书籍详情
Python人口统计
作者：王广州 著
出版社：广东高等教育出版社
出版时间：2019-08-01
ISBN：9787536165465
定价：¥68.00
购买这本书可以去
内容简介
大数据时代已经到来，Python在开发人口统计分析工具、挖掘人口数据、深入研究人口问题方面有着独特的优势。目标：为从事人口统计及相关原创性研究，开发自主独立知识产权计算机分析工具的研究者提供帮助。内容：在介绍Python人口统计分析所需语法的基础上，对人口统计分析算法、计算机程序开发和实际应用案例进行展示，试图帮助读者在人口统计方法、分析技能和计算机软件开发方面进一步提高。特色：为了兼顾实际研究问题和基础训练两个方面，《Python人口统计》在讨论人口研究问题、统计分析方法和Python程序设计的同时，提供完整Python源程序和研究案例所需数据，便于读者直接使用，减少研究上的弯路。拓展：在面向人口统计研究者的同时，《Python人口统计》力图面向更广泛的公共政策及相关领域的研究者。全书设计的内容也可作为相关研究的基础训练素材。
作者简介
王广州，汉族，1965年出生于黑龙江。人口学博士，现为中国社会科学院人口与劳动经济研究所研究员。研究兴趣：人口分析技术、统计分析方法、抽样技术和计算机软件开发等。在《社会学研究》《中国人口科学》《人口研究》等期刊发表论文数十篇。
目录
第1章 前言
1．1 为什么要写这样一本书
1．1．1 人口统计是什么
1．1．2 人口科学研究的瓶颈有哪些
1．1．3 为什么需要开发人口统计软件
1．1．4 我们需要一本什么样的书
1．2 这是一本什么样的书
1．2．1 本书的努力目标
1．2．2 本书的结构
1．2．3 对学习者的要求
1．2．4 本书的学习技巧
第2章 Python 语言基础
2．1 基本语法
2．1．1 变量、运算符、表达式与注释
2．1．2 循环
2．1．3 判断
2．2 文件读写
2．2．1 文件的读取方式
2．2．2 文件的写出方式
2．3 列表
2．4 多维数组
2．4．1 多维数组
2．4．2 将数据读入多维动态数组
2．4．3 用Numpy定义多维数组
2．5 函数
2．6 类
2．7 库安装
第3章 数据质量评估
3．1 基础数据
3．2 程序构成
3．2．1 数据的读写
3．2．2 列表或数组
3．2．3 函数
3．3 年龄结构数据质量
3．3．1 年龄结构偏好指数
3．3．2 惠普尔指数
3．3．3 迈叶斯指数
3．3．4 年龄准确性指数
3．3．5 联合国年龄性别指数
3．3．6 总和修正惠普尔指数
第4章 标准化与指标构成分解
4．1 直接标准化
4．1．1 死亡率分解
4．1．2 标准化死亡率
4．2 率或比例之差的分解
4．3 程序清单
4．4 应用实例
第5章 生命表
5．1 生命表的构建目的
5．2 生命表算法
5．3 程序结构
5．4 程序清单
5．4．1 简略生命表
5．4．2 完全生命表
5．5 应用实例
5．5．1 基础数据
5．5．2 编制简略生命表
5．5．3 生命表函数特征
第6章 队列要素人口预测
6．1 人口预测的目的
6．2 队列要素人口预测算法
6．2．1 建立生命表
6．2．2 构造存活转移矩阵
6．2．3 建立生育模型
6．2．4 总人口
6．3 人口预测参数假定与估计方法
6．3．1 存活概率
6．3．2 生育率
6．4 程序结构
6．5 程序清单
6．6 应用实例
6．6．1 基础数据
6．6．2 预测参数
6．6．3 预测结果
第7章 人口再生产与人口惯性
7．1 人口再生产测量
7．1．1 测量目的
7．1．2 测量算法
7．1．3 程序结构
7．2 人口内在增长率
7．2．1 测量目的
7．2．2 测量算法
7．2．3 程序结构
7．3 人口惯性
7．3．1 测量目的
7．3．2 测量算法
7．3．3 程序结构
7．4 程序清单
7．5 应用实例
第8章 间接估计
8．1 年龄结构间接估计
8．1．1 年龄结构间接估计的目的
8．1．2 年龄结构间接估计的原理与算法
8．1．3 程序结构
8．1．4 程序清单
8．2 总和生育率、年龄别生育率间接估计
8．2．1 生育率间接估计的目的
8．2．2 年龄别生育率与总和生育率间接估计算法
8．2．3 年龄别生育率与总和生育率间接估计实施步骤
8．2．4 程序结构
8．3 程序清单
8．4 应用实例
8．4．1 基础数据
8．4．2 年龄结构间接估计
8．4．3 总和生育率间接估计
第9章 数据库管理
9．1 创建数据表
9．1．1 SQLite创建数据表
9．1．2 MySQL创建数据表
9．1．3 PostgreSQL创建数据表
9．2 数据的导人
9．2．1 SQLite3导入csv格式数据
9．2．2 MySQL导入csv格式数据
9．2．3 PostgreSQL导入csv格式数据
9．3 数据表的删除
9．3．1 SQLite删除数据表
9．3．2 MySQL删除数据表
9．3．3 PostgreSQL删除数据表
9．4 数据表的更新
9．4．1 SQLite数据更新方法
9．4．2 MySQL数据更新方法
9．4．3 PostgreSQL数据更新方法
第10章 家庭关系分析
10．1 数据管理
10．1．1 数据库建立
10．1．2 添加字段
10．1．3 数据导入
10．1．4 记录删除
10．2 基本数据处理
10．2．1 访问某一记录
10．2．2 年龄计算
10．2．3 家庭户编号
10．3 母子匹配
10．3．1 数据结构
10．3．2 母子匹配
10．3．3 母亲匹配程序清单
第11章 微观仿真
11．1 微观仿真是什么
11．1．1 宏观与微观人口模型
11．1．2 微观仿真模型的基本原理
11．2 微观人口仿真模型
11．2．1 分析单元与数据结构
11．2．2 状态标识或转换方法
11．2．3 不同数据库效率的比较
11．3 生育仿真模块
11．4 死亡/存活仿真
后记
1．1 为什么要写这样一本书
1．1．1 人口统计是什么
1．1．2 人口科学研究的瓶颈有哪些
1．1．3 为什么需要开发人口统计软件
1．1．4 我们需要一本什么样的书
1．2 这是一本什么样的书
1．2．1 本书的努力目标
1．2．2 本书的结构
1．2．3 对学习者的要求
1．2．4 本书的学习技巧
第2章 Python 语言基础
2．1 基本语法
2．1．1 变量、运算符、表达式与注释
2．1．2 循环
2．1．3 判断
2．2 文件读写
2．2．1 文件的读取方式
2．2．2 文件的写出方式
2．3 列表
2．4 多维数组
2．4．1 多维数组
2．4．2 将数据读入多维动态数组
2．4．3 用Numpy定义多维数组
2．5 函数
2．6 类
2．7 库安装
第3章 数据质量评估
3．1 基础数据
3．2 程序构成
3．2．1 数据的读写
3．2．2 列表或数组
3．2．3 函数
3．3 年龄结构数据质量
3．3．1 年龄结构偏好指数
3．3．2 惠普尔指数
3．3．3 迈叶斯指数
3．3．4 年龄准确性指数
3．3．5 联合国年龄性别指数
3．3．6 总和修正惠普尔指数
第4章 标准化与指标构成分解
4．1 直接标准化
4．1．1 死亡率分解
4．1．2 标准化死亡率
4．2 率或比例之差的分解
4．3 程序清单
4．4 应用实例
第5章 生命表
5．1 生命表的构建目的
5．2 生命表算法
5．3 程序结构
5．4 程序清单
5．4．1 简略生命表
5．4．2 完全生命表
5．5 应用实例
5．5．1 基础数据
5．5．2 编制简略生命表
5．5．3 生命表函数特征
第6章 队列要素人口预测
6．1 人口预测的目的
6．2 队列要素人口预测算法
6．2．1 建立生命表
6．2．2 构造存活转移矩阵
6．2．3 建立生育模型
6．2．4 总人口
6．3 人口预测参数假定与估计方法
6．3．1 存活概率
6．3．2 生育率
6．4 程序结构
6．5 程序清单
6．6 应用实例
6．6．1 基础数据
6．6．2 预测参数
6．6．3 预测结果
第7章 人口再生产与人口惯性
7．1 人口再生产测量
7．1．1 测量目的
7．1．2 测量算法
7．1．3 程序结构
7．2 人口内在增长率
7．2．1 测量目的
7．2．2 测量算法
7．2．3 程序结构
7．3 人口惯性
7．3．1 测量目的
7．3．2 测量算法
7．3．3 程序结构
7．4 程序清单
7．5 应用实例
第8章 间接估计
8．1 年龄结构间接估计
8．1．1 年龄结构间接估计的目的
8．1．2 年龄结构间接估计的原理与算法
8．1．3 程序结构
8．1．4 程序清单
8．2 总和生育率、年龄别生育率间接估计
8．2．1 生育率间接估计的目的
8．2．2 年龄别生育率与总和生育率间接估计算法
8．2．3 年龄别生育率与总和生育率间接估计实施步骤
8．2．4 程序结构
8．3 程序清单
8．4 应用实例
8．4．1 基础数据
8．4．2 年龄结构间接估计
8．4．3 总和生育率间接估计
第9章 数据库管理
9．1 创建数据表
9．1．1 SQLite创建数据表
9．1．2 MySQL创建数据表
9．1．3 PostgreSQL创建数据表
9．2 数据的导人
9．2．1 SQLite3导入csv格式数据
9．2．2 MySQL导入csv格式数据
9．2．3 PostgreSQL导入csv格式数据
9．3 数据表的删除
9．3．1 SQLite删除数据表
9．3．2 MySQL删除数据表
9．3．3 PostgreSQL删除数据表
9．4 数据表的更新
9．4．1 SQLite数据更新方法
9．4．2 MySQL数据更新方法
9．4．3 PostgreSQL数据更新方法
第10章 家庭关系分析
10．1 数据管理
10．1．1 数据库建立
10．1．2 添加字段
10．1．3 数据导入
10．1．4 记录删除
10．2 基本数据处理
10．2．1 访问某一记录
10．2．2 年龄计算
10．2．3 家庭户编号
10．3 母子匹配
10．3．1 数据结构
10．3．2 母子匹配
10．3．3 母亲匹配程序清单
第11章 微观仿真
11．1 微观仿真是什么
11．1．1 宏观与微观人口模型
11．1．2 微观仿真模型的基本原理
11．2 微观人口仿真模型
11．2．1 分析单元与数据结构
11．2．2 状态标识或转换方法
11．2．3 不同数据库效率的比较
11．3 生育仿真模块
11．4 死亡/存活仿真
后记
猜您喜欢
