背景：尽管产前和产时护理有所改善，死产仍然是产科中一个重要的，很大程度上未被研究和怀孕的问题。 大多数死产发生在发展中国家，大多数死产是可以预防的。 目的：确定死胎率，与死胎有关的可识别的危险因素和社会人口统计学因素。 材料和方法：这是对UATH在2012年1月至2016年12月的五年内进行的所有分娩的回顾性回顾。在本研究中，死胎被认为是妊娠或出生28周或以后的胎儿死亡。重量在1000克以上。 检索研究期内符合死产定义的病例文件夹，并分析其社会人口统计学因素，死产类型，死产的母系决定因素以及死产的推定/可确定的危险因素。 结果：在本报告所述期间内，共有5714例分娩，其中288例死产，机构死产率为50.4 / 1000例。 在288个死胎中，有136个（47.2％）是新鲜死胎，而有152个（52.8％）被浸渍。 浸渍死产（152，52.8％）稍占优势，其中94％（32.6％）的受阻劳动是造成大多数死产的原因。 大多数死产是早产（183，63.5％）。 有6名先天畸形的死产胎儿，并且没有对288名死产者进行尸检。 但是，大多数死产的产妇失业（137，47.6％）和未受教育（110，38.

基于DMSP／OLS夜间灯光数据、土地利用数据及其他与人口分布相关的社会经济与生态环境因子，在中尺度区域上研究人口统计数据的空间化及应用。以京津冀地区为研究区，首先获取2010年京津冀地区人口普查数据；然后基于各个相关因子(公路、铁路、河流、坡度、土地利用和夜间灯光)计算概率系数；最后综合各种输入变量和概率系数运用地理信息系统技术把人口普查数据分配到各个像元上。用城市人口普查数据对分配结果进行检验，检验结果为：京津冀地区2010年人口统计数据的空间化结果在城市尺度上的校验准确率可以达到74％以上。此检验结

当前人口调查年度人口统计文件.zip

easySFS TL; DR-easySFS是用于有效选择人口规模投影以构建站点频谱的工具。 它可以用于将VCF转换为dadi / fastsimcoal / momi2样式的SFS，以进行人口统计分析。 为什么需要这个？ 站点频谱不能以连贯的方式构造在缺少值的数据矩阵上。 数据丢失是类似于RADSeq的数据集的显着特征，仅删除缺失的站点将彻底丢弃大部分数据。 一个人也可以估算缺失的值，有些人这样做，但是如果您有很多缺失的数据，则估算将是不可靠的。 向下投影方法是这两个极端之间的一种折衷。 您可以“投影”到较小的样本大小，并“平均”所有可能的重采样以构建完整的数据矩阵。 需要明确的是，我没有发明这种向下投影的策略，我相信Marth等人2004年在这里得到了赞誉，我只是制作了这个用于自动探索投影值的python程序。 选择投影值 关于如何选择投影值，Gutenkunst等人2009提供了

使用dadi_pipeline与dadi进行人口统计建模 页面内容概述 引文信息 刊物 执照 接触 目的 使用此易于访问且灵活的工具dadi_pipeline执行人口统计模型优化和比较。 该工具旨在与Python软件包dadi配合使用，并假定您已经安装了该软件包。 您需要熟悉dadi的工作原理，以及使用python编写dadi脚本的一些基本语法。 dadi用户组是所有与dadi有关的问题的一个很好的资源。 在尝试使用这些脚本之前，请通读dadi的用户手册，然后尝试使用示例文件运行该程序。 该管道的最新版本旨在在Python 3中运行，并且需要Python 3版本的dadi （已针对v2.1 +进行了测试）。 您应该使用dadi和dadi_pipeline最新版本，并使用Python 3运行它们。 版本 dadi_pipeline的当前版本为v3.1.6，并且已通过dadi v2

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全球人口统计的csv文件，用于做数据集分析的，

测量英国 衡量英国是一个旨在通过手工制作的交互式图表和可视化使官方统计数据更易于访问、更有趣和更有趣的项目。 我们处理社会生活的三个主要领域：人口统计、健康和劳动力市场。 该项目的第一阶段重新审视了 2011 年英格兰和威尔士人口普查的数据。 我们将定期添加更多可视化，重点关注更新的数据。 订阅我们的 newlsetter，以便在添加新的时收到通知。 数据 所有数据均来自国家统计局，并从基于网络的官方国家统计数据库 NOMIS 中提取。 在图表标题中提到“人口普查”的地方，数据来自英格兰和威尔士的 2011 年人口普查。 人口普查 人口普查是详细社会人口统计数据的独特来源，通过人口估计和预测支持国家决策，以帮助分配资金和规划投资和服务。 它每 10 年进行一次，是我们拥有的最丰富的社交数据来源。 保持联系 如需反馈/意见/问题，请通过

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此表格数据来源于每年的中国人口统计年鉴。不过部分数据缺失。此表格数据来源于每年的中国人口统计年鉴。不过部分数据缺失。