נתונים סטטיסטיים של אוכלוסיות ושילובם למחקרים קלים

חשיבות הנתונים של האוכלוסייה ההיסטורית

נתונים היסטוריים מהווים את עמוד השדרה של ההבנה שלנו כיצד חברות התפתחו לאורך מאות שנים.הוא מקיף הרבה יותר מאשר מספרים פשוטים; הוא כולל מבנים בגיל, יחסי מין, יצירות משק בית, התפלגות אתנית ולשונית, ודפוסי דיפוזיה גיאוגרפיים.נקודות נתונים אלה משחזרותקים באופן הדוק ממערך רחב של מקורות ראשוניים: רישומים של טבילות, נישואים, קבורה וכתובות גיאוגרפיות; רשומות של קבוצות קרקעיות, לדוגמה: 16 קומות; רשומות של קבוצות של קבוצות של קבוצות של קבוצות של קבוצות צבאיות; לדוגמה: 1.

היסטוריונים דמוגרפיים השתמשו ברשומות אלה כדי לעקוב אחר ההשפעה של הזעזועים העיקריים - משקעים, רעב, מלחמות ותעשיה - על דינמיקה של האוכלוסייה, מוות שחור של המאה ה -14, למשל, הפחית את אוכלוסיית אירופה בכשליש, לעצב מחדש את שוקי העבודה, בעלות הקרקע ואפילו מוסדות תרבותיים עבור אירועים סירופים כאלה דורשות עיגול קפדני של רשומות מקומיות על מנת לבודדות, כמו גם על ידי שמירה על נתונים היסטוריים, או על בסיס קבועות, כמו גם על בסיס מתודולוגיות, כמו מתודולוגיות, או מוסדות תרבות.

Cliometrics: מהפכה קוונטית ב Inquiryהיסטורית

(ה) הופיעו בשנות החמישים וה-60 כמאמץ מכוון ליישם תיאוריה כלכלית פורמלית ושיטות כמותיות לשאלות היסטוריות, ומאתגרים את המסורת הנרטיבית של היסטאורוגרפיה.המונח, שטבע על ידי כלכלן FLT:0Stanley Reitereurs Reiteral Reiterphation FLT:1, משקף את נישואיו של FLT:2ClioFillos 3 (שימוש בהיסטוריה) עם סימולציה פשטנית) ו-Factal), כפי שהוכחה לשיטות אידיאולוגיות (Ricial Reiteral) כמחקרים (Ricial Reiterdancedancedanceded: 7).

גישה זו הפכה את ההיסטוריה ממשמעת נרטיבית גרידא למדע אמפירי, אחד אשר בונה מודלים מתמטיים מפורשים של תהליכים היסטוריים: היבול מהווה פונקציה של מזג אוויר ואיכות אדמה, זרימת הסחר כתפקוד של עלויות תחבורה ומכסים, הגירה כפונקציה של פיקוח שונים, ושינוי מוסדי כוח הפועלים באופן רשמי, כמו פונקציה של מודלים תרבותיים דמוגרפיים, לאחר מכן, הם נבדקים נגד נתונים ארכאיים באמצעות כלים סטטיסטיים כגון ריבועים רגילים, משתנים, לעתים קרובות, שינויים משמעותיים של השפעות כלכליות, אם כי יש השפעה מכנית, כלומר, כלומר, שינויים משמעותיים יותר, גורמים קריטיים, על פני השפעות דרמטיות של השפעות כלכליות, אם כי יש השפעה פוליטית, אם כי יש השפעה פוליטית, על פני השפעות על פני השטחיות, על פני השפעות שליליות, אשר לעתים קרובות יותר, על פני השפעות שליליות, על פני השפעות הרסניות של השפעות שליליות, על פני השטחיות, כי יש השפעה אנושית, על פני השטחיות, לעתים קרובות יותר, אשר לעתים קרובות יותר, על פני השפעות הרסניות, כי יש השפעה יעילה יותר, כי יש השפעה אנושית, כי יש השפעה שלילית של השפעות הרסניות של השפעות שליליות, כי יש השפעה אנושית, כי יש השפעה פוליטית, כי יש השפעה אנושית, כי יש השפעה אנושית פשוטה יותר, כי יש השפעה אנושית

שיפור נתוני אוכלוסייה למחקר קליאומטרי

שינויים דמוגרפיים כמו BA אנליטית Inputs

נתוני אוכלוסייה אינם רק משתנים רקע במחקרים על-ידי ניתוחי אקלים; הם משמשים לעתים קרובות כחיוני הליבה או המשתנים התלויים במודלים של שינוי כלכלי וחברתי. החוקרים משלבים גורמים דמוגרפיים כדי לבחון נושאים מגוונים כמו צמיחה כלכלית, הגירה, שינוי מוסדי, ואת הפיזור של הטכנולוגיה.

(FLT:0) צפיפות צפיפות אינפל:1 - המשמש מודל השכרת קרקעות, פריון חקלאי, התפשטות החדשנות, ואת שכיחות הסכסוך.
(ב) [ה]המבנה של ה-Age:0]: קריטי להבנת אספקת העבודה, יחסי תלות, הצטברות הון אנושי ומבנה ההון.
(FLT:0) שערי ההפלה:1 - מקושרת לתעשיה, פיתוח שוק, מעברים אפידמיולוגיים ומרכז פוליטי.
(FLT:0) שיעורי התמותה והתמותה של ה-FLT:1, חיוני לאמדנים בעלי החיים, העברות בין-דוריות ומודלים של איזון דמוגרפי כלכלי (למשל, מתאוסיאן ומסגרות בוסרפיות).
(ב) ⁇ 0 (ההדגשה) (התחילה) – השפעה על ההתכנסות, התפוצות התרבותיות, הקומפוזיציה האתנית והיציבות הפוליטית.
(ב) ,0) בית הספר הולד (בית המקדש) מספר 1:0) - חושף מבנים משפחתיים, דפוסי נישואין, והקצאת משאבים פנימיים.

משתנים אלה נמשכים לעתים קרובות ממפקדים היסטוריים שפורסמו, אבל cliometricians יותר ויותר להסתמך על נתונים ברמה מיקרו-דרגית - רשומות חד-משמעיות של הקהילה, הערכות מס, לוחות זמנים בית ומערכות רישום חיוניות. נתונים גנובים כאלה מאפשרים ניתוח קבוצתי, מודלים של אירועים-היסטוריה-היסטוריה, ואקומטרידים מרחביים המצטברים נתונים סטטיסטיים אינם יכולים לתמוך.

גישות מתודולוגיות לשילוב נתונים

הגדלת נתוני האוכלוסייה למודלים cliometric דורשת תשומת לב זהירה למאזניים ולקשקשים מרחביים.סדרה של זמן בשיעורי לידה ברמה קהילתית ומוות, למשל, יש לתקן את השינוי בגבולות מינהליים, פרקטיקות של קליט, ושינויים בלוח השנה (למשל, הרפורמה לוח השנה הגרגוריאני).

(FLT:0) Record LinkmentageageFLT:1 - התאמת אנשים על פני מספר רב של מפקדים, רשומות חיוניות או רשימות מס כדי לבנות נתונים ארוכי טווח. Both קביעת כללים ⁇ סטים (למשל, התאמה על שם, שנת לידה ומקום) ואלגוריתמים פרוביביליסטיים (למשל, Fellegi-Sunter) משמשים.
(FLT:0) ,Imputation ו-Automultation מספר 1:) - מילוי ערכים דמוגרפיים חסרים המבוססים על מערכות יחסים סטטיסטיות עם משתנים צפופים.
(FLT:0) מודלים היררכיים של הירארכיים 1FIRLT:1) - הלווה כוח על פני אזורים או תקופות זמן כדי לשפר את ההערכות עבור אזורים עם נתונים דלילים.מודלים אלה משלבים ידע קודם על דפוסים דמוגרפיים (למשל, לוחות זמנים של תמותה ספציפיים לגיל) ומייצרים מרווחים אמינים המשקפים את אי הוודאות.
(FLT:0Geographic מערכות מידע (GIS)BuildFLT:1) - עיכוב בנתונים דמוגרפיים על מפות היסטוריות לנתח תבניות מרחביות של התיישבות, שימוש בקרקע, מחלה ותשתיות. GIS מאפשר בנייה של משתנים המבוססים על מרחק (למשל, מרחק לשוק, חוף או גבול) המשמשות לעתים קרובות ככלי במודלים של רגרסציה.
(FLT:0)-סדרה של decompositionFLT:1) - הפרדה בין מגמות, עונתיות ורכיבים מחזוריים לבודד תגובות דמוגרפיות לזעזועים כלכליים.

שיטות אלה הוחלו בשאלות קלאסיות כגון הקשר בין לחץ האוכלוסייה לבין תחילת המהפכה התעשייתית.לדוגמה, ה-FLT:0Priester ModelFLT:1 משלב הערכות של האוכלוסייה האנגלית עם סדרת שכר אמיתית לבדיקת שינויים מלתוסיים ו-Boserupian hypos על לולאות משוב דמוגרפיות כלכליות.

מקרה מחקר: המעבר הדמוגרפי באירופה

אחד האזורים העשירים ביותר של מחקר cliometric הוא המעבר הדמוגרפי - המעבר משיעורי לידה גבוהה ומוות לנמוכים אשר מלווים את התיעוש וההתאזרחות ברחבי אירופה ותוצאותיה.על ידי מיזוג נתונים דמוגרפיים עם אינדיקטורים כלכליים כגון אורבניזציה, אוריינות, תעסוקה תעשייתית, וחילוניזציה, קיפוליומטריסטים זיהו נהגים מרובים הפועלים בתקופות שונות.

עבודה יותר לאחרונה על המעבר הדמוגרפי התרחבה מעבר למערב אירופה כדי לכלול אסיה, אמריקה הלטינית ואפריקה.לדוגמה, היסטוריונים כלכליים השתמשו במפקדים היסטוריים מיפן וסין כדי להשוות את הירידה בפריון תחת משטרים מוסדיים שונים.מחקרים אלה בין-אזוריים חושפים כי בעוד דפוס כללי של המעבר דומה, התזמון, המהירות, ו- Proximate גורם להשתנות באופן משמעותי.

אתגרים ומגבלות נתונים בדמוגרוגרפיה היסטורית

חוסר שלמות, ביס, והגדרה של אחריות

נתונים היסטוריים של אוכלוסייה הם לעתים רחוקות מלאים או מדויקים לחלוטין.Censuses במדינות רבות היו מעודכנים באופן לא סדיר; כמה רשומות אבדו באש, מלחמה או הזנחה ביורוקרטית.גם כאשר רשומות שרדו, ייתכן שהן מוטות כלפי חלקים מסוימים של האוכלוסייה - בעלי קרקעות ארציים, משלמי המסים, ראשי משק הבית או זכרים של נשים, ילדים, קשישים, אוכלוסיות ילידיות, עניים, ולכן הם לעתים קרובות רשומים על ידי אנשים חסרי השפעה נמוכה יותר, או על ידי גברים, או גברים שאינם רשומים על ידי גילאים, או גברים פרטיים.

אתגר מתמשך נוסף הוא אי עקביות בהגדרה לאורך זמן ומרחב.הקטגוריה "נשה" עשויה להתייחס למשפחה גרעינית במפקד אחד, אך למשפחה המורחבת או לקבוצת מגורים בימי ביניים אחרים מעוגלים לעתים קרובות למספרים של חמישה או עשרה, במיוחד באוכלוסיות בעלות עוצמה נמוכה - תופעה המכונה "התחילה" שניתן למדוד באמצעות מדדים כגון מדדי חיסון נגדיים, הדורשים פגיעה משמעותית במקרי חירום (אפילו במקריות) של פסיקה היסטורית).

התקדמות טכנולוגית ב Digitization ו-Data Linkage

התקדמות בדיגיטליזציה הופכת את נגישות והיקף של נתונים של האוכלוסייה ההיסטורית.הפרויקטים העיקריים כגון:0.2017UMS InternationalFIRFLT:1 לפגוע במיקרו-נתונים של עשרות מדינות בכל שתי מאות שנים, מתן הגדרות משתנות עקביות ותיעוד מפורט. בדומה, את ה-FLT:2U.S. Census Bureaus היסטורי סטטיסטיקות מקושרות מציעות סדרות ארוכות טווח של זיהוי לאומי וגרסאות יכולות לרישום נתונים (OCR) באופן ישיר של קבוצות זיכרון נתונים של קבוצות זיכרון של קבוצות זיכרון של קבוצות זמן (OCRDOCR)

עם זאת, דיגיטציה מציגה את הטיות שלה. שגיאות OCR נפוצים יותר בכתב יד מבוגר, פגום, במיוחד אלה עם כתב יד לא סטנדרטי. Transcriptions עלולים להחמיץ ערכים לא סטנדרטיים, נביחות לא מובנים, או להרחיב באופן לא נכון את השמות. נהלי סטנדרטיזציה, בעוד הכרחי, יכול לזרז שינויים מקומיים משמעותיים בשמות, קטגוריות כיבושיות, או הגדרות הקשורות משפחה, משלבים את מיטביות עם כל כך איטיות של תוצאות נתונים, כולל בדיקות מורכבות, כגון, או ראיות מתקדמות, כגון, או שיטות ביקורתיות, כגון, או שיטות ביקורתיות, כגון, או שיטות ביקורתיות, אשר מאוחר יותר, או שיטות ביקורתיות, כגון, כולל, אשר מאוחר יותר, כגון, או שיטות ביקורתיות, או שיטות מסורתיות, אשר מאוחר יותר, או מחקרים מתקדמים, או מחקרים מתקדמים, או מחקרים אחרים, אשר יכולות לגרום תופעות לוואי, אשר מאוחר יותר, אשר מאוחר יותר, אשר יכולות להשפיע על ידי שימוש ידניות, כגון, כגון, תופעות לוואי, אשר יכול לגרום לאפקטים, תופעות לוואי מתקדמות, תופעות לוואי, תופעות לוואי מתקדמות, כגון, כגון, אשר יכול לגרום תוצאות ביקורתיות, כגון, כגון, כגון, אשר מאוחר יותר, אשר יכול לגרום תוצאות ביקורתיות, כגון, כגון, כגון, 000

כיוונים עתידיים: Big Data, Machine Learning ו- Interdisciplinary Synergies

מסד נתונים משולב עבור Cross-Domain Analysis

עתיד המחקר cliometric הוא יצירת מסדי נתונים משולבים המשלבים נתונים של אוכלוסייה עם מידע כלכלי, סביבתי, מוסדי ותרבותי.לדוגמה, FLT:0Euro-Clio Data Hubhilation 1 (דוגמה היפותטי) מתמזגים בין קבוצות של תפוקה סוציו-תחומית עם דגנים, שחזורי מזג אוויר מטבעות עץ, רשומות קרקעיות ונתוני מוסדיים לכל האזורים האלה, כיצד ירידה של 17 חודשים מאוחר יותר, האם, עד כה, האם, האם, עד להשפעות כלכליות, על ידי סרטן, לאחר מכן, על ידי פחתו, על ידי פחתו, על ידי פחתו, עד ל- 40 חודשים, על ידי פחתו, על ידי ירידה של נתונים מחסומים מורכבים, על ידי פחתו, על ידי פחת, על ידי התחממות כדור הארץ, על ידי פחתו, על ידי פחתו, על ידי פחתו, על ידי פחתו, על ידי נתונים פחתו, על ידי מחסומים כלכליים, על ידי מחסומים גנטיים, על ידי מחסומים גנטיים, לאחר מכן, על ידי נתונים פחת, על ידי התחממות כדור הארץ, על ידי פחת, לאחר מכן, על ידי פחת, על ידי התחממות כדור הארץ

Machine Learning and the Reשיקום של תבניות היסטוריות עמוקות

למידת מכונות היא פתיחת גבולות חדשים בדמוגרוגרפיה ההיסטורית.רשתות נילי יכולות להפר את חלוקת הגיל ממפקדים לא שלמים על ידי דפוסי למידה מרישוםים שלמים, לחזות גילי נישואין ממחקרים של בני משפחה, ואפילו לשחזר את התפשטות המרחב של מגיפות מרשומות תמותה מפורקות, בעוד שמודלים למידה עמוקה ממלאים את הסטטיסטיקות ההיסטוריות באזורים שבהם אין תיעוד, באמצעות תכונות כגון רשתות דרכים, תבניות התיישבות, כיסוי קרקע, כיסוי קרקעי, וכתובות, ומקורות טבעיים, במיוחד, אשר אינם יכולים להעריך את הגדלים, במיוחד את הגדלים, וטכניקות עיבוד חזותיות, ומניעים, ומניעים, במיוחד, ומניעים, אשר אינם יכולים להעריך את הרשומות היסטוריות.

חיבור העבר וההווה: מדיניות רלוונטיות ו- Long-Run Dynamics

בסופו של דבר, השילוב של נתונים של האוכלוסייה ההיסטורית למחקרים של מחלת האקלים אינו רק פעילות אקדמית.הבנת הדינמיקה ארוכת הטווח של האוכלוסייה והכלכלה מודיעה על מחלוקות מדיניות עכשווית על חברות ההזדקנות, הגירה, פיתוח בר-קיימא ובריאות הציבור.הבדיקות המלתוסיות שמגבילות את משברי האוכלוסיות הטרמפיסטים והאנטי-תעשייתיות של אוכלוסיות הטרמפיסטים, תוך כדי לנטרל את שיטות המחקר, הגמישות ההיסטוריות, על-התיקים, על-ידי המשתנים, על-ההשפעה של המשתנים, על-ה, על-ידי המשתנים, על-ידי המשתנים, על-האנטי-ידי המשתנים, על-ידי המשתנים, על-ידי המשתנים, על-ידי המשתנים, על-ידי שיטות המשתנים, על-ידי שיטות המחקר המשתנים, על-ידי המשתנים, על-ידי המשתנים, על-ידי המשתנים, על-ידי המשתנים, על-ידי המשתנים, על-ידי שיטות המחקר המשתנים המשתנים המשתנים המשתנים המשתנים המשתנים, המשתנים, על-ידי שיטות המשתנים, על-ידי שיטות המשתנים, על-ידי שיטות המשתנים, המשתנים המשתנים המשתנים המשתנים המשתנים המשתנים המשתנים המשתנים

לסיכום, נתוני האוכלוסייה ההיסטורית, כאשר משולבים בקפידה לתוך מסגרות cliometric, משנים את תפיסתנו של ההיסטוריה הכלכלית.למרות האתגרים המתמשכים של שלמות, הטיה והגדרה, הסינרגיה בין מדעי הרוח הדיגיטלית, חדשנות סטטיסטית, והתאוריה הכלכלית מרחיבה בהתמדה את הגבולות של מה שאנו יכולים לדעת על השורשים הדמוגרפיים של העולם המודרני.