คำถามติดแท็ก demography

ดูเหมือนว่าเป็นสากลที่สถิติประชากรได้รับในแง่ของประชากร 100,000 ต่อปี ตัวอย่างเช่นอัตราการฆ่าตัวตายอัตราการฆ่าตัวตายปีชีวิตที่ปรับความพิการรายการต่อไป ทำไม? ถ้าเราพูดถึงเรื่องเคมีส่วนต่อล้าน (ppm) เป็นเรื่องธรรมดา ทำไมการนับคนดูแตกต่างอย่างลึกซึ้ง จำนวน 100,000 ไม่มีพื้นฐานในระบบ SI และเท่าที่ฉันสามารถบอกได้ว่ามันไม่มีพื้นฐานเชิงประจักษ์เลยยกเว้นความสัมพันธ์ที่อ่อนแอกับเปอร์เซ็นต์ จำนวนต่อ 100,000 อาจตีความได้ว่าเป็น mili-percent, m% ฉันคิดว่ามันอาจจะคร่ำครวญบ้าง นี่เป็นสิ่งประดิษฐ์ทางประวัติศาสตร์หรือไม่? หรือมีข้อโต้แย้งใด ๆ ในการปกป้องหน่วย?

10 demography  units 

ตัดต่อไปนี้จะนำมาจากบทความนี้ ฉันเป็นมือใหม่ในการบู๊ตสแตรปและพยายามที่จะใช้การบู๊ตสแปปปิ้งแบบกึ่งพารามิเตอร์แบบกึ่งพารามิเตอร์และแบบไม่มีพารามิเตอร์สำหรับแบบจำลองเชิงเส้นผสมกับR bootแพ็คเกจ รหัส R นี่คือRรหัสของฉัน: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, indices){ data <- data[indices, ] mod <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=data) fixef(mod) } set.seed(12345) Out <- boot(data=Cultivation, statistic=boot.fn, R=99) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography