Как найти плотность населения в Excel

Обновлено: 15.05.2024

Плотность населения – это статистический показатель, показывающий, сколько людей проживает в определенной местности. В общем поп. плотность сообщается в квадратных милях или километрах и может включать или не включать водоемы. Этот тип измерения называется арифметической плотностью и указывается как общее количество людей на единицу площади. Например, по состоянию на 2014 год в дельте Нила есть население. плотность 1000 человек на квадратный километр. Другими словами, на площади 1 x 1 км проживает в среднем 1 000 человек.

Формула

Формула плотности населения:
количество человек / квадратные мили (или километры) земли.

Определение немного различается в зависимости от того, какая организация или юридическое лицо сообщает цифру. Например:

Всемирный банк определяет плотность населения как "среднегодовое население, деленное на площадь суши в квадратных километрах". Цифры Всемирного банка включают всех людей, проживающих на определенной территории. Сюда входят нелегальные иностранцы, но исключаются беженцы (которые считаются резидентами страны своего происхождения) и другие временно проживающие лица. «Территория суши» не включает крупные реки и озера.
Университет Флориды [1] рассчитывает плотность населения, сначала исключая участки земли, где нет людей (например, парки, водно-болотные угодья и леса). Университет заявляет, что включение этого района (38 % территории Флориды совершенно необитаемо) может привести к вводящей в заблуждение статистике относительно истинной плотности населения там, где люди на самом деле живут.

Карта плотности населения мира. Изображение: Leftcry|Викисклад

Помимо арифметической плотности, менее распространенные типы поп. измерение плотности включает:

Плотность проживания: количество людей, проживающих в городских районах, / площадь жилой земли.
Плотность города: количество людей, проживающих в городской местности / площадь городской земли.
Сельскохозяйственная плотность (также называемая физиологической плотностью): количество людей в сельской местности / площадь пахотных земель.

Ссылки

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые решения ваших вопросов от эксперта в этой области. Ваши первые 30 минут занятий с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Оставьте комментарий на нашей странице Facebook.

wikiHow – это вики, похожая на Википедию. Это означает, что многие наши статьи написаны в соавторстве с несколькими авторами. Над созданием этой статьи работал 21 человек, в том числе анонимно, которые со временем редактировали и улучшали ее.

В этой статье цитируется 8 ссылок, которые можно найти внизу страницы.

Эта статья была просмотрена 528 301 раз.

Плотность населения показывает, насколько в среднем многолюдно в районе. Это может помочь вам определить ресурсы, которые требуются для определенной области, и это может помочь вам сравнить области. Вам нужно будет собрать данные о площади и численности населения, а затем подставить эти числа в формулу плотности населения: плотность населения = количество людей / площадь земли.

\u00a9 2022 wikiHow, Inc. Все права защищены. wikiHow, Inc. является владельцем авторских прав на это изображение в соответствии с законами США и международными законами об авторском праве. Это изображение не находится под лицензией Creative Commons, применяемой к текстовому содержимому и некоторым другим изображениям, размещенным на веб-сайте wikiHow. Это изображение не может использоваться другими организациями без письменного согласия wikiHow, Inc.
\n

Скорее всего, кто-то уже измерил и исследовал эту область. Поищите данные переписи населения, прочитайте энциклопедию или выполните поиск в Интернете.
Узнайте, есть ли у области какие-либо установленные границы. Если нет, вам нужно определить их самостоятельно. Например, район может не быть указан в переписи, поэтому вам придется провести границы самостоятельно.

\u00a9 2022 wikiHow, Inc. Все права защищены. wikiHow, Inc. является владельцем авторских прав на это изображение в соответствии с законами США и международными законами об авторском праве. Это изображение не находится под лицензией Creative Commons, применяемой к текстовому содержимому и некоторым другим изображениям, размещенным на веб-сайте wikiHow.Это изображение не может использоваться другими организациями без письменного согласия wikiHow, Inc.
\n

Если вы рассчитываете плотность населения для области, которая еще не зарегистрирована, вам может потребоваться подсчитать население самостоятельно. Это может включать, например, городской район, определенный в разговорной речи, или популяцию кенгуру в части австралийской глубинки. Постарайтесь получить как можно более точное число. [2] X Источник исследования

Единицей измерения площади суши должны быть квадратные мили или квадратные километры. Вы можете использовать квадратные футы или метры, если вы находите плотность небольшого пространства. Однако для большинства профессиональных и академических демографических целей вам необходимо использовать стандартные квадратные мили или километры.
Единицей плотности населения является количество человек на единицу площади. Например, 2000 человек на квадратную милю.

Подставьте данные в формулу. Вы должны знать население и площадь поверхности региона. Например: если в городе Оберн проживает 145 000 человек, а площадь города составляет 9 квадратных миль, напишите 145 000/9 квадратных миль.

Разделите население на площадь. Используйте длинное деление или просто используйте калькулятор. В нашем примере 145 000, разделенное на 9, будет означать, что плотность населения составляет 16 111 человек на квадратную милю.

Даже если вы рассчитаете плотность населения в районе с такой же плотностью населения, как большой город, полученное значение мало что скажет вам о различиях между отдельными районами.Вам может понадобиться найти плотность для различных масштабов площади, чтобы полностью понять место.

Попробуйте включить рост населения. Рассчитайте прогнозируемый прирост населения для данной области, а затем сравните текущую плотность населения с прогнозируемой плотностью в будущем. Найдите данные переписи прошлого и попробуйте сравнить прошлые значения плотности населения с текущими цифрами. Постарайтесь понять, как место изменилось и будет меняться. [6] X Источник исследования

Скажем, вы рассчитываете плотность населения округа, в котором есть огромное количество открытых земель и национальных лесов, а также очень большой город. Плотность населения округа в целом мало что скажет вам о плотности города: о фактическом пространстве, где живут люди.
Помните, что плотность населения — это всего лишь среднее значение. Это может не соответствовать точному количеству населения области. Если нет, подумайте, почему. Попробуйте рассчитать плотность для меньшей области в исходной области. [7] X Исследовательский источник

Подумайте о данных. Делайте прогнозы относительно данной области, зная о высокой и низкой плотности населения. Например, в районах с высокой плотностью населения, как правило, выше уровень преступности и выше цены на жилье и товары. В районах с низкой плотностью населения, как правило, больше сельского хозяйства, и они часто включают больше дикой природы или открытых пространств. Выводы, которые вы делаете о данной области или областях, будут зависеть от ваших целей. Подумайте, как вы можете сделать эти данные информативными. [8] X Источник исследования

Электронная таблица удивительно гибка в представлении различных форм структурированных данных, но отдельные ячейки не знают о более крупных структурах, частью которых они могут быть. Это может затруднить понимание и увеличить повторение формулы, увеличивая риск ошибки в обоих показателях. Мы изучаем новую модель данных (называемую "лишней"), которая.

Контексты в исходной публикации

<р>. начнем нашу переформулировку сетки электронной таблицы с очень простого, почти тривиального изменения. Это касается заголовков строк и столбцов: тех крайних «ячеек» (см. рис. 2.1), которые содержат номера строк и буквы столбцов соответственно. В обычной электронной таблице они образуют область маркировки и на самом деле не являются правильными «ячейками», но наше первое изменение состоит в том, чтобы сделать их таковыми. Мы позволяем пользователю выбирать и редактировать их, как и любую другую ячейку. Ожидаемое (хотя и не обязательное) использование заключается в том, что пользователь будет размещать заголовки столбцов в этих маргинальных областях, а не во внутренних ячейках .

<р>. Например, на рис. 2.2 мы могли бы разместить формулы столбцов для двух столбцов, вычисляющих плотность населения (на основе количества населения и гектаров), в верхних маргинальных ячейках соответствующих столбцов, предполагая, что маргинальные метки отделимы от формул.Более того, мы могли бы заметить, что эта формула на самом деле одинакова в обоих столбцах, и ввести ее только один раз, в ячейку, отмеченную «X» на рисунке, которая образует стержень подтаблицы плотности населения. Обратите внимание, что сами маргинальные ячейки должны быть исключены из любых арифметических операций (например, сумм столбцов), поэтому их можно включить в выборку с помощью .

<р>. Продвиньте эту идею немного дальше, позволив пользователю определять дополнительные диапазоны на рабочих листах — что-то вроде обычных именованных диапазонов, но в нашей модели имя не является обязательным. Каждый из этих диапазонов теперь получает свои собственные поля, которые ведут себя так же, как описанные выше глобальные рабочие листы, но применяются только к их локальному диапазону. На рис. 2.2 показано наше альтернативное представление приведенных выше данных, в котором определено несколько таких диапазонов: один для небольшой независимой таблицы вверху (метаданные, дающие диапазон в отношении возраста и пола), и большой для основного стола. В примере также показано дальнейшее расширение этой схемы, а именно то, что диапазоны могут быть вложены друг в друга. Таким образом, основная таблица разделена на три внутренних подтаблицы: левая содержит столбцы «Регион» и «Площадь», средняя — «Население», а правая — «Плотность населения». Все заштрихованные ячейки являются пограничными в том смысле, который описан выше, а вложенность визуально очевидна по двойным полям в основной таблице: одно поле для таблицы верхнего уровня и по одному для каждого вложенного диапазона в пределах .

<р>. позиция шаблона может содержать что угодно, мы не ограничены обычными массивами. Например, шаблон данных о рабочей силе на рис. 2 .4 .

<р>. Применением этого шаблона является формирование трехмерных массивов. На рис. 2.3 показаны некоторые данные об осадках с разбивкой по кварталам, годам и городам. Верхняя полоса заштрихованных ячеек сама по себе является двумерной таблицей. Поскольку эта полоса является маргинальной, она не содержит фактических данных, а скорее действует как шаблон, формируя базовую плоскость для стопки таблиц той же структуры. Таким образом, у нас есть трехмерный массив. На рисунке пользователь поместил курсор на уровне ячейки в заголовке «Q2» шаблона. Наше приложение автоматически выделило вторичный выбор, включающий все те ячейки, которые регулируются этой маргинальной ячейкой. Если бы пользователь выбрал «Q2» во внутреннем поле, принадлежащем Кардиффу, только два значения осадков, относящиеся к Кардиффу в этом столбце, появились бы во вторичном выборе. Напомним, что маргинальные ячейки не учитываются при расчетах, поэтому этот выбор можно использовать в качестве входных данных для формулы, вырабатывающей сводную статистику по осадкам. На рис. 2.4 показан аналогичный трехмерный пример, но на этот раз у нас не «чистый» трехмерный массив, а скорее семейство объектов, каждый из которых содержит набор полей, включая двумерную таблицу. Данные взяты из электронной таблицы, которую (вымышленная) компания может использовать при планировании рабочей силы. Для ряда сайтов на листе показан идентификатор сайта, адрес сайта и таблица численности персонала с разбивкой по классам и .

<р>. Обратите внимание, что на рис. 2.2 красным каркасным курсором выбраны три ячейки: цифры населения за два года для «восточного» региона и соответствующая внутренняя маргинальная ячейка. Однако это не произвольный выбор, который можно получить, перетаскивая диапазон ячеек в обычной электронной таблице. Скорее, курсору выбора в нашей схеме разрешено выбирать любой из диапазонов, которые мы установили выше, полностью или любую строку, столбец или (конечно) отдельную ячейку в таком диапазоне. Нажатие стрелки вверх в нашем демонстрационном приложении перемещает курсор к трем соответствующим ячейкам (включая одну крайнюю) для «Уэст-Мидлендс» — выделение не сворачивается обратно в одну ячейку. Пользователь может углубляться в заданные им диапазоны или выходить за их пределы и, следовательно, перемещаться по разным .

<р>. изучение рис. 2.4 покажет еще одну особенность того, как мы интерпретируем элементы шаблона: одна ячейка в шаблоне может порождать встроенный диапазон ячеек в соответствующей позиции в диапазоне, которым она управляет. Адрес сайта тому пример. В шаблоне только одна ячейка представляет адрес сайта. Но для каждого отдельного экземпляра сайта в этом месте был встроен одномерный диапазон ячеек, чтобы разместить адрес с переменным количеством строк. Наш механизм компоновки знаком с этим поведением и соответствующим образом приспосабливает переменный размер объекта, сохраняя при этом выравнивание по элементам, которые являются частью более крупного объекта .

<р>. В будущей работе мы предлагаем сделать этот процесс уточнения структуры более привлекательным для пользователя, максимально приблизив его к вторичной нотации, которую они, возможно, захотят применить в любом случае. Возвращаясь к рисунку 2 .1, пользователь явно решил разграничить основную таблицу, заключив ее в рамку, идентифицировать заголовки столбцов, заштриховав их, и выделить определенные столбцы в группы с помощью вертикальных линий. Эти действия, по крайней мере, близки к тем, которые необходимо применять для создания полной структуры, и мы предлагаем использовать эту параллель — возможно, даже до такой степени, что явное форматирование становится устаревшим в пользу полного соответствия между форматом и форматированием. структура. Аналогией может быть использование именованных стилей в текстовом процессоре для явной связи между внешним видом и структурой документа, в отличие от того, чтобы пользователь применял форматирование .

<р>. обратите внимание, что устранение глобальной сетки устранило небольшое визуальное неудобство обычной электронной таблицы: когда две таблицы располагаются вертикально на одном листе, они вынуждены использовать общую ширину столбцов, даже если содержимое в каком-то столбце верхней таблицы может подойти по ширине, отличной от соответствующего столбца в нижнем. На рис. 2.2 наш механизм компоновки распознал, что небольшая таблица вверху представляет собой отдельный диапазон от основной таблицы, и нарушил это нежелательное .

<р>. Развивая теорию, мы отложим в сторону графический мир электронной таблицы и вернемся к более простой текстовой нотации. Мы могли бы представить небольшое подмножество более ранних данных о населении, используя следующий список списков: Следуя общепринятым языкам программирования, мы использовали здесь нотацию, в которой списки заключены в квадратные скобки, а составляющие их элементы разделены запятыми. Нуль обозначает пустую ячейку; четыре нулевых значения выше соответствуют ячейкам в левом поле таблицы на рис. 2.2. «Регион» и «Область» являются названиями столбцов и, следовательно, занимают ячейки в верхнем поле. В этом примере нет имен строк, поэтому левое поле содержит только .

<р>. нулевой шаблон, за которым следует лиш, является допустимым, но недопустимым, поскольку атом 3 после [1,2] не является допустимым. Это правило позволяет нам определить ряд часто встречающихся структур в электронных таблицах. Например, внутреннее верхнее поле основной таблицы на рис. 2.2 — это лиш [null, null, null, [null, 2014, 2015], ["X", 2014, 2015]]. Это устанавливает шаблон для последующих строк его таблицы как три столбца, за которыми следуют две группы столбцов, каждая из которых содержит еще три столбца. Обычный трехмерный массив определяется двумерной таблицей в своем шаблоне. Например, данные об осадках на рис. 2.3 содержат в верхнем поле лишнее: [ [null, 2015, .

<р>. Заголовки строк и столбцов являются частью рабочей таблицы На рис. 2.1 показан небольшой пример электронной таблицы (созданной в LibreOffice), в которой используются некоторые данные о населении и географических районах, а также вычисляется плотность населения по регионам. Каждая из ячеек в двух столбцах плотности населения содержит формулу, которая ссылается на площадь и соответствующий столбец годовой численности населения. На рисунке одна такая формула видна в ячейке .

В статистике население в основном представляет собой совокупность объектов. Это могут быть числа, люди, предметы и т. д. Таким образом, население означает не что иное, как среднее значение этой группы предметов. Это в основном среднее арифметическое группы, и его можно рассчитать, взяв сумму всех точек данных, а затем разделив ее на количество элементов, которые у нас есть в группе. Это наиболее распространенный метод измерения центра набора данных, но очень редко мы рассчитываем среднее значение генеральной совокупности. Причина этого в том, что население представляет собой большой набор данных, и поиск среднего значения населения требует очень много времени и денег. Например, возраст людей, живущих в Вашингтоне, округ Колумбия, является набором населения; очень сложно сосчитать каждого человека, а потом взять среднее. Поэтому обычно мы извлекаем выборку из совокупности, которая является представлением множества совокупности, и берем среднее значение выборки, чтобы увидеть, что является средним значением совокупности.

Загрузить корпоративную оценку, инвестиционно-банковские услуги, бухгалтерский учет, калькулятор CFA и другие

Формула для среднего значения задается следующим образом:

Если вы хотите использовать среднее значение выборки в качестве репрезентативного среднего значения генеральной совокупности:

Примеры формулы среднего значения совокупности (с шаблоном Excel)

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять расчет формулы среднего значения населения.

Допустим, у вас есть набор данных с 10 точками данных, и мы хотим рассчитать для него среднее значение совокупности.

Набор данных:

Решение:

Среднее значение населения рассчитывается по приведенной ниже формуле

Среднее значение населения = сумма всех элементов / количество элементов

Допустим, вы хотите инвестировать в IBM и очень хотите посмотреть на ее прошлые результаты и прибыль. Вы хотите вернуться на 20 лет назад и рассчитать ежемесячную прибыль, но это станет очень беспокойным. Итак, вы решили взять выборку за последние 10 месяцев и рассчитать доходность и ее среднее значение. Вы считаете, что взятая вами выборка правильно отражает генеральную совокупность.

Все в одном пакете для финансового аналитика: более 250 курсов, более 40 проектов, более 250 онлайн-курсов | 1000+ часов | Поддающиеся проверке сертификаты | Пожизненный доступ
4,9 (3296 оценок)

Решение:

Итак, если вы видите здесь, за последние 10 месяцев доход IBM сильно колебался.

Выборочное среднее значение рассчитывается по приведенной ниже формуле

Среднее значение выборки = сумма всех элементов в выборке / (количество элементов в выборке — 1)

Среднее значение выборки = (3,74 % + 1,07 % +4,34 % + (-23,66) % + 7,66 % + (-7,36) % + 18,25 % + 2,76 % + 1,48 % + 0,00 %) / (10 – 1)< /li>
Выборочное среднее = 8,28% / 9
Выборочное среднее = 0,92%

В целом за последние 10 месяцев средний доход составил всего 0,92%.

Пояснение

Актуальность и использование формулы среднего значения генеральной совокупности

В целом, показатель средней численности населения очень прост, но является одним из важнейших элементов статистики. Это основная основа статистического анализа данных. Его очень легко рассчитать и легко понять. Но, как упоминалось выше, среднее значение населения очень сложно рассчитать, поэтому это скорее теоретическая концепция. Нет смысла затрачивать огромные усилия на поиск среднего множества совокупности. Таким образом, выборочное среднее является более реалистичной и практичной концепцией. Кроме того, среднее значение, если рассматривать его отдельно, имеет относительно меньшее значение из-за недостатков, описанных выше, и является скорее теоретическим числом. Поэтому мы должны очень осторожно использовать среднее значение и не должны анализировать данные только на основе среднего значения.

Калькулятор формулы среднего значения населения

Вы можете использовать следующий Калькулятор средней популяции