O PEWNEJ METODZIE INTERPOLACJI WSPÓŁCZYNNIKÓW PŁODNOŚCI I O PEWNYM PARAMETRZE NATĘŻENIA URODZEŃ

Podobne dokumenty
Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Wykład z równań różnicowych

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb

Analiza współzależności zjawisk

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

lim Np. lim jest wyrażeniem typu /, a

Katedra Fizyki Ciała Stałego Uniwersytetu Łódzkiego. Ćwiczenie 2 Badanie funkcji korelacji w przebiegach elektrycznych.

SIGMA KWADRAT. Syntetyczne miary reprodukcji ludności. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

Syntetyczne miary reprodukcji ludności

WPŁYW EMIGRACJI ZE WSI DO MIAST W LATACH NA STRUKTURĘ DEMOGRAFICZNĄ BUŁGARII *

Syntetyczne miary reprodukcji ludności

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 4

ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ NIELINIOWYCH PRZY POMOCY DODATKU SOLVER PROGRAMU MICROSOFT EXCEL. sin x2 (1)

Rozwiązywanie równań nieliniowych

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

Programowanie celowe #1

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Następnie przypominamy (dla części studentów wprowadzamy) podstawowe pojęcia opisujące funkcje na poziomie rysunków i objaśnień.

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =

II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Wybrane metody przybliżonego. wyznaczania rozwiązań (pierwiastków) równań nieliniowych

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Weryfikacja hipotez statystycznych

Praca domowa - seria 2

Próbny egzamin maturalny z matematyki Poziom rozszerzony

Oznacza to, że chcemy znaleźć minimum, a właściwie wartość najmniejszą funkcji

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

BEZDZIETNOŚĆ W POLSCE

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

( ) Arkusz I Zadanie 1. Wartość bezwzględna Rozwiąż równanie. Naszkicujmy wykresy funkcji f ( x) = x + 3 oraz g ( x) 2x

Równania różniczkowe liniowe II rzędu

Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach.

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym( ) Pojęcie losowej próby prostej

Wyznaczanie krzywej ładowania kondensatora

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Wprowadzenie Metoda bisekcji Metoda regula falsi Metoda siecznych Metoda stycznych RÓWNANIA NIELINIOWE

1 Równania nieliniowe

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

Przykładowe rozwiązania

Obliczanie długości łuku krzywych. Autorzy: Witold Majdak

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH

Wykład 6 Centralne Twierdzenie Graniczne. Rozkłady wielowymiarowe

2a. Przeciętna stopa zwrotu

Prognozy demograficzne

Wykład z równań różnicowych

13. Równania różniczkowe - portrety fazowe

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Wnioskowanie bayesowskie

Analiza matematyczna dla informatyków 3 Zajęcia 14

Definicje i przykłady

Pobieranie prób i rozkład z próby

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków

Definicja urodzenia żywego

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

Ważne rozkłady i twierdzenia

KURS WSPOMAGAJĄCY PRZYGOTOWANIA DO MATURY Z MATEMATYKI ZDAJ MATMĘ NA MAKSA. przyjmuje wartości większe od funkcji dokładnie w przedziale

Statystyka i eksploracja danych

Zmienne losowe i ich rozkłady

Pochodna funkcji a styczna do wykresu funkcji. Autorzy: Tomasz Zabawa

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Uwaga. 1. Jeśli uczeń poda tylko rozwiązania ogólne, to otrzymuje 4 punkty.

Układy równań i nierówności liniowych

Ocena sytuacji demograficznej Gdańska ze szczególnym uwzględnieniem jednostki pomocniczej Wrzeszcz Górny

FUNKCJA LINIOWA. A) B) C) D) Wskaż, dla którego funkcja liniowa określona wzorem jest stała. A) B) C) D)

Matematyka z el. statystyki, # 4 /Geodezja i kartografia I/

Geometria. Rozwiązania niektórych zadań z listy 2

o współrzędnych (x i są punktami Steinera minimalizującymi długość sieci łączącej punkty P 1 ), i = 1, 2, 3, 4. Punkty pośrednie P 5 , y i , P 2

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34

Fakty wstępne Problem brachistochrony Literatura. Rachunek wariacyjny. Bartosz Wróblewski

Elementy rachunku różniczkowego i całkowego

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

= b i M i [x], gdy charf = p, to a i jest pierwiastkiem wielomianu x n i

Przykład wykorzystania Arkusza Kalkulacyjnego Excel

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

ZADANIA OTWARTE KRÓTKIEJ ODPOWIEDZI

Rys Wykres kosztów skrócenia pojedynczej czynności. k 2. Δk 2. k 1 pp. Δk 1 T M T B T A

Funkcje dwóch zmiennych

Równanie przewodnictwa cieplnego (I)

Wektory, układ współrzędnych

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

Wykład 4. Plan: 1. Aproksymacja rozkładu dwumianowego rozkładem normalnym. 2. Rozkłady próbkowe. 3. Centralne twierdzenie graniczne

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26

Całki nieoznaczone. 1 Własności. 2 Wzory podstawowe. Adam Gregosiewicz 27 maja a) Jeżeli F (x) = f(x), to f(x)dx = F (x) + C,

Model dopasowywania się cen na rynku

Transkrypt:

EMANUEL SIMEONOFF O PEWNEJ METODZIE INTERPOLACJI WSPÓŁCZYNNIKÓW PŁODNOŚCI I O PEWNYM PARAMETRZE NATĘŻENIA URODZEŃ W niniejszym artykule przedstawimy dwa zagadnienia: 1. Metodę interpolacji, opartą na zasadzie zmienności. Metodę tę zademonstrujemy za pomocą współczynników urodzeń dla każdego wieku kobiet żyjących w Bułgarii. Tutaj też zdefiniujemy szybkość procesu urodzeń" jako funkcję wieku kobiet oraz energię kinetyczną w procesie urodzeń jako całkę energii zależną od szybkości procesu urodzeń. 2. Ważoną energię kinetyczną w procesie urodzeń jako parametr, który będzie spełniał rolę miary natężenia urodzeń. Niech ξ będzie zmienną typu ciągłego. Przypuśćmy, że ξ zależy od parametru τ, a odpowiednia funkcja częstości f (x, τ) spełnia warunki ciągłości dla każdego τ w przedziale a τ b. Wówczas f (x, τ) możemy uznać za warunkową funkcję częstości, reprezentującą rozkład populacji w nieskończenie wąskim przedziale, w którym znajduje się punkt τ. Wtedy ustalonej wielkości τ=τ 0 odpowiada rozkład prawdopodobieństw, który ogólnie będzie zależał od r i od pewnych stałych: a 0, a 1,..., a n, a który można wyrazić formułą: (1) Jeżeli zajmujemy się tego rodzaju procesem, to możemy przyjąć, że istnieje prawo wyrażające związek między częstością zmiennej losowej a wartością parametru τ. Gdy τ zmienia się, punkty [τ,φ(τ,a 0,a 1,...,a n )] wyznaczą krzywą. Z kształtu tej krzywej otrzymamy informację o umiejscowieniu warunkowego rozkładu zmiennej ξ dla różnych wartości zmiennej τ., Badając zmienną losową zależną od parametru t, który może oznaczać czas, wiek itd., spotykamy się ze szczególnymi problemami teoretycznych i technicznych metod obliczania wartości funkcji φ dla różnych wielkości parametru τ. Załóżmy, że potrafimy wyrazić typowe wartości warunkowego rozkładu zmiennej ξ za pomocą funkcji φ zależnej od τ i pewnych stałych

158 Emanuel Simeonoff a 0, a 1,..., a n (1). W praktyce dla takiej funkcji wybieramy wielomian stopnia k-tego i wyznaczamy stałe a i, gdzie i=0,1,... k, za pomocą metody najmniejszych kwadratów, jeżeli parametr τ jest zmienną losową. Opierając się na zasadzie zmienności w niniejszym artykule podamy metodę obliczania wartości funkcji, którymi będą współczynniki płodności funkcyjnie zależne od wieku kobiet. Tutaj przyporządkowujemy wiekowi kobiet parametry zmiennej ciągłej, oznaczając je przez τ. Funkcję (1), z której otrzymujemy współczynniki płodności, będziemy nazywali funkcją współczynników płodności. Załóżmy, że kobiety rodzą dzieci w wieku [a, b] i że a τ b. W praktyce a=15 i b=50. Przedział [a, b] dzielimy na m równych odcinków, gdzie a=τ 0, τ 1, τ 2,..., τm; b lub przyrost 1,..., m 1) Z kolei każdy odcinek dzielimy na k części τ i =τ i0, τ i1,z i2,..., τ ik = τ i+1 tak że Zazwyczaj dane o urodzeniach dzieci podaje się jako liczbę dzieci urodzonych przez kobietę w wieku [x, x + 5]. Zatem definiując wiek rozrodczy jako oraz k = 5. Zakładamy również, że dane te są wynikiem obserwacji dokonanych w ciągu roku. Obecnie wprowadzimy następujące symbole a) średnia liczba kobiet w wieku od do w ciągu danego roku. b) średnia liczba kobiet w wieku od τ i do τ i+1 w ciągu roku. c) średnia liczba kobiet w wieku od a do b, w ciągu danego roku. d) średnia liczebność zespołu kobiet, które stały się matkami w wieku od do e) średnia liczebność zespołu kobiet, które stały się matkami w wieku od τ 1 do τ i+1 f) średnia liczebność zespołu kobiet, które stały się matkami w wieku od a do b. g) współczynnik płodności w wieku [τ i, τ i+1 ], lub współczynnik zespołu kobiet, które stały się matkami. (2)

O metodzie interpolacji współczynników płodności 159 h) średnia liczba dzieci urodzonych przez matkę w wieku od τ, do τ i+1. i). średnia liczba dzieci urodzonych przez matkę w wieku od a do b. Przypuszczamy, iż ze statystycznej obserwacji można otrzymać tylko, gdzie i=0, 1, 2,..., 6; j = 0, 1, 2, 3, 4 oraz yτ i, gdzie i=0, 1,..., 6. Spróbujemy znaleźć oraz Załóżmy, że funkcja współczynników płodności φ i (τ) jest ciągła w całym przedziale wieku: τ i τ τ i+1. Krzywą S opisaną przez funkcję współczynników płodności φ i (τ), gdzie i=0, 1,..., 6, będziemy nazywali krzywą współczynników płodności. Funkcja współczynników płodności powinna spełniać następujący związek gdzie 0 ϧ j 1 Jest to warunek łączący funkcję φ, i dane z obserwacji. Z kolei założymy, że funkcja współczynników płodności φ jest ciągła i ma pochodne ze względu na parametr τ. Wtedy szybkość v (τ) rozwoju współczynników urodzeń ze względu na τ może być wyrażona przez (4) Obecnie możemy zapisać wyrażenie: (5) (6) oznaczające energią kinetyczną rozważanego procesu. Metoda interpolacji przedstawiona w niniejszym artykule opiera się na zasadzie, że T powinno przyjąć wartość minimum. Jeżeli rozważymy krzywą jako krzywą współczynników płodności, to następujące wyrażenie oznacza długość nieskończenie małego elementu tej krzywej. Będziemy uważali tę krzywą za regularną, jeżeli (7) (8) (9)

160 Emanuel Simeonoff jest prawdziwe dla każdej wartości τ w przedziale [a, b]. Wówczas przybliżoną wartość ds można zapisać oraz (10) (11) Z formuły (11) wynika, że krzywa regularna posiada minimalną długość. Obecnie pokażemy, jak należy obliczać wartości funkcji współczynników płodności φ dla różnych wielkości τ. Wybierzmy dowolny odcinek (τ i, τ i+1 ). Funkcję współczynników płodności zapiszemy w następujący sposób: dla: τ i τ τ i+1 oraz i=0, 1, 2... 6 gdzie: (12) (13) oraz Z formuły (13) widać dziewięć stałych, które muszą być wyznaczone. Do tego potrzeba dziewięć warunków określających relacje tych stałych. (14) Rys. 1 Rys. 2

Tymi warunkami są: O metodzie interpolacji współczynników płodności 161 (15) Z formuł (15) wynika: (16) lub (16') Tutaj wzięliśmy: ϧ j =0 oraz Jeżeli zmienimy początek układu współrzędnych, z równań (16') otrzymamy: (16") Jeżeli dla punktów τ=τ i oraz τ=τ i+1 wybierzemy dowolne oraz zamiast prawdziwych wartości (u i, v i ) i (u i+1, v i+1 ) to odcinki S' oraz nie przetną punktów τ=τ i+1. Z drugiej zaś strony S powinna być wygładzona w całym przedziale [a, b]. Wówczas musimy wprowadzić następujące ograniczenia: (17) 11 Ruch Prawniczy

162 Emanuel Simeonoff Znaczenie ograniczeń (17) polega na tym, że dane dwa odcinki S i oraz S i+1 powinny mieć wspólny punkt i wspólny tangens dla τ=τ i+1. Ponadto widać z formuł (14) i (17), że dla każdego punktu τ(a τ b), u oraz v można wyrazić jako funkcję liniową zależną od u 0 i v 0. W ten sposób znajdujemy wartości funkcji współczynników płodności φ i (τ)=v τ oraz szybkość φ'(τ)=u τ procesu dla każdego punktu τ, gdzie τ i τ τ i+1 oraz i=0, 1, 2... 6), jako funkcji liniowych u 0 i v 0. Wówczas φ będzie zależne od τ, u 0 oraz v 0. W ten sposób, gdy u 0 i v 0 zmieniają się, otrzymujemy rodzinę krzywych φ (τ, u 0, v 0 ). Lecz wśród nich jest tylko jedna krzywa wyrażająca proces rozwojowy, który powinien spełniać następujące warunki: ət=0 lub (19) co oznacza minimum energii kinetycznej w procesie urodzeń. Równania pod (19) mają charakter liniowy ze względu na u 0 i v 0 ; można je łatwo rozwiązać. W tabeli 1 podane zostały wartości u i v dla kobiet w wieku od a = 15 do b=50, żyjących w Bułgarii w latach 1947 1956. Na rysunku 3 wy- Rys. 3

Tabela 1 Wartości u oraz v obliczone dla każdego wieku kobiet w okresie rozrodczym 11*

c. d. tab. 1

c. d. tab. 1

c d. tab. 1 kreślono krzywą współczynników płodności, celem ilustracji wyników zastosowanej metody. Obecnie możemy przyjąć rozważaną wartość energii kinetycznej jako parametr wyrażający natężenie urodzeń. Na przykład, jeżeli uznamy szybkość jako średnią szybkość w wieku to parametr określający natężenie urodzeń możemy wyrazić jako (20)

O metodzie interpolacji współczynników płodności 167 W kolumnach 2 i 5 tabeli 2 podane zostały wartości wyrażenia Σ u 2 odpowiednio dla miast i wsi, a w kolumnach 3 i 6 wartości parametru (dla miast i wsi), określającego natężenie urodzeń w latach obserwacji 1947 1956. W kolumnach 2 i 7 podane zostały wartości parametru k, który jest miarą naturalnego wzrostu liczby ludności. Parametr k został obliczony z równania: gdzie r x =L x Φ x oraz L x średnia liczba kobiet w wieku x, x+1, Φ x średnia liczba urodzeń przypadających na kobiety w wieku x, x+1, k pierwiastek równania (21), wykorzystany jako parametr pomiaru naturalnego wzrostu liczby ludności. (21) Rys. 4 Rys. 5 Istnieje oczywiście poważna różnica między parametrami i k. Obliczenia tego ostatniego parametru oparte zostały na dwóch zjawiskach: rodności i umieralności. Obliczenia zaś parametru, wyrażającego natężenie urodzeń, oparte zostały jedynie na rodności. Parametr k może być dodatni albo ujemny, podczas gdy parametr tylko dodatni. Umieralność i rodność jako koncepcje różnią się radykalnie między sobą. Człowiek żyjący może jedynie umrzeć i to tylko jeden raz, podczas gdy kobiet w wieku rozrodczym może urodzić dziecko wiele razy. Ponadto rodność zależy od naszej woli lub możliwości. Stąd można przyjąć, że umieralność jako zjawisko niezależne od nas, jest bardziej ustabilizowana aniżeli rodność. Powyższe refleksje nad umieralnością i rodnością pozwalają przypuszczać, że parametr k będzie bardziej zależny od rodności aniżeli od umieralności. W tym zakresie możemy porównać obydwa parametry,

168 Emanuel Simeonoff i k, oraz oczekiwać pewnych zależności między nimi, a mianowicie: jeżeli rodność wzrasta, i k rosną, a jeżeli rodność maleje, to i k również maleją. Z tabeli 2 widać, że wartości obydwóch parametrów i k, dla miast i wsi, są największe w 1950 r. Jeżeli te wartości przyrównamy do jedności, to dane tabeli 2 ulegną przekształceniu w dane tabeli 2a. Wartości parametrów Tabela 2 Wartości przeliczeniowe parametrów T i k rzeczywiste Wartości z 1950 r. = l Tabela 2a W ten sposób można łatwo zauważyć związek pomiędzy omawianymi parametrami oraz ich zależność od płodności. Na rysunkach 4a i 4b przedstawiono parametry i k odpowiednio dla miast i wsi, a na rysunkach 5a i 5b osobno dla miast parametr i k oraz osobno dla wsi te same parametry. Pierwsza para tych rysunków ilustruje różnice między rozwojem ludności w miastach i we wsiach, a druga para wskazuje na związek między parametrami i k. Tłumaczył Stanisław Borowski

O metodzie interpolacji współczynników płodności 169 ON A METHOD OF INTERPOLATION OF FERTILITY RATES AND ON A NEW PARAMETER OF BIRTH INTENSITY Summary The paper deals with two subjects: 1) a method of interpolation resting on a variability principal, 2) the weighed kinetic energy in a birth process. The said method of interpolation leads to an assessment of the values of a function, which in that context represent the coefficient of fertility functionaly depending on a women's age. It has been represented with the help of birth coefficients for women in the fertility group of age (15 60 years) living in Bulgaria in the years 1947 1956. The deliberations with regard to the second problem lead to the construction of parameter T, showing the birth intensity. That parameter rests on fertility and parameter k, calculated on the basis of fertility and death rates. The relations existing between those two parameters and their dependency on fertility are being illustrated by empirical data.