3.1 不同预测方法的预测结果

表3　　不同人口预测方法的预测结果　　单位：万人

3.2 预测方法的分析

上述7种预测方法可以预测出未来不同时期的人口并可以在计算机上完成，计算速度快，但每一种方法都有各自的特点和适应范围。

3.2.1 一般预测方法的局限

采用一元线性回归、自回归、指数函数、幂函数模型时必须对其进行F检验，F值大于临界值方可使用。除此之外方程式只表现在样本资料范围内变量间的相关关系，对于内插预测是有效的，而在外推预测中必须审视其动向，如果动向适合模型外推，那么预测结果也是可靠的。

3.2.2 灰色系统GM（1，1）评价(www.daowen.com)

灰色系统GM（1，1）法克服了最小二乘法对资料的随机波动完全盲目被动局势，对于预测对象的资料不全或资料的波动太大人口发展趋势效果较好。

3.2.3 Logistic生物模型

Logistic生物模型考虑到人口总数增长的有限性，且提出了人口总数增长的规律即随着人口总数的增长，人口增长率逐渐下降。Logistic模型将研究对象的数量指标泛称为变量。当变量随时间逐渐增长，它对时间的变化率开始单调增加，逐渐达到最大值，然后单调递减，变量的变化逐渐趋于饱和。这一类过程称为饱和增长过程。它有3个显著的特征：其一为单调递增性；其二为增长有限性；其三为形状呈S型。

3.2.4 Leslie模型

Leslie人口预测模型只考虑人口的自然增长，没有考虑人口的机械增长，所以它对大范围、大尺度的人口预测比较适宜，而对小范围、小尺度区域的人口预测和人口流动性较强的地区存在局限性。