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【24h】

Estimativas e proje??es populacionais para pequenos domínios: uma avalia??o da precis?o para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007

机译:小范围人口估计和预测:对里约热内卢各市在2000年和2007年的准确性进行评估

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摘要

As proje??es populacionais vêm sendo utilizadas, com frequência cada vez maior, como subsídio para planejar o desenvolvimento econ?mico, social, político e ambiental de diversos países. Entretanto, quanto maiores os níveis de detalhamento geográfico, demográfico e temporal requeridos, menos precisas se tornam as proje??es. Em pequenos domínios, como municípios, por exemplo, enfrentam-se dificuldades como tamanho reduzido da popula??o, volatilidade dos dados nos seus padr?es de crescimento, falta de informa??es de qualidade, entre outros. O objetivo deste trabalho é avaliar algumas metodologias de proje??es populacionais para pequenos domínios, tomando como objeto de estudo os municípios do Estado do Rio de Janeiro. As técnicas estudadas s?o os métodos AiBi, rela??o de coortes de Duchesne e correla??o de raz?es, usadas para compara??o com os resultados do Censo 2000 e com a Contagem de 2007. Os resultados comparativos com o Censo 2000 indicam que, em média, as estimativas e proje??es provenientes da aplica??o dos três métodos apresentam um nível de precis?o dentro de uma margem aceitável, mas os erros variam de -21,4% a 24,1% e as proje??es tendem a ser subestimadas. Já a compara??o dos resultados com a Contagem de 2007 revelou-se menos precisa. Pelos motivos descritos neste trabalho, o método de correla??o de raz?es, que utiliza variáveis sintomáticas, mostrou melhores resultados do que os demais, entre o conjunto de métodos avaliados para os municípios do Rio de Janeiro.
机译:人口预测已越来越频繁地用作计划几个国家经济,社会,政治和环境发展的补贴。但是,所需的地理,人口统计和时间细节水平越高,预测变得越不准确。例如,在诸如市政当局之类的小领域中,面临的困难包括人口规模缩小,增长模式中数据的波动性,缺乏质量信息等。这项工作的目的是,以里约热内卢州的市镇为研究对象,评估小范围人口预测的一些方法。所研究的技术是AiBi方法,Duchesne队列列表和比率相关性,用于与2000年人口普查和2007年普查的结果进行比较。根据2000年的人口普查,平均而言,使用这三种方法得出的估算值和预测值在可接受的范围内显示出一定的精确度,但误差范围为-21.4%至24.1%的预测很容易被低估。将结果与2007 Contagem进行比较的准确性较低。由于这项工作中所述的原因,在对里约热内卢市进行评估的一组方法中,使用有症状变量的比率相关方法显示出比其他方法更好的结果。

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