Publications-Theses

題名 電腦模擬與隨機方法在人口推估上的應用
An Empirical Study of Simulation and Stochastic Methods on the Population Projections
作者 郭孟坤
Kuo,MengKun
貢獻者 余清祥
Yue,Jack C.
郭孟坤
Kuo,MengKun
關鍵詞 人口推估
人口變動要素合成法
拔靴法
預測
電腦模擬
日期 2006
上傳時間 8-Dec-2010 14:40:37 (UTC+8)
摘要 人口推估(Population Projection)涉及國家的政策及規劃,精確的結果可協助國家適時制訂政策,提高國民福祉。臺灣現在使用的方法為人口變動要素合成法(The Cohort Component Method),可算是情境推估(Scenario Forecast)的一種,其起源可追溯至1920年代(Whelpton, 1928),參酌專家意見之後,使用高、中、低三種推計來描述其變動範圍。除了情境推估外,近年在人口變動要素合成方法上發展出的新方法大致可以分成三種:一為隨機推估(Stochastic Forecast Method)、一為模擬情境(Random Scenario Method)、一為推估誤差(ex post Method),美國及聯合國已經不單單依賴專家提供的傳統高、中、低推計,轉而使用這些新的推估方法。
由於近年來生育率快速降低、平均餘命延長以及外籍新娘增多等因素,大為提高人口推估的難度,因此本文將機率的概念併入人口推估中,以預測區間(Prediction Interval)來捕捉人口各項特性的可能變動範圍。除了回顧幾種在人口變動要素合成法中發展出的隨機推估方法及合併專家意見的方針外,也使用區塊拔靴法(Block Bootstrap)電腦模擬,進行臺灣、美國、日本、法國四個國家的人口推估。另外,本文也採用以Stoto(1983)提出的預測誤差估計,評估區塊拔靴法和人力規劃處推估結果之異同,以提供使用專家意見與隨機方法的參考。最後則是比較臺灣以北中南東小區域推估和臺灣整體的推估結果,並合併專家意見進行臺灣地區人口推估。
參考文獻 中文部分
中華民國內政部統計資訊網,http://www.moi.gov.tw/W3/stat/ 。
中華民國臺灣95年至140年人口推計,行政院經濟建設委員會人力規劃處,http://www.cepd.gov.tw/index.jsp。
內政部(1949 ~ 2005),中華民國台閩地區人口統計,內政部編印。
何正羽(2006), “高齡人口Gompertz死亡率推估模型的建構與應用”, 東吳大學商用數學系碩士論文。
余清祥與藍銘偉(2003),“台灣地區生育率模型之研究”, 人口學刊, Vol. 27, 105-131。
黃意萍與余清祥(2002),“台灣地區生育率模式的推估研究”, 人口學刊, Vol. 25, 145-171。
曾奕翔與余清祥(2002),“台灣地區死亡率推估的實證方法之研究”,中華民國人口
學年會學術研討會。
賴思帆與余清祥(2006),“台灣與各國生育率模型之實證與模擬比較”, 人口學刊, Vol. 33, 33-59。
英文部分
Alho, J.M. (1990b), “Stochastic Methods in Population Forecasting”. Int. J. Forecasting, Vol.6, 521-530.
Alho, J.M. (2002), “The Population of Finland in 2050 and Beyond”, The Research Institute of the Finnish Economy, Discussion Papers, No.826.
Alho, J., Alders, M., Cruijsen, H., Keliman, N., Nikander, T. and Pham. D.Q.(2006),“New Forecast: Population Decline Postponed in Europe”, Statistical Journal of the United Nations ECE, Vol.23, 1-10.
Alho, J.M. and Spencer, B.D. (1997), “The Practical Specification of the Expected Error of Population Forecasts”, Journal of Official Statistics, Vol.13(3), 203-225.
Alho, J.M. and Spencer, B.D. (2005), Statistical Demography and Forecasting, Springer, New York.
Armstrong, J.S. (2001), Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, Boston.
Bongarrts, J. and G. Feeney(1998), “On the Quantum and Tempo of Fertility”, Population And Development Review, Vol.24(2), 271-291.
Bühlmann, P. (2002), “Bootstraps for Time Series”, Statistical Science, Vol. 17(1), 52-72.
Chatfield, C.(2000), Time-Series Forecasting, Chapman & Hall/CRC, New York.
Denton, F.T., Feaver, C.H. and Spencer, B.G. (2005), “Time Series Analysis and Stochastic Forecasting: An Econometric Study of Mortality and Life Expectancy”, Journal of Population Economics, Vol.18, 203-227.
Efron, B. (1979), “Bootstrap Method: Another Look at Jackknife”, Ann Statist, Vol. 7, 1-26.
Hall, P. (1985), “Resampling a Coverage Pattern”, Stochastic Processes Applications, Vol. 20, 231-246.
Human Mortality Database, http://www.mortality.org/.
Keilman, N., Pham, D.Q., and Hetland, A. (2002), “Why Population Forecasts should be Probabilistic - Illustrated by the Case of Norway”, Demographic Research, Vol. 6, 410-454.
Künsch, H.R. (1989), “The Jackknife and the Bootstrap for General Stationary Observations”, The Annuals of Statistics, Vol. 17, 1217-1261.
Lee R.D. (1974), “Forecasting Births in Post-Transition Populations: Stochastic Renewal with Serially Correlated Fertility”, Journal of American Statistical Association, Vol.69, 607-617.
Lee, R.D. (1998), “Probabilistic Approaches to Population Forecasting“, Population and Development Review, Vol. 24, Supplement : Frontiers of Population Forecasting. 156-190.
Lee, R.D. and Carter, L (1992), “Modeling and Forecasting U. S. Mortality”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 87, 659-671.
Lee, R.D. and Tuljapurkar, S.(1994), “Stochastic Population Forecasts for the United States : Beyond High, Medium and Low “, Journal of the American Statistical Association, Vol. 89, 1175-1189.
Lee, R.D. and Miller, T. (2001), “Estimating the Performance of the Lee-Carter Method for Forecasting Mortality”, Demography, Vol.38, 537-549.
Long, J.F. and Hollmann, F.W. (2004), “Developing Official Stochastic Population Forecasts at the US Census Bureau”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 201-208.
Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (1996), “Probabilistic Population Projections Based on Expert Opinion”, The Future Population of the World. What Can We Assume Today? ,Ed. W. Lutz, 397-428, Revised Edition, London, Earthscan.
Lutz, W., Saariluoma P., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2000), “New Developments in the Methodology of Expert- and Argument-Based Probabilistic Forecasting” IIASA Interim Report, IR-00-020.
Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2001), “The End of World Population Growth“, Nature, Vol. 412, 543-545.
Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2004), “The End of World Population Growth“, The End of World Population Growth in the 21st Century, 17-83, London, Earthscan.
Lutz, W. and Scherbov, S. (1998), “An Expert-Based Framework for Probabilistic National Population Projections: The Example of Austria”, European Journal of Population, Vol. 14, 1-17.
Mammen, E. and Nandi, S. (2004), “Bootstrap and Resampling”, Handbook of Computational Statistics Concepts and Methods, Ed. Gentle, J. E., Härdle, W. and Mori, Y., 468-495, Springer, Heidelberg.
O`Neill, B.C., Balk, D., Brickman, M., and Ezra, M. (2001), “A Guide to Global Population Projections”, Demographic Research, Vol. 4, 203-288.
Politis, D.N. and Romano J.P. (1994), “The Stationary Bootstrap”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 89, 1303-1313.
Sanderson, W.C., Scherbov, O’Neill, B.C. and S., Lutz, W. (2004), “Conditional Probabilistic Population Forecasting”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 157-166.
Smith, S.K.(1997), “Further Thoughts on Simplicity and Complexity in Population Projection Models”, International Journal of Forecasting, Vol. 13, 557-565.
Stoto, M.A. (1983), “The Accuracy of Population Projections”, J.A.S.A., Vol. 78 (381), 13-20.
Tuljapurkar, S., Lee, R.D., and Li, Q. (2004), “Random Scenario Forecasts Versus Stochastic Forecasts”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 185-199.
Whelpton, P.K. (1928), “Population of the United States, 1925 to 1975”, American Journal of Sociology, Vol. 34, 253-270.
Whelpton, P.K. (1954), “On Stationary Processes in the Plane”, Biometrika, Vol. 41, 434-449.
Wilson, T. and Rees, P. (2005), “Recent Developments in Population Projection Methodology : A Review”, Population, Space and Place, Vol. 11, 337-360.
描述 碩士
國立政治大學
統計研究所
94354019
95
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354019
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 余清祥zh_TW
dc.contributor.advisor Yue,Jack C.en_US
dc.contributor.author (Authors) 郭孟坤zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Kuo,MengKunen_US
dc.creator (作者) 郭孟坤zh_TW
dc.creator (作者) Kuo,MengKunen_US
dc.date (日期) 2006en_US
dc.date.accessioned 8-Dec-2010 14:40:37 (UTC+8)-
dc.date.available 8-Dec-2010 14:40:37 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 8-Dec-2010 14:40:37 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0094354019en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/49592-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計研究所zh_TW
dc.description (描述) 94354019zh_TW
dc.description (描述) 95zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 人口推估(Population Projection)涉及國家的政策及規劃,精確的結果可協助國家適時制訂政策,提高國民福祉。臺灣現在使用的方法為人口變動要素合成法(The Cohort Component Method),可算是情境推估(Scenario Forecast)的一種,其起源可追溯至1920年代(Whelpton, 1928),參酌專家意見之後,使用高、中、低三種推計來描述其變動範圍。除了情境推估外,近年在人口變動要素合成方法上發展出的新方法大致可以分成三種:一為隨機推估(Stochastic Forecast Method)、一為模擬情境(Random Scenario Method)、一為推估誤差(ex post Method),美國及聯合國已經不單單依賴專家提供的傳統高、中、低推計,轉而使用這些新的推估方法。
由於近年來生育率快速降低、平均餘命延長以及外籍新娘增多等因素,大為提高人口推估的難度,因此本文將機率的概念併入人口推估中,以預測區間(Prediction Interval)來捕捉人口各項特性的可能變動範圍。除了回顧幾種在人口變動要素合成法中發展出的隨機推估方法及合併專家意見的方針外,也使用區塊拔靴法(Block Bootstrap)電腦模擬,進行臺灣、美國、日本、法國四個國家的人口推估。另外,本文也採用以Stoto(1983)提出的預測誤差估計,評估區塊拔靴法和人力規劃處推估結果之異同,以提供使用專家意見與隨機方法的參考。最後則是比較臺灣以北中南東小區域推估和臺灣整體的推估結果,並合併專家意見進行臺灣地區人口推估。
zh_TW
dc.description.tableofcontents 第一章 前言 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 3
第二章 文獻回顧與資料簡介 4
第一節 人口變動要素合成法 4
第二節 機率人口推估 6
一、隨機推估 7
二、模擬情境 7
三、推估誤差法 8
四、相關討論 9
第三節 專家意見 10
第四節 區塊拔靴法 14
第五節 資料簡介 15
第三章 實證研究 16
第一節 區塊拔靴法在人口推估上的應用 16
第二節 實證分析 17
第三節 Lee-Carter模型與區塊拔靴法預測死亡率之比較 21
第四章 推估誤差 24
第一節 方法簡介 24
第二節 臺灣推估誤差研究 26
第三節 美國推估誤差研究 28
第五章 臺灣北中南東四區域人口推估 30
第一節 執行程序 30
第二節 比較結果 30
第六章 臺灣地區人口推估 35
第一節 執行程序 35
第二節 推估結果 35
第七章 結論與討論 41
第一節 結論 41
第二節 建議 42
參考文獻 44
附錄 48




圖形索引
圖1、臺灣未來人口成長趨勢圖 2
圖2、臺灣總人口的預測區間 18
圖3、臺灣總生育率預測區間 18
圖4、美國總人口預測區間 19
圖5、日本總人口預測區間 20
圖6、日本總人口預測區間 20
圖7、區塊拔靴法與Lee-Carter模型零歲平均餘命預測區間 22
圖8、區塊拔靴法對於Lee-Carter預測值之涵蓋率 23
圖9、2005年人力規劃處與推估誤差法的比較 27
圖10、2005年區塊拔靴法與推估誤差法的比較 27
圖11、美國總人口預測的推估誤差修正(1993與2003年比較) 29
圖12、臺灣地區北中南東總生育率推估比較 32
圖13、臺灣地區北中南東零歲平均餘命推估比較 33
圖14、臺灣地區總人口與北中南東合併總人口推估比較 34
圖15、區塊拔靴法設定不同總生育率下限之總生育率預測 36
圖16、區塊拔靴法與人力規劃處總生育率比較 37
圖17、區塊拔靴法與人力規劃處總人口推估比較 37
圖18、區塊拔靴法與人力規劃處三階段年齡結構比較 38
圖19、區塊拔靴法與人力規劃處15~64歲人口比例推估比較 38
圖20、西元2026年臺灣年初人口金字塔 39
圖21、西元2051年臺灣年初人口金字塔 39
圖22、西元2026年區塊拔靴法與人力規劃處臺灣年初人口金字塔 40
圖23、西元2051年區塊拔靴法與人力規劃處臺灣年初人口金字塔 40
圖24、臺灣零歲平均餘命預測區間 48
圖25、臺灣65歲以上人口比例預測區間 48
圖26、臺灣0~14歲人口比例預測區間 48
圖27、臺灣15~64歲人口比例預測區間 48
圖28、美國總生育率預測區間 48
圖29、美國零歲平均餘命預測區間 48
圖30、美國65歲以上人口比例預測區間 49
圖31、美國0~14歲人口比例預測區間 49
圖32、美國15~64歲人口比例預測區間 49
圖33、日本總生育率預測區間 49
圖34、日本零歲平均餘命預測區間 49
圖35、日本65歲以上人口比例預測區間 49
圖36、日本0~14歲人口比例預測區間 50
圖37、日本15~64歲人口比例預測區間 50
圖38、法國總生育率預測區間 50
圖39、法國零歲平均餘命預測區間 50
圖40、法國65歲以上人口比例預測區間 50
圖41、法國0~14歲人口比例預測區間 50
圖42、法國15~64歲人口比例預測區間 51
圖43、臺灣地區北中南東總人口比較 51
圖44、區塊拔靴法與人力規劃處零歲平均餘命比較 52
圖45、區塊拔靴法與人力規劃處65歲以上人口比例比較 52
圖46、區塊拔靴法與人力規劃處0~14歲人口比例比較 53
圖47、西元2006年臺灣年初人口金字塔 53






















表格索引
表1、美國西元2003年推估誤差法主效應 28
表2、臺灣地區推估誤差 54
表3、臺灣持續時間ANOVA Table 55
表4、臺灣基年ANOVA Table 55
表5、臺灣基年主效應敘述統計量 55
表6、美國2004年推估誤差 56
表7、美國2004年ANOVA Table 57
表8、美國2004年 之估計 57
表9、美國2004年主效應敘述統計量 57
表10、美國1994年推估誤差 58
表11、美國1994年ANOVA Table 59
表12、美國1994年 之估計 59
表13、美國2004年主效應敘述統計量 59
表14、臺灣地區各年度年初人口推估結果 59
zh_TW
dc.format.extent 44565 bytes-
dc.format.extent 206241 bytes-
dc.format.extent 205149 bytes-
dc.format.extent 369334 bytes-
dc.format.extent 324845 bytes-
dc.format.extent 361148 bytes-
dc.format.extent 387039 bytes-
dc.format.extent 366743 bytes-
dc.format.extent 335703 bytes-
dc.format.extent 372391 bytes-
dc.format.extent 290452 bytes-
dc.format.extent 298001 bytes-
dc.format.extent 650014 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354019en_US
dc.subject (關鍵詞) 人口推估zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 人口變動要素合成法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 拔靴法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 預測zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 電腦模擬zh_TW
dc.title (題名) 電腦模擬與隨機方法在人口推估上的應用zh_TW
dc.title (題名) An Empirical Study of Simulation and Stochastic Methods on the Population Projectionsen_US
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 中文部分zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 中華民國內政部統計資訊網,http://www.moi.gov.tw/W3/stat/ 。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 中華民國臺灣95年至140年人口推計,行政院經濟建設委員會人力規劃處,http://www.cepd.gov.tw/index.jsp。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 內政部(1949 ~ 2005),中華民國台閩地區人口統計,內政部編印。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 何正羽(2006), “高齡人口Gompertz死亡率推估模型的建構與應用”, 東吳大學商用數學系碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 余清祥與藍銘偉(2003),“台灣地區生育率模型之研究”, 人口學刊, Vol. 27, 105-131。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 黃意萍與余清祥(2002),“台灣地區生育率模式的推估研究”, 人口學刊, Vol. 25, 145-171。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 曾奕翔與余清祥(2002),“台灣地區死亡率推估的實證方法之研究”,中華民國人口zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 學年會學術研討會。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 賴思帆與余清祥(2006),“台灣與各國生育率模型之實證與模擬比較”, 人口學刊, Vol. 33, 33-59。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 英文部分zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Alho, J.M. (1990b), “Stochastic Methods in Population Forecasting”. Int. J. Forecasting, Vol.6, 521-530.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Alho, J.M. (2002), “The Population of Finland in 2050 and Beyond”, The Research Institute of the Finnish Economy, Discussion Papers, No.826.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Alho, J., Alders, M., Cruijsen, H., Keliman, N., Nikander, T. and Pham. D.Q.(2006),“New Forecast: Population Decline Postponed in Europe”, Statistical Journal of the United Nations ECE, Vol.23, 1-10.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Alho, J.M. and Spencer, B.D. (1997), “The Practical Specification of the Expected Error of Population Forecasts”, Journal of Official Statistics, Vol.13(3), 203-225.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Alho, J.M. and Spencer, B.D. (2005), Statistical Demography and Forecasting, Springer, New York.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Armstrong, J.S. (2001), Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, Boston.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Bongarrts, J. and G. Feeney(1998), “On the Quantum and Tempo of Fertility”, Population And Development Review, Vol.24(2), 271-291.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Bühlmann, P. (2002), “Bootstraps for Time Series”, Statistical Science, Vol. 17(1), 52-72.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Chatfield, C.(2000), Time-Series Forecasting, Chapman & Hall/CRC, New York.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Denton, F.T., Feaver, C.H. and Spencer, B.G. (2005), “Time Series Analysis and Stochastic Forecasting: An Econometric Study of Mortality and Life Expectancy”, Journal of Population Economics, Vol.18, 203-227.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Efron, B. (1979), “Bootstrap Method: Another Look at Jackknife”, Ann Statist, Vol. 7, 1-26.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Hall, P. (1985), “Resampling a Coverage Pattern”, Stochastic Processes Applications, Vol. 20, 231-246.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Human Mortality Database, http://www.mortality.org/.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Keilman, N., Pham, D.Q., and Hetland, A. (2002), “Why Population Forecasts should be Probabilistic - Illustrated by the Case of Norway”, Demographic Research, Vol. 6, 410-454.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Künsch, H.R. (1989), “The Jackknife and the Bootstrap for General Stationary Observations”, The Annuals of Statistics, Vol. 17, 1217-1261.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lee R.D. (1974), “Forecasting Births in Post-Transition Populations: Stochastic Renewal with Serially Correlated Fertility”, Journal of American Statistical Association, Vol.69, 607-617.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lee, R.D. (1998), “Probabilistic Approaches to Population Forecasting“, Population and Development Review, Vol. 24, Supplement : Frontiers of Population Forecasting. 156-190.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lee, R.D. and Carter, L (1992), “Modeling and Forecasting U. S. Mortality”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 87, 659-671.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lee, R.D. and Tuljapurkar, S.(1994), “Stochastic Population Forecasts for the United States : Beyond High, Medium and Low “, Journal of the American Statistical Association, Vol. 89, 1175-1189.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lee, R.D. and Miller, T. (2001), “Estimating the Performance of the Lee-Carter Method for Forecasting Mortality”, Demography, Vol.38, 537-549.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Long, J.F. and Hollmann, F.W. (2004), “Developing Official Stochastic Population Forecasts at the US Census Bureau”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 201-208.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (1996), “Probabilistic Population Projections Based on Expert Opinion”, The Future Population of the World. What Can We Assume Today? ,Ed. W. Lutz, 397-428, Revised Edition, London, Earthscan.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lutz, W., Saariluoma P., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2000), “New Developments in the Methodology of Expert- and Argument-Based Probabilistic Forecasting” IIASA Interim Report, IR-00-020.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2001), “The End of World Population Growth“, Nature, Vol. 412, 543-545.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2004), “The End of World Population Growth“, The End of World Population Growth in the 21st Century, 17-83, London, Earthscan.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Lutz, W. and Scherbov, S. (1998), “An Expert-Based Framework for Probabilistic National Population Projections: The Example of Austria”, European Journal of Population, Vol. 14, 1-17.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Mammen, E. and Nandi, S. (2004), “Bootstrap and Resampling”, Handbook of Computational Statistics Concepts and Methods, Ed. Gentle, J. E., Härdle, W. and Mori, Y., 468-495, Springer, Heidelberg.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) O`Neill, B.C., Balk, D., Brickman, M., and Ezra, M. (2001), “A Guide to Global Population Projections”, Demographic Research, Vol. 4, 203-288.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Politis, D.N. and Romano J.P. (1994), “The Stationary Bootstrap”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 89, 1303-1313.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Sanderson, W.C., Scherbov, O’Neill, B.C. and S., Lutz, W. (2004), “Conditional Probabilistic Population Forecasting”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 157-166.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Smith, S.K.(1997), “Further Thoughts on Simplicity and Complexity in Population Projection Models”, International Journal of Forecasting, Vol. 13, 557-565.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Stoto, M.A. (1983), “The Accuracy of Population Projections”, J.A.S.A., Vol. 78 (381), 13-20.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Tuljapurkar, S., Lee, R.D., and Li, Q. (2004), “Random Scenario Forecasts Versus Stochastic Forecasts”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 185-199.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Whelpton, P.K. (1928), “Population of the United States, 1925 to 1975”, American Journal of Sociology, Vol. 34, 253-270.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Whelpton, P.K. (1954), “On Stationary Processes in the Plane”, Biometrika, Vol. 41, 434-449.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Wilson, T. and Rees, P. (2005), “Recent Developments in Population Projection Methodology : A Review”, Population, Space and Place, Vol. 11, 337-360.zh_TW