人口比重的年均增长率( 0.77%)。 同时通过比较各阶段人口增长速率，近年来65岁以上人口增长率已达到总人口的三倍多，可见人口老龄化问题已日益严重。由于2000年之前强制推行计划生育政策，不允许生二胎，生育率下降速度比较快，2000年之后随着独生子女群体结婚高峰的到来，按照我国现行的计划生育政策，这一群体允许生育第二
人口预测模型
一、问题重述 人口的数量和结构是影响经济社会发展的重要因素。从20世纪70年代后期以来，我国实行计划生育政策，有效地控制了我国人口的过快增长，对经济发展和人民生活的改善做出了积极的贡献。但该政策实施30多年来，其负面影响也开始显现。如临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题，这些对经济社会健康、可持续发展将产生一系列影响，引起了中央和社会各界的重视。党的十八届三中全会提出了开放单独二孩，今年以来许多省、市、自治区相继出台了具体的政策。政策出台前后各方面人士对开放“单独二孩”的效应进行了大量的研究和评论。 党的十八届三中全会《决定》提出，启动实施单独两孩政策。这是新时期我国生育政策的重大调整完善，备受社会关注。 请解决以下问题： （1）针对国家卫生计生委副主任王培安单独二孩不会导致人口大增的人口预测，根据每十年一次的全国人口普查数据，建立模型，对单独二孩会不会导致人口大增进行分析，并发表自己的独立见解。 （2）建立数学模型，针对深圳市讨论计划生育新政策（可综合考虑城镇化、延迟退休年龄、养老金统筹等政策因素，但只须选择某一方面作重点讨论）对未来人口数量、结构及其对教育、劳动力供给与就业、养老等方面的影响。 二、问题分析 问题1、启动实施单独二胎政策，是经过充分的论证和评估的。对于我国目前为什么要放开二胎政策这个问题，以及为什么单独二孩不会导致人口大增是有以下情况决定的。 进入本世纪以来，我国人口形势发生了重大变化。一是生育水平稳中趋降，我国目前总和生育率为1.5-1.6，如果不实行单独二胎新政策，总和生育率将继续下降。二是人口结构性问题，劳动年龄人口开始减少，人口老龄化速度加快，出生人口性别比长期偏高。三是家庭规模持续缩减。四是城乡居民生育意愿发生很大变化，少生优生、优育优教的生育观念正在形成。 通过建立动态差分方程模型预测老龄化的人口数、劳动人口数以及总人口数。根据预测的数据画出老龄化程度的趋势图和人口红利的趋势图，最终通过分析老龄化程度、生育率高低、出生性别比例和人口红利变化来验证单独二孩政策的必要性以及单独二孩不会导致人口大增的预测。
spss 期末题库
课程名称:《SPSS分析方法与应用》 课程号: 2007422 一、单项选择题(共112小题） 1、试题编号：1000110,答案：RetEncryption(D)。 SPSS的安装类型有（） A. 典型安装 B.压缩安装 C.用户自定义安装 D.以上都是 2、试题编号：1000310,答案：RetEncryption(D)。 数据编辑窗口的主要功能有（） A.定义SPSS数据的结构 B.录入编辑和管理待分析的数据 C.结果输出 和B 3、试题编号：1000410,答案：RetEncryption(A)。 （）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。 4、试题编号：1000510,答案：RetEncryption(D)。 （）是SPSS为用户提供的基本运行方式。 A.完全窗口菜单方式 B.程序运行方式 C.混合运行方式 D.以上都是 5、试题编号：1000810,答案：RetEncryption(D)。 （）是SPSS中有可用的基本数据类型 A.数值型 B.字符型 C.日期型 D.以上都是 6、试题编号：1000910,答案：RetEncryption(D)。 spss数据文件的扩展名是( ) A..htm B..xls C..dat D..sav 7、试题编号：1001010,答案：RetEncryption(B)。 数据编辑窗口中的一行称为一个（） A.变量 B.个案 C.属性 D.元组 8、试题编号：1001110,答案：RetEncryption(C)。
变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（） A. 6 B. 7 C. 8 D. 9 9、试题编号：1001210,答案：RetEncryption(A)。 统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（） A. 定值型数据 B.定距型数据 C.定序型数据 D.定类型数据 10、试题编号：1001310,答案：RetEncryption(A)。 在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（） A.升序排序 B.降序排序 C.不排序 D.可升可降 11、试题编号：1001810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。 A 常量 B变量 C算术运算符 D函数 12、试题编号：1001910,答案：RetEncryption(A)。 复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。 B AND C OR D都不是 13、试题编号：1002010,答案：RetEncryption(A)。 数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。 A 按指定条件选取 B 随即选取 C选取某一区域内样本 D过滤变量选取 14、试题编号：1002110,答案：RetEncryption(B)。 通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的。 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上都是 15、试题编号：1002210,答案：RetEncryption(A)。 SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上不都是 16、试题编号：1002310,答案：RetEncryption(B)。 SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。 A、哈佛大学 B、斯坦福大学 C、波士顿大学 D、剑桥大学 17、试题编号：1002710,答案：RetEncryption(D)。 SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 18、试题编号：1002810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 19、试题编号：1002910,答案：RetEncryption(C)。 SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、数据 D、分析
高中地理第一章人口的变化第一节人口的数量变化学案新人教必修
第一节人口的数量变化 [学习目标] 1.掌握不同国家面临的人口问题及其解决措施。2.理解人口增长模式的主要特点及成因。3.学会运用相关资料，综合分析人口数量变化及人口增长模式的时空特征。 一、人口的自然增长 1．决定因素 一个地区人口的自然增长，是由出生率和死亡率共同决定的。 2．世界人口的增长 (1)数量变化的总趋势：不断增长。 (2)时间差异 (3)空间差异 ①特点：地区上是不平衡的。 ②表现：发达国家人口增长缓慢，发展中国家人口增长很快。 思考 人口自然增长率下降是否说明人口总数在下降(暂不考虑人口机械增长)? 答案不能说明。人口自然增长率下降时，如果仍是正值，则人口总数仍在增长。如果自然增长率为负值，则说明人口总数在下降。
二、人口增长模式及其转变 1．人口增长模式 (1)构成(如上图)：a出生率；b死亡率；阴影部分为自然增长率。 (2)类型及特点 类型 特点 出生率死亡率自然增长率A(原始型) 高高低 B(传统型) 高低高 C(现代型) 低低低 2.人口增长模式的转变 (1)过程：由原始型转向传统型，继而向现代型逐步过渡。 (2)表现 差异具体表现 时间20世纪50年代 到70年代中期 发达国家进入现代型 目前大多数发展中国家还没有完成由传统型向现代型的转变 空间世界由传统型转向现代型的过渡阶段 中国目前已基本实现了人口增长模式从传统型向现代型的转变 (3)影响因素：社会经济发展、传统文化观念、相关的人口政策。 思考 为什么我国自然增长率较低，但每年净增人口还很多？ 答案年净增人口＝人口基数×自然增长率。虽然我国自然增长率较低，但我国人口基数大，故每年净增人口还很多。
中国人口老龄化现状及其对策分析
中国人口老龄化现状及其对策分析 Population aging in China present situation and countermeasure analysis 10预防陈欢2010223641 摘要 从新中国成立到改革开放,到江泽民提出“一切以经济建设为中心”的建设方针后,中国的经济就日新月异的发展着,以很快的速度赶超着西方国家的生活水平.但是西方世界历史在2007年达到颠峰，人口老龄化问题随之出现。而中国人民的生活水平达到小康水平,精神物质得到进一步保障，人口平均寿命逐渐向后延迟．人口老龄化问题必然出现，相继的问题随之出现。这样的问题对于一个发展中国家来讲是极赋挑战性的，也是非常棘手的。能否处理和解决好此问题，是关系我国能否顺利实现下个目标的关键。 关键词：人口老龄化加快解決 Abstract From the new China was founded to reform and open policy, to jiang zemin put forward "all taking economic construction as the center" the construction policy, China's economy is the development of changing, fast catch up with the western countries to life level. But the western world history in 2007. It reached its peak, the problem of aging population appears. And the living standard of the Chinese people have reached a well-off standard, spirit material further security, life expectancy gradually backward delay. The problem of aging population is inevitable, have problems arise. Such a question for a developing nation, it is vastly challenging, is very difficult. Can deal with and resolve this problem, is related to the our country achieving a goal down the key. Key words:population aging Speed up solve 一.人口老龄化的定义老龄化是指一个国家和地区的平均年龄达到老龄，而不是指单一群体或个人年齢。国际上通常看法是，当一个国家或地区6010%6560岁以上老年人口占总人口数酌10%或65岁以上老年人口占总人口数的7%而14岁及以下人口占总人口数的30%并逐渐缩小，即意味着这个国家或地区的人口处于老龄化社会。而中国自1982年第三次人口普查到2004年的22年间，中国老龄人口平均每年增长速度为2.85%高于1.17%的总人口增长速度。到2004底，中国60岁及以上老龄人口达到1.43亿，占总人口数的10.97%。步入老龄化社会的行列。二．中国人口现状20世纪90年代以来，中国的老龄化进程加快，65岁及以上老年人口从1990年的6299万上升到2000年的8811万，占人口的比例由5.57%上升为6.96%，预计到2040年，65岁及以上人口的比例将超过20%，且人口老龄化的现状将会日趋明显. 三.中国人口老龄化特征 1.老龄人口步伐趋快性，趋多性。 2.老龄人口的“贫富差距”性。中国人口老龄化问题最早出现在富人区，因为他们可以享受艮好的医疗设备，也有比较充足的物质精神保障。而贫民则沒有这些保障,平均年龄和富人相比就相对要低得多. 3.老年人口分布的不平衡性。农村老年人口高于城乡人口，出现倒置现象；再者便是发展地区高于落后及发展中地区，导致一些地区出现老年人口集聚的现象。四．中国人口老龄化问题的四.中国人口老龄化问题产生的原因我认为中国以如此快
城市人口规模预测规程〉
可编辑 UDC CJ 中华人民共和国行业标准 P CJXXXXX—XX 城市人口规模预测规程 Code for urban population forecasting （讨论稿） 200X－XX－XX 发布200X－XX－XX 实施中华人民共和国建设部发布
中华人民共和国行业标准 城市人口规模预测规程 Code for urban population forecasting CJXXXXX—XX 主编部门：中华人民共和国建设部 批准部门：中华人民共和国建设部 施行日期：200X年X月X日 中国×××出版社 200×年北京
前言 根据建设部《关于印发<2005年工程建设标准规范制订、修订计划（第一批）的通知>》（建标函[2005]84号）的要求，深圳市城市规划设计研究院被确定为《城市人口规模预测规程》的主编单位，并会同哈尔滨城市规划设计研究院、北京大学、中山大学共同编制完成。 在本规范的编制过程中，规范编制组在深入总结国内城市规划中有关人口预测的实践经验和研究成果的基础上，对城市总体规划阶段进行城市人口规模预测所涉及到的基本概念、人口统计标准，预测方法的选取、使用和表达、成果的校验和表达等方面做出了规定，并广泛征求了全国有关单位的意见，最后由建设部会同有关部门审查定稿。 本规范由建设部负责管理，深圳市城市规划设计研究院负责具体技术内容的解释。在执行过程中，希望各单位结合工程实践注意总结经验，如发现需要修改和补充之处，请将有关意见和建议寄交深圳市城市规划设计研究院（深圳市红荔西路8009号规划大厦4楼东，邮政编码：518034）。 本规程主编单位、参编单位和主要起草人： 主编单位：深圳市城市规划设计研究院 参编单位：哈尔滨市城市规划设计院 北京大学 中山大学
spss期末大数据分析报告
SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院：教育学院 专业：课程与教学论 学号：201411000156 姓名：李平 2014年12月13日
目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) （一）回收情况 (5) （二）信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) （一）数据输入 (6) （二）数据分析 (7) 1.描述统计 (7) （1）多选题描述统计 (7) （2）单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) （1）独立样本T检验 (12) （2）单一样本T检验 (15) （3）单因素方差分析 (17) （4） X2检验 (21) 3.相关分析 (22) （1）变量间相关分析 (22) （2）维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)
一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议，并希望能引起学校对这一系列问题的关注，最终希望大学生对其大学的满意度有所提升，大学生是一个庞大的群体，特别是近几年，随着高校的扩招，我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想，他们都憧憬着大学校园的生活，然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好，取而代之的却是对校园生活的不满，大学生是十分宝贵的人才资源，他们对校园生活的体验和感受，与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷，问卷共由两部分组成：基本情况部分包括被调查者的性别、年级等，问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度，细分为12个三级指标（见表2-1），问卷采用五点制计分法，即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标（潜在变量）三级指标（观测变量） 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安
《第一节人口的数量变化》的优秀教学设计
《第一节人口的数量变化》的优秀教学设计 关于《第一节人口的数量变化》的优秀教学设计 教学目标 一、知识与技能 1．了解人口自然增长在时间和空间上的差异及影响人口自然增长快慢变化的原因。 2.比较分析三种人口增长模式的主要特点及地区分布。 3.学会利用相关资料，综合分析人口数量变化及人口增长模式的时空特征。 二、过程与方法 1．通过阅读人口增长曲线图，探讨人口数量的历史变化过程，并掌握分析这类曲线图的一般方法。 2.通过阅读各大洲和地区人口数量统计图，探讨人口增长的空间差异，并掌握分析这类统计图的一般方法。 3.通过阅读人口增长模式及其转变示意图，掌握人口增长模式转变的过程。 三、情感态度与价值观 通过本节学习认识人口增长、人口增长模式的.转变等客观规律，知道世界上人口增长方面的区域差异。在此基础上树立人口的增长要与社会经济的发展相协调，要与环境承载力相适应的人口发展观。
?教学重点人口增长模式的类型及地区分布。 ?教学难点人口增长与社会政治、经济、文化、环境等方面的关系。 ?教学策略 （一）外在教学资源运用： 1.充分利用教材中的图片、曲线图、活动、案例等材料。 2.各种图片、资料课件。 （二）学生认知规律的运用 1.教学中注意培养学生的读图能力和提取信息的能力； 2.发挥学生在课堂中的主体地位，利用讨论、发言等形式培养学生提出问题、分析问题的思维习惯，并进一步通过练习训练学生的文字表达能力； 3.通过案例教学，补充“生活中的地理”“有用的地理”实例，让学生形成关注社会、关注生活、关注时事的习惯，并把知识用于分析实际问题，提高学生的知识迁移和应用能力。 （三）课时2课时 教学过程
中国人口老龄化发展趋势预测研究报告
中国人口老龄化发展趋势预测研究报告(06-02-24) 21世纪是人口老龄化的时代。目前，世界上所有发达国家都已经进入老龄社会，许多发展中国家正在或即将进入老龄社会。1999年，中国也进入了老龄社会，是较早进入老龄社会的发展中国家之一。中国是世界上老年人口最多的国家，占全球老年人口总量的五分之一，中国的人口老龄化不仅是中国自身的问题，而且关系到全球人口老龄化的进程，备受世界关注。为了摸清中国老年人口及老龄化发展的基本态势，掌握未来中国老龄问题的基本国情，全国老龄工作委员会办公室对中国人口老龄化的发展趋势进行了专题预测研究，基本情况如下。 一、中国人口老龄化的压力已经开始显现 目前，中国已有21个省（区、市）成为人口老年型地区。自1982年第三次人口普查到2004年的22年间，中国老年人口平均每年增加302万，年平均增长速度为%，高于%的总人口增长速度。2004年底，中国60岁及以上老年人口达到亿，占总人口
的%。老龄化水平超过全国平均值的有上海（%）、天津（%）、江苏（%）、北京（%）、浙江（%）、重庆（%）、辽宁（%）、山东（%）、四川（%）、湖南（%）和安徽（%）等11个省市。 人口老龄化给中国的经济、社会、政治、文化等方面的发展带来了深刻影响，庞大老年群体的养老、医疗、社会服务等方面需求的压力也越来越大。 养老保障的负担正日益沉重。2004年，中国基本养老保险的支出总额达到3502亿元，比2000年增加了%，中央财政对基本养老保险的补贴支出攀升到522亿元。离休、退休、退职费用也呈现连年猛增的趋势。政府、企业、社会都已经感到养老保障方面的压力正在显着加大。 老年人医疗卫生消费支出的压力越来越大。据测算，老年人消费的医疗卫生资源一般是其他人群的3-5倍。2004年，中国基本医疗保险基金支出达862亿元，占基金收入的%，比上年增长%，增长速度比基金收入增长快个百分点。基本医疗保
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●一。变量的赋值 1.乘方（**），例如二的三次方：2**3 2.不同规则的赋值：转换→计算变量（如果），每一个规则的赋值都要重新进行此步骤（但注意每一遍的变量名都不变，并且他都会问你要不要替换成新的变量，你选是就行了） 3.不同规则的赋值：（1）转换→重新编码为不同变量：输入变量，输出变量，要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值：值（直接选取取值）、范围（最大到最小的范围，包含端点值），点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定，则在变量视图多出一个新变量（2）若不想包含端点值，可以采取小数的方式变换，eg. 899.9（小数位比该变量属性的小数位多一位就行了） （3）这种要先把BMI按照男女分开，然后再分组的，可以在对话框中点击“如果”选项进行设置，并且要分别对男女进行上述操作（一共做两遍）。 二。离散化 1可视离散化：转换→可视分箱，分割点：所以想生成几组，就定义几个分割点；填写第一个分割点的时候就必须填写最小值；一定要选中上端点排除。 三。排序 1.转换→自动重新编码：不分组，从头到尾排序 2.转换→个案排秩（1）多层次数据：基于A变量对B变量进行排序。（例如，基于职称对收入进行排序，就是不同职称各自组内排工资的高低）（2）设置秩1；绑定值 四。时间序列：转换→变动值 五。查找与计数：转换→对个案内的值计数（查找“基本工资800-900女职工”，生成新变量，满足这个条件的标为1，不符合这个标准的标为0，男职工标为缺失。范围：包含上限下限） ●六。数据→个案排序：把变量顺序完全按照你想要的标准排序，所有的变量顺序都会改变 七。拆分文件：要分男女进行数据统计：数据→拆分文件→比较组/按组输出，分组依据。不分男女进行数据统计：数据→拆分文件→分析所有个案 八。选择个案（例如只选择三年级的变量进行分析）：数据→选择个案→如果条件满足：如果；随机个案样本；基于时间或个案范围；使用过滤变量（例如要把身高为缺失值和值为0的剔除）→输出：过滤（不符合条件的数据会画上“/”，原始数据并未删除）；将选定个案复制到新数据集（形成一个新的SPSS数据文件，原始数据并未删除）；删除未选定的个案（删除原始数据，不建议使用）→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及，记得重新做这一步。 九。加权个案：数据→加权个案（例。100分的有5人）。不想加权了，记得重新做这一步。 十。分类汇总（1）例如算不同年级的人的身高的均值、方差…（只能计算函数）（2）数据→汇总，分界变量（分类标准变量），变量摘要（计算变量），函数：选择计算变量函数，变量名称与标签：定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据：索引变量消失变成score的尾缀 （1）数据→重组（重构）→个案重组为变量，标识变量，索引变量，电脑会自动帮你选出是xx xx要重构（不同疗程值不同的变量）。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可 （2）注意：当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。（A1A2B1B2;A1B1A2B2） 2.宽数据变长数据：score的尾缀消失变成索引变量 （1）数据→重组（重构）→变量重组为个案，个案组标识：使用选定变量，固定变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了），要转置的变量即值不固定的要重构的变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了）。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了 （2）当有多个变量需要重构时，这块的操作要特别注意：○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”（在本题中，即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量；对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中，这两个要转置的变量必须是完全不同的）。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”（固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量；而不是说在对kidid进行转置的时候，age就是固定变量了；因此，固定变量只用定义一次且固定变量可以为空）。并且，你要特别注意，“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。
(全文)中国人口老龄化发展趋势预测研究报告
中国人口老龄化发展趋势预测研究报告 （2006年2月23日发布、以2005年为基准）21世纪是人口老龄化的时代。目前，世界上所有发达国家都已经进入老龄社会，许多发展中国家正在或即将进入老龄社会。1999年，中国也进入了老龄社会，是较早进入老龄社会的发展中国家之一。中国是世界上老年人口最多的国家，占全球老年人口总量的五分之一，中国的人口老龄化不仅是中国自身的问题，而且关系到全球人口老龄化的进程，备受世界关注。为了摸清中国老年人口及老龄化发展的基本态势，掌握未来中国老龄问题的基本国情，全国老龄工作委员会办公室对中国人口老龄化的发展趋势进行了专题预测研究，基本情况如下。 一、中国人口老龄化的压力已经开始显现 目前，中国已有21个省（区、市）成为人口老年型地区。自1982年第三次人口普查到2004年的22年间，中国老年人口平均每年增加302万，年平均增长速度为2.85%，高于1.17%的总人口增长速度。2004年底，中国60岁及以上老年人口达到1.43亿，占总人口的10.97%。老龄化水平超过全国平均值的有上海（18.48%）、天津（13.75%）、江苏（13.75%）、北京（13.66%）、浙江（13.18%）、重庆（12.84%）、辽宁（12.59%）、山东（12.31%）、四川（11.59%）、湖南（11.51%）和安徽（11.18%）等11个省市。 人口老龄化给中国的经济、社会、政治、文化等方面的发展带来了深刻影响，庞大老年群体的养老、医疗、社会服务等方面需求的压力也越来越大。 养老保障的负担正日益沉重。2004年，中国基本养老保险的支出总额达到3502亿元，比2000年增加了65.5%，中央财政对基本养老保险的补贴支出攀升到522亿元。离休、退休、退职费用也呈现连年猛增的趋势。政府、企业、社会都已经感到养老保障方面的压力正在显著加大。 老年人医疗卫生消费支出的压力越来越大。据测算，老年人消费的医疗卫生资源一般是其他人群的3-5倍。2004年，中国基本医疗保险基金支出达862亿元，占基金收入的75.5%，比上年增长31.6%，增长速度比基金收入增长快3.5个百分点。基本医疗保险基金支出之所以高速增长，人口迅速老龄化是重要原因之一。 为老社会服务的需求迅速膨胀。目前，由于社会转型、政府职能转变、家庭养老功能弱化，为老服务业发展严重滞后，难以满足庞大老年人群，特别是迅速