1、问题分析

先做数据统计，从《2017 年统计年鉴》中找出 1997-2016 年每年的人口总数数据，数据见附件。然后根据统计数据，我们分别在不考虑资源和环境限制的条件下使用时间序列的方法和在考虑资源和环境限制的条件下使用 Logistic 模型对未来 50 年的人口变化趋势进行预测。接着我们找出五个人口主要指标有幼龄（0-14 岁）人口数，青壮年（15-64）人口数，老龄（64 岁以上）人口数和出生率；找出 1997-2016 年对应五个指标的数据，根据该数据我们使用时间序列的方法预测出未来 10 年对应的五个指标的数据情况，从预测出的指标数据我们分析出未来将面临的严重人口问题。

2、Logistic 模型的建立

荷兰生物学家 Verhaust 于 1838 年提出了以昆虫数量为基础的 Logistic 人口增长模型。这个模型假设增长率 r 是人口的函数，它随着 x 的增加而减少。由 r(x)的表达式可知，当 x=

【预测模型】Logistic 模型相关推荐

备战数学建模43-决策树随机森林Logistic模型(攻坚站7)
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于 ...
二元logistic模型案例_二元逻辑回归的简介与操作演示
二元逻辑回归介绍定义 Logistic回归主要用于因变量为分类变量(如是否等)的回归分析,自变量可以为分类变量,也可以为连续变量.它可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量,并可以给出预测公式用 ...
sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数并可视化误差图(lambda selection)和系数图（trace plot）+代码实战
sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数并可视化误差图(lambda selection)和系数图(trace plot)+代码实战 # 自定义损失函数 i ...
sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数+代码实战（二元交叉熵损失 binary cross-entropy loss）
sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数+代码实战(二元交叉熵损失 binary cross-entropy loss) # 广义线性模型中的各种连接函数: ...
【数据挖掘】数据挖掘建模 ( 预测建模 | 描述建模 | 预测模型 | 描述模型 | 判别模型 | 概率模型 | 基于回归的预测模型 )
文章目录 I . 预测建模与描述建模 II . 预测模型与函数映射 III . 预测模型的分类 ( 分类 | 回归 ) IV . 预测建模测试集 V . 预测建模拟合过程 VI . 预测模 ...
R语言应用实战-基于R浅谈SEIR传染病模型以以及马尔萨斯，logistic模型(推导过程和源代码)
前言关于传染病SEIR模型,接下来我们分为以下几块内容讨论:一传染病的数学模型原理,二.R语言代码实现,三.常见错误以及相关其他模型的讨论(马尔萨斯模型和logistic模型). 以下是我为大家准备 ...
存档丢失以后再补之R语言与logistic模型
学习笔记参考书目:<计量经济学基础>,<计量经济学>,<统计学:数据到结论> 由于写了半天电脑蹦了,存档丢失,故以后再写线性概率模型LPM(A541) LPM以 ...
logistic模型原理与推导过程分析（3）
附录:迭代公式向量化 θ相关的迭代公式为: 如果按照此公式操作的话,每计算一个θ需要循环m次.为此,我们需要将迭代公式进行向量化. 首先我们将样本矩阵表示如下: 将要求的θ也表示成矩阵的形式: 将 ...
logistic模型原理与推导过程分析（2）
二项逻辑回归模型既然logistic回归把结果压缩到连续的区间(0,1),而不是离散的0或者1,然后我们可以取定一个阈值,通常以0.5为阈值,如果计算出来的概率大于0.5,则将结果归为一类(1),如 ...
logistic模型原理与推导过程分析（1）
从线性分类器谈起给定一些数据集合,他们分别属于两个不同的类别.例如对于广告数据来说,是典型的二分类问题,一般将被点击的数据称为正样本,没被点击的数据称为负样本.现在我们要找到一个线性分类器,将这些数 ...

【预测模型】Logistic 模型

1、问题分析

2、Logistic 模型的建立

【预测模型】Logistic 模型相关推荐

最新文章

热门文章