Titlebook: Ein probabilistisches Bev?lkerungsprognosemodell; Entwicklung und Anwe Christina Bohk Book 2012 VS Verlag f?r Sozialwissenschaften| Springe

舊式步槍

Book 2012as Probabilistic Population Projection Model (PPPM) zur Durchführung probabilistischer Bev?lkerungsprognosen theoretisch, implementiert es und wendet es beispielhaft in einer Prognose für die Bev?lkerung Deutschlands von 2007 bis 2050 an. .

原告

填料

Entwicklung der Bev?lkerungsprognose von den ersten Anf?ngen bis zur GegenwartBev?lkerungsprognosen ver?ndert haben. Sind Bev?lkerungsprognosen anfangs h?ufig zur Untermauerung aufgestellter Bev?lkerungstheorien im Zusammenhang mit der potentiellen Tragf?higkeit der Erde — wie z. B. von Sü?milch [257], Malthus und Pearl und Reed [197, 216] ab dem 18. Jahrhundert — diskutiert

DIKE

überblick über probabilistische Bev?lkerungsprognosemodelleimmt das Zusammenwirken von Fertilit?t, Mortalit?t und Migration die zukünftige Bev?lkerungszahl und -struktur. Da jedoch die Bev?lkerung aus einer Vielzahl komplexer Individuen besteht, deren Verhalten — gerade auch in Bezug auf das Eintreten demographischer Ereignisse — auf individuellen Entscheid

競(jìng)選運(yùn)動(dòng)

衍生

Grundlegende Modellparameter des PPPMdellparameter der Mortalit?t (vgl. Kapitel 5), Fertilit?t (vgl. Kapitel 6) und Migration (vgl. Kapitel 7) betrachtet und hinsichtlich ihrer St?rken und Schw?chen analysiert worden. Diese Analyse bisheriger Prognoseans?tze hat zahlreiche Anforderungen zur Entwicklung des neuartigen Prognosemodells PP

growth-factor

Berechnung und Ausführung des PPPM. zur Erstellung und Kombination der Annahmenverl?ufe eines oder/und mehrerer Modellparameter wie auch zur simulativen oder/und (quasi-)vollst?ndigen Berechnung des PPPM und P3J erl?utert (vgl. Abbildung 10.1).

補(bǔ)助

commensurate

https://doi.org/10.1007/978-3-531-19267-3Annahmengenerierung; Bev?lkerungsprognose; Demographie; Vorausberechnung; probabilistisch

有效