東京都の生命表 目次 東京都の生命表 ( 櫻井祐子 菅幹雄 ) 1 資料東京都の生命表資料集 30 i
|
|
|
- ふさこ さかわ
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1
2 東京都の生命表 目次 東京都の生命表 ( 櫻井祐子 菅幹雄 ) 1 資料東京都の生命表資料集 30 i
3 ii
4 東京都の生命表 櫻井祐子 菅幹雄 はじめに東京都では 総務局統計部において 男女別 年齢別人口の予測に用いる基礎資料として 生命表の作成を行っている 生命表は 人口と出生 死亡の統計資料を基に 一定の計算方式により算出した年齢に関する死亡秩序を数種の生命関数 ( 死亡率 平均余命など ) で表したものである これらの生命関数のうち定常人口から算出した生残率が 人口予測の基礎資料となる また 生命表は 人口予測以外にも 医療や社会保障などそれ自身が多くの用途を持っており 各方面で広く利用されている 本稿では まず 生命表の概要について述べ これまで東京都が作成してきた生命表の変遷について 4 つの切り口から紹介した後 それらの生命表の結果からみた平均寿命や死亡率などの時系列変化を概観する 最後に 生命表に基づく生残率について市区町村間のばらつきを検証し 市区町村ごとの生命表について述べる 1. 生命表の概要生命表は 一定期間 ( 生命表を作成する基礎期間で 通常は 1 年間 ) におけるある人口集団についての死亡秩序を生命関数によって表したものである 生命関数には 生存数 死亡数 生存率 死亡率 定常人口 平均余命 などがある 最初に 10 万人の出生者を仮定し この 10 万人の出生者が 生命表作成基礎期間の年齢別死亡率に従って死亡していくと仮定すると 生存数は 10 万人から次第に減少し 最終的には 0 となる その間の状態を横軸に年齢 縦軸に生存数をとり それを年齢別に表したものが 生存数曲線 ( 図 1) である この生存数曲線は 歳に到達する人が何人いるかを示すものである また見方を変え 縦軸上に並んでいる出生者のある 1 人に注目し そこから横軸に平行な直線を生存曲線に達するまで引くと この直線の長さがある人の生存年数となる このような生存年数をすべての人について合計すると 10 万人の全生存延べ年数が得られる これを 10 万人で除したものが 平均寿命 である 1 生命表は ある人口で 1 年間に起こった死亡実績を あたかも同時に生まれた出生者の人口集団に 100 余年にわたって起こったものの如く考える この考えに基づいた死亡秩序が生命表の根幹を成している 2 本稿の作成においては 新井益洋氏から有益かつ適切なコメントを頂戴した また 東京都における市区町村別生命表の試算においては 東京都総務局統計部の鈴木真由美氏にご協力を頂いた ここに記して感謝申し上げる 本稿の内容と意見は 筆者個人に属するものであり 東京都の公式見解を示すものではない 本稿における内容や誤りはすべて筆者の責任に帰する 東京都総務局統計部 法政大学経済学部 1 松栄 (1988),p.1~2 2 水島 (1968),p.3 1 1
5 出典 : 松栄 (1988), 生命表の仕組みと概要 より筆者作成 図 1 生存数曲線 東京都は 男女別 年齢別人口の予測で用いる 生残率 の基礎資料として 東京都生命表 を作成し 活用してきている 生命表の推計には 国勢調査に基づく男女ごとの出生の月別に集計された年齢別人口や 人口動態統計に基づく男女ごとの死亡の月 年齢別死亡数 男女ごとの月別出生数 1 歳未満における週齢や月齢別の乳児死亡数などを用いる 表 1は 2005 年東京都生命表 ( 男 ) 3 の一部を抜粋したものである この表にある各生命関数の定義について述べる 表 1 生命表 (2005 年東京都生命表 ( 男 ) を一部抜粋 ) ( 単位単位 : 人 年 )) 年齢 生存数 死亡数 生存率 死亡率 死力 平均余命 定常人口 x l x n d x n p x n q x x µ μ x x ee x x n n L x x TT x x 0 週 月 年 年 年 東京都 (2007),p
6 生存数は 10 万人の出生者が死亡率に従って減少していくと仮定した場合に 歳になるま で生き残る者の数を 歳の生存数といい で表す は 10 万人である 死亡数は 歳の生存数 のうち 1 歳に達しないで死亡する数をいい で表す 生存率は 歳の者が 1 歳になるまで生存できる確率をいい で表す 生存数と生存率 の関係は となる 死亡率は 歳の者が 1 歳に達しないで死亡する確率をいい で表す なお 死亡数と 死亡率の関係は となり 生存率と死亡率の関係は 1 となる 死力は 歳になった瞬間における死亡率がが 1 年間続いたと仮定した死亡率をいう いう で表 し lim である 例えば 表 にある 0 週の死力の場合 m であると 出生時の死力をもってすれば 出生時 10 万人生まれても年後には 人が人が死亡するということになるが 実際にはこんなに早く大勢の出生者が死亡することはない 死力は生後日なるがが経つにつれ 急速に低下するからである また 死力れ 急 は 死亡率 が年齢と共に下がっていく幼若期 ( - (0-11 歳 ) 歳には死亡率 ) より大 より大きく それよりも年齢が高くなると死亡率 より小さくなる 4 定常人口は は 歳の生存数 から から 歳に 歳になるまでの延べ生存数を と表し 歳以上のすべての年齢の生存数の和を と表す 1 年を単位期間と考えると 歳のある人は 1 年を無事に生きて1 歳に達し 別の 歳の人は途中で死亡して 1 年未満しか生きられない 歳におけるこれらの 1 年と 1 年未満をすべて合計したのが 歳における定常人口である 出生数も 10 万人で常に一定であり 死亡秩序も変わらないとすると 一定期間後 その人口集団の総人口及びその年齢構成は一定となることから 定常人口は静止人口とも呼ばれる すなわち 定常 人口 及び は で定義される 平均余命は 歳の生存数 について これらの者の 歳以降の生存年数の平均であり e x で表す すなわち である また 0 歳の平均余命を 平均寿命 という 以上が各生命関数の定義である これらの生命関数のうち 男女別 年齢別人口の予測で用いる生残率 の算定に必要な生命関数は定常人口 である 例えば 5~9 歳の人口が 10~14 歳になるまでの生残率 は 10~14 歳の定常人口 を 5~9 歳の定常人口 で除すことにより求められる e x 4 水島 (1968),p
7 2. 東京都生命表の変遷 本節では 東京都生命表の変遷について 東京都で最初に作成した 1960 年生命表 作成の 電子計算化を行った 1965 年生命表 計算方法を精緻化した 1985 年生命表 大型汎用機から パーソナルコンピュータへ移行した 2000 年以降の生命表について述べる 年生命表 - 東京都における最初の生命表作成 - 東京都が生命表を初めて作成したのは 1960 年生命表 5 である 生命表を作成した目的は 東京都及び区部の男女別 年齢別将来人口の基礎資料のために生残率 を算出することであった この目的のためにはすべての種類の生命関数は必要としないが 生命表自身が多くの用途を持っており 広く各方面からのニーズも高かったことから 東京都及び区部における各歳別生命表と 5 歳階級別生命表を作成した 生命表の作成にあたっては 人口動態統計 の死亡表の個票に基づくデータを基礎資料として用いた また 生命表を作成するための静止人口を 1 年のうちのどの時点で捉えるかという点については 7 月 1 日を年央日とする考え方もあるが 国勢調査の人口が 10 月 1 日時点であることから この当時は 10 月 1 日を年央日とした 作成に用いた人口は 1960 年 10 月 1 日現在の国勢調査による男女別 年齢別の東京都及び区部人口であった ちなみに 国勢調査人口には外国人人口も含まれており 1960 年の国勢調査では東京都総人口に占める外国人人口の割合は約 0.7% であった 作成当時は国勢調査結果から年齢別に外国人人口を知ることができなかったため 国勢調査人口から外国人人口を分離しないまま 生命表作成の基礎人口とした 生命表の推計に必要な基礎データについて 1960 年 4 月 1 日から 1961 年 3 月 31 日の年齢階級別死亡者数は 人口動態統計 の死亡表の個票から集計した 1960 年 10 月 1 日を年央日とする 1 年間の出生数は 厚生省 ( 当時 ) による 1960 年の 人口動態統計 で集計されている 1960 年 1 月 1 日から 12 月 31 日の値を用いて 6 これを表 2 の分離因数 (separation factor) 7 によって当該年度内出生分と前年度出生分に分離した 分離因数 は 0 歳と 1 歳の死亡率を計算する際の 0 歳の死亡数を当年生まれとその前年生まれに分けるための因数である 分離因数には 出生後時間が経過するにつれて 0 歳 1 歳児の死亡率が急速に低下することが反映されており は 0 歳死亡の平均生存年数であり は 1 歳死亡における 1 歳から 2 歳に至る間の平均生存年数である 1965 年から 1997 年までは 西川俊作氏 (1965) 鳥居泰彦氏 ( ) 井原哲夫氏 ( ) 桜本光氏 (1983) 新井益洋氏 ( ) が理論指導を行い 大型汎用機で生命表の計算を行っていた 2003 年以降は 大型汎用機からパーソナルコンピュータへ計算システムを移行し 菅幹雄が理論指導を行っている 5 東京都 (1965a),pp.1~19 6 東京都 (1965a),pp.13~15 東京都 (1965a) は 0 歳と 1 歳の死亡率について 1959 年度内出生数と 1960 年度内死亡数を 人口動態統計 の死亡表の個票から集計して直接分離した結果と 人口動態統計 の 1 月 ~12 月集計値 ( 暦年ベース ) から分離因数を用いて分離した結果について 両者の比較検証を行っている 検証の結果 両方の方法による数値はほぼ等しい結果を示した このことから 出生数について 1 月から 12 月の集計値を年度集計の近似値として用いることは妥当と判断している 7 水島 (1968),pp.32~42 4 4
8 表 2 分離因数 性別 男 女 ( データ出所 ) 水島 (1968),pp 歳死亡率及び 1 歳死亡率の計算は 次のとおりである まず 出生数を とし 年生ま れの 年死亡の 歳児数を とする 次に1 年出生 年死亡の 歳児数を とすると 0 歳死亡率 及び 1 歳死亡率 の計算に必要な数値における出生数 0 歳死亡数 及び 1 歳死亡数 との関係は表 3 のとおりである 表 3 出生数 0 歳死亡数及び 1 歳死亡数の関係 年度 出生数 0 歳死亡数 1 歳死亡数 1958 (2) (1) 1960 () ( データ出所 ) 東京都 (1965a),p.14 表 3 のうち の 4 項目を除き 次のとおり算出した 0 歳死亡率 の計算 歳死亡率の計算
9 1 分離因数 は 表 2 の数値を用いた 2 歳以上における年齢別死亡率の計算は 次のとおりである 死亡数 と年央日人口 から によって平均死亡率 を算出し さらに 粗死亡率 は によって算出した 81 歳以上の高年齢層については 死亡率が不規則な変動をするので 50 歳から 81 歳までの粗死亡率 Gompertz-Makeham の式 8 ~ から逆算される生存数 ~ を用いて : 生存数,,,: 常数 によって生存数を 100 歳まで延長した さらに この粗死亡率を Greville の order 3 項数 5 の式 9 を用いて補整し 死亡率 を得た ただし 1 歳 2 歳については また 99 歳 100 歳については を用いた また 5 歳階級別生命表の死亡率は 死亡表の個票を 5 歳階級別に集計した値を基礎資料と し Reed-Merrell 表 10 により算出した 生存数 は 10 万人が同時に出生 ( ) と仮定し 死亡数 は 以下のとおり 歳 の生存数 に 歳の死亡率 を乗じて算出した 歳の生存数 から 歳の死亡数 を差し引いたものを 次の年齢 1 歳の生存数 とした 8 水島 (1968) pp.83~84 式についての詳細は後述の 2.3 の 1) を参照 9 舘 (1960) pp.671~674 水島(1968) pp.84~86 10 水島 (1968) pp.49~57 6 6
10 定常人口 は により算出したが 0 歳 1 歳については 1 1 を用いた 分離因数 は 0 歳 1 歳死亡率の計算に用いた係数と同じである 歳以後の定常人口の合計 ( 生存延年数 ) は となり 平均余命 e x は次の定義式により算出した e x このように生命表の作成は非常に多くの計算手順から成っているため 手計算による生命表 の計算には非常に長い時間と多くの労力を必要とした したがって 1960 年の生命表作成に は 5 年という長い年月がかかった それゆえ 当時生命表における作成作業の所要時間を短縮 するためには 生命表作成に必要な基礎統計調査におけるデータの整理や集計と 生命表作成 作業の両面で自動化や電子計算化を行うことが大きな課題であった 年生命表 - 東京都生命表作成の電子計算化 - 東京都は 2.1 で述べたとおり 男女別 年齢別の人口予測において生残率を必要とするため 生命表を作成している そのため 男女別 年齢別の人口予測の公表時期は 生残率の基となる生命表の定常人口がいつ得られるかに依存する 東京都で初めて年齢別に人口予測を行った 11 のは 1960 年の国勢調査結果の人口を基準とした予測である このとき生残率を算出するための基礎資料である 1960 年の生命表は 1965 年に作成が完了し 年齢別の人口予測についても同様に 1965 年の完了となった 次の 1965 年生命表 12 では 多くの生命関数等の計算手順を電子計算化し 1968 年には作成が完了した また 同時に 1965 年の国勢調査結果に基づく人口を基準とした年齢別の人口予測 13 も 1968 年に完成した ちなみに 生命表の計算に要した時間は当時の電子計算機で約 10 分であった このことから 生命表の計算における作業時間は 1960 年生命表の作成と比べ大幅に短縮を図ることができた ただし 計算時間の短縮分を除くと なお依然として生命表の計算に必要な基礎データの整備には多くの時間がかかった このような生命表における計算作業の飛躍的な効率化は 東京都の人口予測にとって 次の新しい国勢調査の結果が出るまでの 5 年間に 男女別 年齢別人口の予測以外に 新たに世帯数や昼間人口の予測を行うことを可能とした 東京都は 人口予測について 1968 年以降 区 11 東京都 (1965b) 12 東京都 (1968a),pp.16~21 13 東京都 (1968b) 7 7
11 市町村別人口の予測 男女年齢 (5 歳階級 ) 別人口の予測 世帯数の予測 昼間人口の予測 就業者数の予測 の 5 つを実施している 14 この生命表作成の電子計算化は 東京都の人口予測の拡張に大きな影響を与えた 東京都 (1968a) は 鳥居 (1968) 15 の 生命表作製のための電子計算プログラム-TLT シリーズについて- によって作成されたものである 生命表作成のためのプログラムは 当時の慶應義塾大学三田電子計算室の IBM-1620 型電子計算機 ( カード及びディスク I/O) で作成され プログラム言語は FORTRAN-Ⅱが使用されている 生命表プログラムの作成に際しては 生命表作成の方式として Greville 法 Reed-Merrell 法 Wiesler 法などいくつかの代替的な方式があり 16 理論的にはそれぞれの長所短所が明らかにされているとはいうものの 電子計算機内部の有効演算桁数の制限と有効桁の最終桁の切り捨て又は繰り上げの処理から来る計算誤差の累積の影響との兼ね合いを考慮し 多くの比較とテストを重ねた上で生命表プログラムは作られた 鳥居 (1968) の生命表プログラム-TLT シリーズは 4 つのプログラムが開発されている 1 Greville 法による年齢別生命表のプログラム 2Reed-Merrell 法による 5 歳階級別生命表のプログラム 3Reed-Merrell 法による 5 歳階級別生命表のプログラム 4Greville 法による 5 歳階級別生命表のプログラムである 年齢別生命表と 5 歳階級別生命表は それぞれ計算を行った結果 0 歳平均余命に差異が生じる場合がある それは 扱うデータが 1 歳ごとか 5 歳階級別である違いや Greville 法や Reed-Merrell 法など どの手法を用いるかによって同じ基礎資料を用いても作り方により年齢別生命表と 5 歳階級別生命表の計算結果が必ずしも整合的とは限らないからである 鳥居 (1968) は これらの生命表プログラムのテストを行い その結果 1のプログラムと比較的矛盾もなく整合的であったのは2のプログラムであり 年齢別生命表作成のためには1 のプログラムを 5 歳階級別生命表のためには2のプログラムを使用するのが望ましいと述べている 1のプログラムによる計算方式は Greville の 3 次 5 項の式を用いることを中心とする年齢別生命表作成のための方式 17 である 0 歳死亡率や 1 歳死亡率の計算では 通年ある年の 0 歳児 ( 又は 1 歳児 ) の死亡数は容易に把握できるが その中には前年生まれのものと当年生まれのものが含まれており これらを分離する必要がある もし 死亡表の個票があればそのものを再集計すればよいが それができない場合には分離因数を用いて分離することになる 1のプログラムは 死亡表の個票の再集計が可能であるという想定で作成されているが 実際には 死亡表の個票の再集計が不可能なことが多いと考えられるため 2.1 のような分離因数を用いる方法をとるものとして2のプログラムが開発されている また 1のプログラムでは 2.1 で高年齢層に適用している Gomperz-Makeham の式 ( ただし は推定される常数 ) について 鳥居 (1968) は何歳から何 14 櫻井 菅 (2016) 15 鳥居 (1968),pp.66~87 16 水島 (1968),pp.22~64 17 水島 (1968),pp.65~88 8 8
12 歳までについて適用するかを随意に変えられるようプログラム化している 鳥居 (1968) のプログラムは 生命表の計算に必要なデータシートさえ作成すれば いくつもの複雑な計算工程はプログラムが行うので非常に短い時間で計算が完了する このように生命表の計算時間が飛躍的に短縮されることによって 生命表作成作業の効率化と男女年齢別人口の予測における公表の早期化を図ることができた 年生命表 - 東京都生命表作成における計算方法の精緻化 年生命表 18 では 精度をより高めると共に 国との比較の面から 次のような計算方法の精緻化を行った 11 歳未満の年齢を日齢 月齢など表 4 のとおり 8 段階に区分し死亡率を計算したこと 2 死力の数値を求めて高齢者の死亡率の計算に用いたこと 3 定常人口の計算に積分公式を用いて算出したことである まずは 1 歳未満の年齢を日齢 月齢など表 4 のとおり 8 段階に区分し死亡率を計算したことについて述べる 1 歳未満の年齢を 8 段階に区分するのは 乳児死亡率が生後 7 日以内や 1 月以内で高く 月齢が進むにつれ急低下するからである 表 4 1 歳未満の年齢区分 日齢 月齢 7 日未満 7 日以上 14 日未満 14 日以上 21 日未満 21 日以上 28 日未満 28 日以上 2 ヵ月未満 2 ヵ月以上 3 ヵ月未満 3 ヵ月以上 6 ヵ月未満 6 ヵ月以上 1 年未満 東京都 (1987) では 1985 年における 1 年間の乳児死亡者数 について 0 : 日齢 7 日未満の死亡者数 2 : 日齢 7 日以上 14 日未満の死亡者数 2 3 : 日齢 14 日以上 21 日未満の死亡者数 3 4 : 日齢 21 日以上 28 日未満の死亡者数 4 2 : 日齢 28 日以上 月齢 2 月未満の死亡者数 18 東京都 (1987) 9 9
13 2 3 : 月齢 2 月以上 3 月未満の死亡者数 3 6 : 月齢 3 月以上 6 月未満の死亡者数 6 12 : 月齢 6 月以上 1 年未満の死亡者数 とした 出生数については 1984 年 12 月 25 日から 1985 年 12 月 24 日までの出生数を B 年 1 月 1 日から同年 12 月 31 日までの出生数をB とし 以下 年間の出生数を同じように表すと 出生より各日齢 月齢に達するまで生存する確率 は により求められる ただし
14 とした ここで 及び は それぞれ 1984 年 12 月及び 1985 年 12 月中の 出生数を表す これにより生存率 及び死亡率 は次のようになる また 0 歳の生存率 及び死亡率 は次式により求めた 1 1 歳以上の粗死亡率 の計算を行い Greville の 3 次 9 項の式を用いて補整を行い 死亡率 を求めた ただし 0, 1, 2, 3,99,100,101,102 は 次式により外挿した ,100,101, ,2,,98 0, 1, 2,
15 高齢者の死亡率は変動が激しいため 男は 85 歳以上 女は 90 歳以上について Gompertz-Makeham の法則 1 ) により延長して求めた すなわち Gompertz-Makeham によ れば 死力 は により表わされる 生存率を 1 とおくと 定義 2) より log となる 故に 死亡率 は となる すなわち パラメータ が得られれば高齢者の死亡率 を求めることができる パラメータ の推定は 非線形型最小 2 乗法で行った ( 計算には TSP 19 を利用 ) すな わち を最小にするように を求めた この死力 は 粗死亡率 を 補整した死亡率 に基づいて 後述の方法により計算される値である パラメータ の推定結果は次のとおりである 表 5 パラメータ の推定結果 地域及び男女 東京都 男 女 ) Gompertz-Makeham の法則 Benjamin Gompertz は 死力 はの指数関数 (, は常数 ) によって与えられるものとした W.M.Makeham は これをやや修正して (,, は常数 ) とした これを から積分すると log log log log は積分常数 そこで log log とすれば すなわち log log log log を得る これを Gompertz-Makeham の法則という 2) 下記定義に基づき算式を得る 19 Time Series Processor の略で 計量経済分析を容易にするために Stanford 大学で開発されたプログラム 12 12
16 log log log log 死力 は 粗死亡率 を補整した死亡率 に基づき 次のとおり計算する 死力 は で求められるが それにはまず生存数の微係数 を得なければならない 生 存数 に Lagrange の補間法による 4 次式 をあてはめる は 日齢 月齢の低いものから順次対応させるものとする 日齢 0 日と 7 日については それぞれを 0 日 7 日 14 日 21 日 28 日に対応させ 日齢 14 日以上はそれぞれを前後各 2 点を含む 5 点に対応させる は 上式を について微分した 式に 及び を代入して求めた 及び の値は 日齢 0 日は 0 7 日は 21 日は 28 日は 月齢 2 月は 6 月は 年齢 1 歳は 1 2 歳は 2 である の各点の値は 3 歳未満では となり 3 歳以上の一般項は となる こうして求めた より
17 によって 歳の死力 を計算した 最後に 定常人口及び平均余命の計算について述べる 定常人口 は で定義される この積分は Euler-Maclaurin の積分公式 (2 次項まで ) すなわち により求めた ただし は前述の死 力の計算で用いた生存数の微係数 である の値は 1 歳以上は全て 1 であり 1 歳未満については 及び のときは であり のときは のときは のときは のときは である ただし 0 歳の定常人口 は により求めた また は前述で得られた を用いて により求めた 最後に 平均余命は e x により求めた このように 生命表の計算における精緻化は 生命表自体の精度を高めると共に 国の生命 表と比較を行うことを可能とし 東京都 (1987) 以降の生命表の計算の枠組みとなった 年以降の生命表 - 東京都生命表のパーソナルコンピュータへの移行 - 東京都では 1960 年生命表から 1995 年生命表 20 まで大型汎用機で生命表の計算を行っていたが 情報処理技術の進歩に伴い パーソナルコンピュータに移行した 移行直後の 2000 年生命表 21 では 2.3. の生命表の計算をパーソナルコンピュータ上で Excel のアプリケーションソフトを使って計算処理ができるようにシステムを組み替えた 一部高齢層の死亡率の補整など Gomperz-Makeham を用いる部分については 当時の Excel の環境では難しかったため 別途 TSP を用いた 2005 年生命表 22 では Gomperz-Makeham を用いる高齢層の死亡率の補整を Excel のソルバー機能を使って行うことができるようにした このとき同時に 厚生労働省が定常人口の計算方法を Euler-Maclaurin の積分公式から Lagrange 補間公式 23 に変更したため 東京都においても国と同様に定常人口の計算方法を変更した 1 歳以上の粗死亡率 については Greville の 3 次 9 項による補整処理を行った Gompertz-Makeham による補整を行う対象年齢は 東京都全体の男女別では男性が 81 歳から 105 歳 女性が 87 歳から 98 歳 区部 (23 区の合計 ) 及び区部以外の多摩 島しょの男女別では男性が 81 歳から 98 歳 女性が 87 歳から 98 歳となった Gompertz-Makeham の補整 20 東京都 (1997) 21 東京都 (2002) 22 東京都 (2007) 23 東京都 (2007),pp.52~
18 は 補整対象年齢における Greville 補整後の死力 と による死力 との誤差の二乗の総和を最小にするように推定パラメータを推定した 推計の際には 100 歳の生存数 が厚生労働省の全国生命表におけるそれと大きく乖離しないように制約条件を置いた 推定パラメータの決定後は 図 2 の Greville 補整後の死力と Gomertz-Makeham による補整後の死力の比較 図 3 の Greville 補整後の死亡率と Gomertz-Makeham による補正後の死亡率の比較をグラフに描き 推定パラメータや推計した死力の値の妥当性を判断した y y y^ 歳 図 2 Greville 補整前 と Gompertz-Makeham による補整後 の死力 ( 年年生命表 ) 補整前 死亡率 Gompertz-Makeham による補整後 歳 図 3 Gompertz-Makeham による補整前と補正後の死亡率 (2005 年生命表 ) 15 15
19 また 推定パラメータ から推計した死力をグラフに描き 図 4 のとおり全国生命表によ る死力と比較検証を行った 東京都 男 東京都 女 全国 男 全国 女 歳 歳 -0.3 図 4 死力における全国との比較検証 (2005 年生命表 ) 2005 年生命表では 厚生労働省が定常人口の計算方法を Euler-Maclaurin の積分公式から Lagrange 補間公式に変更しており 下式のとおり 前後 2 時点を含めた全 5 時点の年齢を通る 4 次式の Lagrange 補間公式を展開したものを区間 [ 歳 1 歳 ] で定積分して求めた Lagrange 補間公式 (4 次式 ) は以下のとおりである の 5 点を通る 4 次式 表 6 の Euler-Maclaurin の積分公式と Lagrange 補間公式による定常人口を比較すると 定 常人口 では各年齢で ±5 人程度の差が生じたが 平均余命ではほとんど差は生じなかった 16 16
20 表 6 Euler-Maclaurin 積分公式と Lagrange 補間公式による定常人口の比較 (2005 年生命表 ) 年齢 月齢 週齢 Euler-Maclaurinの積分公式 Lagrange 補間公式定常人口 L 定常人口 T 平均余命定常人口 L 定常人口 T 平均余命 w w w w m m m このように パーソナルコンピュータによる生命表作成の利点は 計算結果のフィードバック性や計算結果の検証と分析が容易にできるといった点にある 3. 東京都生命表からみた平均寿命などの時系列変化東京都では人口予測で用いる基礎資料として生命表を作成してきている 本節では 東京都 (2007) までの結果について 東京都と東京都内における区部と多摩 島しょの男女別 0 歳の平均余命 ( 以下 平均寿命という ) 東京都の男女ごとの年齢別生存数曲線や死亡率などの時系列変化を概観する 3.1. 東京都の男女別 0 歳の平均余命 ( 平均寿命 ) の推移表 7 にある東京都の男女別平均寿命の推移をみると 男女とも 1960 年以降一貫して平均寿命は伸びている 1960 年と 2005 年を比べてみると 1960 年に男性 年 女性 年であったものが 2005 年には男性 年 女性 年となり 45 年で男女共に 1.2 倍平均寿命が伸びている 全国の平均寿命も同様である 東京都と全国の平均寿命の差は 2000 年の女性を除き東京都が全国を上回っている 東京都が全国を上回って平均寿命の差が最大であった年次をみると 男性は 1965 年で 2.15 年差 女性は 1960 年で 1.57 年差となっている 1980 年以降は男女共に差が 1 を下回っている 東京都と全国の平均寿命の差は 死亡の多い死因が全国平等に発生すれば差は生命表に現れないが 実際には死亡数の多い主要死因の発生には差があり 乳児死亡率が関係していると水 17 17
21 島 (1968) は述べている 24 東京都の乳児死亡率は 1954 年から 1956 年に全国で最低となり 東京都の平均寿命は 1960 年以来全国の平均寿命を上回って伸び続けている 年次 表 7 東京都と全国の男女別 0 歳の平均余命 ( 平均寿命 ) の推移 単位 : 年 東京都 全国 東京都と全国の平均寿 命の差 ( 東京都 - 全 平均寿命 対前期との差 平均寿命 対前期との差 国 ) 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 注 1) 東京都の数値は東京都生命表に基づき 全国の数値は厚生労働省の第 11 回から第 20 回 完全生命表に基づく 2) この表は東京都生命表及び全国の完全生命表に基づき筆者作成 3.2. 区部及び多摩 島しょの男女別 0 歳の平均余命 ( 平均寿命 ) の推移 東京都内を 2 つの地域に分けた東京 23 区の合計である 区部 と区部以外の地域である 多 摩 島しょ について 表 8 の男女別平均寿命の推移をみてみると どちらも東京都の平均寿 命の傾向と同様に一貫して平均寿命は伸びている 1965 年の区部の平均寿命は 東京都と多 摩 島しょの平均寿命よりも上回っていたが 1970 年以降は 東京都と多摩 島しょの平均 寿命よりも下回って推移している 表 8 東京都 区部及び多摩島しょの男女別 0 歳の平均余命 ( 平均寿命 ) の推移 単位 : 年 年次 東京都 区部 多摩 島しょ 男 女 男 女 男 女 注 ) この表は東京都生命表に基づき筆者作成 24 水島 (1968), pp.89~
22 3.3. 東京都の男女ごとの生存数曲線東京都の男女ごとの生存数曲線をみると 生存数が 5 万人を下回る年齢は どの年次も男性と女性では 5 歳程離れており 女性の方が男性よりも高い年齢となっている これは女性の方が男性よりも平均余命が長いということを表している また 男女共年次ごとに高齢層の生存数が増えてきており 生存数が 5 万人を下回る年齢も伸び 長寿化の傾向がみられる 生存数 ( 人 ) 100,000 80,000 60, 年 2000 年 1985 年 1965 年 50,000 40,000 20, 年齢 (x) 図 5 東京都の生存数曲線 ( 男 ) 生存数 ( 人 ) 100,000 80,000 60, 年 2000 年 1985 年 1965 年 50,000 40,000 20, 年齢 (x) 図 6 東京都の生存数曲線 ( 女 ) 19 19
23 3.4. 東京都の男女ごとの年齢別死亡率東京都の男女ごとの年齢別死亡率をみると 一般的な年齢別死亡率の分布と同様に どの年次も男女共に乳児の死亡率が高く 10 歳付近で死亡率が最も低くなり 年齢が高くなるにつれ死亡率は高まっていく 2005 年の死亡率について 1965 年と比べてみると 死亡率の水準は全年齢で大きく低下しており 特に 10 歳までの幼若期で顕著な低下がみられる 死亡率 (log) 年 2000 年 1985 年 1965 年 年齢 (x) 図 7 東京都の死亡率曲線 ( 男 ) 死亡率 (log) 年 2000 年 1985 年 1965 年 年齢 (x) 図 8 東京都の死亡率曲線 ( 女 ) 20 20
24 4. 市区町村ごとの生命表について東京都では これまで東京都全体や 23 区全体 ( 区部 ) という地域区分で年齢別生命表を作成し それに基づく生残率を用いて人口予測を行ってきた そこでは 市区町村間で生残率に大きな差はないことを仮定していた しかし 実際には市区町村間で無視できないばらつきがある可能性がある そこで 厚生労働省が公表している市区町村別の生命表に基づく都内 62 市区町村の生残率について 市区町村間のばらつきを検証した 最後に その検証結果を踏まえて市区町村別の生命表について述べる 4.1. 生残率における地域間のばらつきの検証について生残率における地域間のばらつきを検証するにあたって 厚生労働省による 2010 年市区町村別生命表 に基づき算出した都内 62 市区町村別の生残率を用いた 62 市区町村の生残率について男女 5 歳階級ごとに標準偏差を求め 無視できないばらつきの基準は標準偏差が 0.01 を超えるラインとした また 標準偏差が 0.01 を超える年齢階級について 東京都全体の生残率を基線とした場合の各市区町村の生残率をグラフに表してみた 男女ごとの 5 歳階級別生残率の標準偏差は表 9 のとおりである 標準偏差が 0.01 を超える年齢階級は男性が 70~74 歳以上 女性は 80~84 歳以上であり もっぱら高齢層においてばらつきがみられた 62 市区町村の生残率の平均値と東京都全体の生命表に基づく生残率を比較すると 男性は 50~54 歳まで 女性は 65~69 歳までほとんど差はみられなかったが 男性は 60~64 歳以上 女性は 80~84 歳以上で差が生じた また 標準偏差が 0.01 を超えた年齢階級について 東京都全体の生残率を基線とした場合の各市区町村の生残率を 23 区と 30 市町村 (26 市 3 町 1 村 島部の町村は除く ) に分けてグラフに表したところ 図 9 から図 12 のとおりとなった 男 表 9 男女 5 歳階級別生残率における地域間のばらつき度 ( 標準偏差 ) 62 市区町村の生残率の平均 A 62 市区町村の生東京都の生残率のばらつき度残率 B ( 標準偏差 σ) 差 A-B 女 62 市区町村の生残率の平均 A 62 市区町村の生東京都の生残率のばらつき度残率 B ( 標準偏差 σ) 差 A-B 0~4 歳 ~4 歳 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 歳以上 歳以上
25 図 9 生残率の標準偏差が 0.01 を超える年齢階級における 23 区別 ( 男性 ) の生残率 注 ) 各グラフ中の横軸の基線は 東京都全体の生残率の水準 ( 率は表 9 を参照 ) を示す 22 22
26 図 11a 生残率の標準偏差が 0.01 を超える年齢階級における 30 市町村別 ( 男性 ) の生残率 注 ) 各グラフ中の横軸の基線は 東京都全体の生残率の水準 ( 率は表 9 を参照 ) を示す 23 23
27 図 11b 生残率の標準偏差が 0.01 を超える年齢階級における 30 市町村別 ( 男性 ) の生残率 注 ) 各グラフ中の横軸の基線は 東京都全体の生残率の水準 ( 率は表 9 を参照 ) を示す 24 24
28 図 12 生残率の標準偏差が 0.01 を超える年齢階級における 30 市町村別 ( 女性 ) の生残率 注 ) 各グラフ中の横軸の基線は 東京都全体の生残率の水準 ( 率は表 9 を参照 ) を示す 4.2. 市区町村ごとの生命表についてこれまで東京都では東京都全体や区部の生命表を作成し それに基づく生残率を人口予測の基礎資料としてきたが 4.1 の検証結果により 70 歳以上の年齢階級において市区町村間で無視できないばらつきがあることが判明した 人口においては 今後 高齢化の進展が見込まれる中 将来予測における高齢者の死亡数の増大が大きく影響することが予想されており 年齢別生残率における地域間のばらつきが無視できないのではないかと考えられる この点を踏まえて 市区町村別生命表の作成について述べる 25 25
29 市区町村別生命表は これまで作成してきた年齢別生命表の方法では 市区町村レベルの人 口が少ないため死亡率が不安定となることがある そこで 5 歳階級別に集約したレベルで作 成する 25 5 歳階級別に生命表を作成する方法については 厚生労働省の 2010 年における市区 町村別生命表に作成方法が示されている 26 本稿では 厚生労働省の方法を参考に 以下の式のとおり推計を試みた 市区町村 ごとに 1 歳以上の年齢階級ごとの粗中央死亡率 により求めた は市区町村 年齢階級は 1,5,10,15,,95 とし それぞれ 1 のとき 4 5,10,15,,90 のとき 5 95 のとき とした 中央死亡率 は により求めた こうして得られた中央死亡率 を を はベイズ推定におけるパラメータである で変換することにより 死亡率 を求めた は東京都の 5 歳階級別平均生存年数であり 別途推計した東京都全体の年齢別生命表から作成した 5 歳階級別生命表における生存数 死亡数 及び定常人口 から とした 以上の式に基づき中央死亡率 と 歳から 歳までに死亡した人の平均生存年数 から生命表の死亡率 を算定した 本稿では 地域性の異なる千代田区と多摩市の 2 地域について 2010 年の 5 歳階級別生命 表の試算を行った 試算した 2 地域の 5 歳階級別生命表のうち死亡率 について 厚生労働省 の 2010 年市区町村別生命表による 2 地域の死亡率 と比較し 推計結果の妥当性を検証した 試算に用いた基礎データは 東京都 千代田区 多摩市における国勢調査に基づく 2010 年の 男女 5 歳階級別日本人人口 人口動態統計に基づく 2010 年の男女別 各歳別死亡数 1 歳未 満の男女ごとの乳児死亡数 2009 年及び 2010 年の男女別出生数である 試算した千代田区と多摩市の 5 歳階級別生命表による死亡率 の検証結果は 表 10 及び図 13 のとおりである 2010 年に厚生労働省が公表した市区町村別生命表の結果と比較して一部 の年齢階級において若干の違いが生じたものの 全体的に大きな相違はみられなかった 25 理論的には小地域ではむしろ簡易生命表 (5 歳階級別生命表 ) の方が適していると水島 (1968) は述べている 26 厚生労働省ホームページ 平成 22 年市区町村別生命表市区町村別生命表について 作成方法 アクセス日 2017 年 7 月 5 日 26 26
30 表 10 千代田区と多摩市の 5 歳階級別生命表 ( 試算 ) による死亡率 と 厚生労働省の市区町村別生命表による死亡率 の比較 年齢 千代田区 _ 男千代田区 _ 女多摩市 _ 男多摩市 _ 女厚生労働省厚生労働省厚生労働省試算 (2010) 試算 (2010) 試算 (2010) 推計 (2010) 推計 (2010) 推計 (2010) 厚生労働省推計 (2010) 試算 (2010) 0 歳 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 歳以上 また 試算した 2 地域の死亡率 同士を比較した結果は 図 13 のとおり 男女共 70 歳以上の年齢階級において 4.1 の検証結果と同様にばらつきがみられた このことは 高齢化が進む場合には 地域別の高齢人口の将来予測において 高齢層の死亡率のばらつきが無視できないことを示している 図 13a 試算した 5 歳階級別生命表による死亡率 における千代田区と多摩市の比較 27 27
31 図 13b 試算した 5 歳階級別生命表による死亡率 における千代田区と多摩市の比較 おわりに東京都では 男女 年齢別人口の予測で用いる基礎資料として 生命表を作成してきた 最初に作成された 1960 年東京都生命表 は電卓も大型汎用機もない時代に 手計算により 5 年もの時間をかけて作成が行われたものであった その直後の 1965 年東京都生命表 では 大型汎用機を用いた電子計算化により計算時間の大幅な短縮を図ることができ 生命表の早期作成が実現した これにより 昼間人口や世帯数など新たな人口予測も可能となり 人口予測の拡張化に繫がった さらに 生命表における計算方法の精緻化が行われ その後の生命表計算の枠組みが築かれた 2000 年以降の生命表作成においては 情報処理技術の進歩に伴い 計算システムをパーソナルコンピュータへ移行し現在に至っている このように生命表の推計においては コンピューターの性能と利便性が制約となっていた 現在 東京都では東京都全体や区部 多摩 島しょという地域区分で生命表を作成している これは区部あるいは多摩 島しょといった地域内では生残率に大きなばらつきがないことを暗黙として仮定している これは上で述べたようにコンピューターの性能と利便性に限界があったためである だが近年 コンピューターのめざましい性能の向上に伴い より詳細な地域区分での生命表作成も可能になりつつある 一方 今後 2030 年頃にはいわゆる 団塊の世代 が 75 歳以上となる 高齢者の死亡数は 将来の人口増減に大きく影響することが予想されることから 年齢別生残率における地域間のばらつきが人口予測に与える影響は 今後無視できないのではないかと考えられる そこで 年齢別死亡率および生残率に地域的なばらつきがどの程度あるのかを検証することにした まず厚生労働省による 2010 年の市区町村別生命表に基づく都内 62 の市区町村における 5 歳階級別生残率を用いてばらつきを検証した結果 70 歳以上で市区町村間における生残率に無視できないばらつきがあることが判明した 28 28
32 次に厚生労働省の作成方法を参考に 千代田区と多摩市の生命表の試算を行った ちなみに厚生労働省の作成方法の特徴は ベイズ推定を用いることにより 人口の少ない地域においても安定的な生命表が作成できることである 我々の千代田区と多摩市の生命表の試算結果によれば 70 歳以上でばらつきがみられた 以上の結果から 年齢別死亡率や生残率をそれぞれ地域別に推計することが必要であることが確認できた 参考 引用文献厚生労働省大臣官房統計情報部 (2012), 2010 年都道府県別生命表, 厚生労働省 HP 厚生労働省大臣官房統計情報部 (2013), 2010 年市区町村別生命表, 厚生労働省 HP 櫻井祐子 菅幹雄 (2016), 東京都の人口予測, 統計研究参考資料 117, 法政大学日本統計研究所舘稔 (1960), 形式人口学, 古今書院鳥居泰彦 (1968), 生命表作製のための電子計算プログラム -TLT シリーズについて-, 産業研究 第 5 号東京都総務局統計部 (1965a), 昭和 35 年東京都生命表, 推計人口資料第 8 号東京都総務局統計部 (1965b), 東京都男女年令別人口の推計, 推計人口資料第 9 号東京都総務局統計部 (1968a), 昭和 40 年東京都生命表, 推計人口資料第 13 号東京都総務局統計部 (1968b), 東京都男女年令別人口の推計, 推計人口資料第 14 号東京都総務局統計部 (1973), 昭和 45 年東京都生命表, 推計人口資料第 19 号東京都総務局統計部 (1978), 昭和 50 年度東京都生命表, 推計人口資料第 26 号東京都総務局統計部 (1983), 昭和 55 年東京都生命表, 推計人口資料第 30 号東京都総務局統計部 (1987), 昭和 60 年東京都生命表, 推計人口資料第 36 号東京都総務局統計部 (1991), 平成 2 年東京都生命表, 推計人口資料第 41 号東京都総務局統計部 (1997), 平成 7 年東京都生命表, 推計人口資料第 47 号東京都総務局統計部 (2003), 平成 12 年東京都生命表, 推計人口資料第 53 号東京都総務局統計部 (2007), 平成 17 年東京都生命表, 推計人口資料第 59 号松栄達朗 (1988), 生命表の仕組みと概要, 統計 39(2) 水島治夫 (1968), 生命表の研究, 財団法人生命保険文化研究所 Chiang, C.L.(1960),A stochastic study of the life table and its application : Ⅱ Sample variance of the observed expectation of life and other biometric function. Human Biology 32,pp Chiang, C.L.(1968),Introduction to Stochastic Processes in Biostatistics, John Wiley and Sons, New York. Chiang, C.L.(1984),The Life Table and Its Applications, Robert E. Krieger, Florida. Preston, Samuel H.,Patrick Heuveline, and Michel Guillot(2001),Demography, Blackwell, Oxford
33 資料 東京都の生命表資料集 1. 昭和 35 年東京都生命表 (1965), 推計人口資料第 8 号 30
34 31
35 32
36 33
37 2. 昭和 40 年東京都生命表 (1968), 推計人口資料第 13 号 34
38 35
39 36
40 37
41 3. 昭和 45 年東京都生命表 (1973), 推計人口資料第 19 号 38
42 39
43 40
44 41
45 4. 昭和 50 年東京都生命表 (1978), 推計人口資料第 26 号 42
46 43
47 44
48 45
49 5. 昭和 55 年東京都生命表 (1988), 推計人口資料第 30 号 46
50 47
51 48
52 49
53 6. 昭和 60 年東京都生命表 (1987), 推計人口資料第 36 号 50
54 51
55 52
56 53
57 7. 平成 2 年東京都生命表 (1992), 推計人口資料第 41 号 54
58 55
59 56
60 57
61 8. 平成 7 年東京都生命表 (1997), 推計人口資料第 47 号 58
62 59
63 60
64 61
65 9. 平成 12 年東京都生命表 (2003), 推計人口資料第 53 号 62
66 63
67 64
68 65
69 10. 平成 17 年東京都生命表 (2007), 推計人口資料第 59 号 結果表 1-1 平成 17 年東京都生命表 ( 男 ) 年齢生存数死亡数生存率死亡率死力平均余命定常人口 x l x n d x n p x n q x μ x e x n L x T x 0 週 月 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年
70 結果表 1-1 平成 17 年東京都生命表 ( 男 ) 年齢 生存数 死亡数 生存率 死亡率 死 力 平均余命 定常人口 x l x n d x n p x n q x μ x e x n L x T x 50 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年
71 結果表 1-2 平成 17 年東京都生命表 ( 女 ) 年齢生存数死亡数生存率死亡率死力平均余命定常人口 x l x n d x n p x n q x μ x e x n L x T x 0 週 月 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年
72 結果表 1-2 平成 17 年東京都生命表 ( 女 ) 年齢 生存数 死亡数 生存率 死亡率 死 力 平均余命 定常人口 x l x n d x n p x n q x μ x e x n L x T x 50 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年
73 結果表 2-1 平成 17 年区部生命表 ( 男 ) 年齢生存数死亡数生存率死亡率死力平均余命定常人口 x l x n d x n p x n q x μ x e x n L x T x 0 週 月 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年
74 結果表 2-1 平成 17 年区部生命表 ( 男 ) 年齢 生存数 死亡数 生存率 死亡率 死 力 平均余命 定常人口 x l x n d x n p x n q x μ x e x n L x T x 50 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年
Microsoft Word - 【確定版】H27都道府県別生命表作成方法
平別生命表の作成方 Ⅰ 平成 7 年都道府県別生命表の作成方法 生命関数の定義 生存率 死亡率ちょうど歳に達した者が + 歳に達するまで生存する確率を歳以上 + 歳未満における生存率といい これをで表し + 歳に達しないで死亡する確率を歳以上 + 歳未満における死亡率といい これをで表す 特に を歳における生存率 死亡率といい これらを で表す 生存数生命表上で一定の出生者人 ( 通常 00,000
平成27年版高齢社会白書（全体版）
第 1 章 高齢化の状況 第 1 節 高齢化の状況 1 高齢化の現状と将来像 (1) 高齢化率が 26.% に上昇我が国の総人口は 平成 26(214) 年 1 月 1 日現在 1 億 2,78 万人と 23(211) 年から4 年連続の減少であった 65 歳以上の高齢者人口は 過去最高の3,3 万人 ( 前年 3,19 万人 ) となり 総人口に占める割合 ( 高齢化率 ) も26.%( 前年 25.1%)
平成 2 9 年名古屋市民の平均余命 平成 30 年 12 月 25 日 名古屋市健康福祉局
詳細資料有 平成 30 年 12 月 25 日 市政記者クラブ様 健康福祉局監査課調査係 担当 : 武藤 久保 電話 :9 7 2-2 5 1 0 平成 29 年名古屋市民の平均余命 について 平成 29 年人口動態統計 ( 確定数 ) をもとに名古屋市の生命表を作成し 名古屋市民 の平均余命の状況を取りまとめましたので お知らせします 1 平成 29 年の本市の平均寿命 今回の生命表のポイント 男の平均寿命は80.83
まえがき 平成 24 年福島県簡易生命表 は 平成 24 年の福島県日本人人口 ( 推計 ) と平成 22~25 年の人口動態統計 ( 確定数 ) を基にして 本県の死亡状況が今後変化しないと仮定したとき 各年齢の者が1 年以内に死亡する確率や平均的にみて今後何年生きられるかという期待値などを 死亡
平成 24 年福島県簡易生命表 福島県保健福祉部保健福祉総務課 まえがき 平成 24 年福島県簡易生命表 は 平成 24 年の福島県日本人人口 ( 推計 ) と平成 22~25 年の人口動態統計 ( 確定数 ) を基にして 本県の死亡状況が今後変化しないと仮定したとき 各年齢の者が1 年以内に死亡する確率や平均的にみて今後何年生きられるかという期待値などを 死亡率や平均余命などの指標によって表わしたものです
目 次 1 平成 29 年愛知県生命表について 1 2 主な年齢の平均余命 2 3 寿命中位数等生命表上の生存状況 5 4 死因分析 5 (1) 死因別死亡確率 5 (2) 特定死因を除去した場合の平均余命の延び 7 平成 29 年愛知県生命表 9
別添 1 平成 29 年愛知県民の平均余命について ( 平成 29 年愛知県生命表の概況について ) 平成 30 年 12 月 25 日 愛知県 目 次 1 平成 29 年愛知県生命表について 1 2 主な年齢の平均余命 2 3 寿命中位数等生命表上の生存状況 5 4 死因分析 5 (1) 死因別死亡確率 5 (2) 特定死因を除去した場合の平均余命の延び 7 平成 29 年愛知県生命表 9 1 平成
平成29年版高齢社会白書（全体版）
第 1 章 高齢化の状況 第 1 節 高齢化の状況 1 高齢化の現状と将来像 (1) 高齢化率は 7.3% 我が国の総人口は 平成 8(1) 年 1 月 1 日現在 1 億,93 万人となっている 5 歳以上の高齢者人口は 3,59 万人となり 総人口に占める割合 ( 高齢化率 ) も7.3% となった 5 歳以上の高齢者人口を男女別にみると 男性は1,5 万人 女性は1,959 万人で 性比 (
< F2D906C8CFB93AE91D48A77322E6A7464>
第 2 回 日本の人口動態 : 出生と死亡 日本の人口は 移動による変化がほとんどないので 基本的に出生と死亡によって変化してきた ( 戦前は 植民地への移動や植民地からの移動も見られたが 以下の統計は 植民地の人口を差し引いている ) 1. 日本の人口推移厚生労働省人口動態統計による人口推計 太平洋戦争末期に 人口が停滞ないし減少したが その後は 1980 年代まで増加 1990 年以降 伸びが止まり
2014人口学会発表資料2
生涯未婚率の上昇による 出生率への影響 平成 26 年 6 月 15 日 ( 日 ) 第 66 回人口学会大会 統計研修所伊原一 1 概要近年の少子化における主な要因として 晩婚化と非婚化が挙げられるが 婚外子の少ない日本では 非婚化は出生率低下に直結することになるため 非婚者の増加による影響は諸外国に比べてより深刻であるといえる 一方で 現時点で 20 歳人口の非婚率は 30 年後にならないとはっきりしないという問題がある
図 1 予測のフローチャート 全体の年齢 (5 歳階級 ) 別人口の予測 ( ロジャーズ ウィルキンス モデル ) 基準年の及び の 5 歳階級別人口 基準年における 5 歳階級別のからへの転出数 からへの転出数 基準年の及びの出生数 5 歳階級別死亡数 出生率 死亡率 移動率の算定 一般化レスリー
予測方法 第 1 はじめに本予測は 平成 27(2015) 年の国勢調査結果を基準とし 区市町村別人口の予測 ( 平成 29(2017) 年 3 月 ) の結果を踏まえて 区市町村ごとに将来の男女年齢 (5 歳階級 ) 別人口を予測したものである なお 区市町村別人口の予測 の結果については 最新の推計人口を踏まえて補正を行った 第 2 予測の方法 1 予測期間平成 32(2020) 年 平成 37(2025)
Microsoft Word - NumericalComputation.docx
数値計算入門 武尾英哉. 離散数学と数値計算 数学的解法の中には理論計算では求められないものもある. 例えば, 定積分は, まずは積分 ( 被積分関数の原始関数をみつけること できなければ値を得ることはできない. また, ある関数の所定の値における微分値を得るには, まずその関数の微分ができなければならない. さらに代数方程式の解を得るためには, 解析的に代数方程式を解く必要がある. ところが, これらは必ずしも解析的に導けるとは限らない.
人口推計 における人口の算出方法 Ⅰ 概要 1 人口推計の範囲人口推計の範囲は, 我が国に常住している * 全人口 ( 外国人を含む ) である ただし, 外国人のうち, 外国政府の外交使節団 領事機関の構成員 ( 随員及び家族を含む ) 及び外国軍隊の軍人 軍属 ( 家族を含む ) は除いている
人口推計 における人口の算出方法 Ⅰ 概要 1 人口推計の範囲人口推計の範囲は, 我が国に常住している * 全人口 ( 外国人を含む ) である ただし, 外国人のうち, 外国政府の外交使節団 領事機関の構成員 ( 随員及び家族を含む ) 及び外国軍隊の軍人 軍属 ( 家族を含む ) は除いている * 3か月以上にわたって住んでいるか, 又は住むことになっている者をいう 2 推計の方法 (1) 推計の基本式人口推計では,
70-4／表１～表４.pwd
人口問題研究 (J.ofPopulationProblems)0-(.)pp.~ 都道府県別にみた女性の年齢 ( 歳階級 ) 別出生率および合計特殊出生率 : 年 研究所ではわが国の都道府県別出生力に関する指標の一つとして, 国勢調査年次, および0 年以降は毎年, 女性の年齢別出生率および合計特殊出生率を算出 公表している ). 今回は 年の結果について概説する. 女性の年齢別出生率および合計特殊出生率の算出に用いた資料は次の通り.
親と同居の未婚者の最近の状況（2016 年）
総務省統計研修所 2017 年 2 月 3 日 西文彦 親と同居の未婚者の最近の状況 (2016 年 ) Ⅰ. はじめに総務省統計研修所における調査研究の一環として 近年 一貫して完全失業率の高い 親と同居の未婚者 について研究分析を行ったので その結果の概要を紹介する 以下に述べることは筆者の個人的な見解である Ⅱ. 使用したデータと用語の定義 本稿で紹介する統計は 総務省統計局が毎月実施している労働力調査
人口 世帯に関する項目 (1) 人口増加率 0.07% 指標の説明 人口増加率 とは ある期間の始めの時点の人口総数に対する 期間中の人口増加数 ( 自然増減 + 社会増減 ) の割合で 人口の変化量を総合的に表す指標として用いられる 指標の算出根拠 基礎データの資料 人口増加率 = 期間中の人口増
(1) 人口増加率 0.07% 人口増加率 とは ある期間の始めの時点の人口総数に対する 期間中の人口増加数 ( 自然増減 + 社会増減 ) の割合で 人口の変化量を総合的に表す指標として用いられる 人口増加率 = 期間中の人口増加数 期間の始めの人口総数 人口増加数 :65 人 期間の始めの人口総数 :96,540 人 ( 平成 27 年 10 月 ~ 平成 28 年 9 月 ) 平成 17 年
表紙
第 1 章 人口と世帯 第 1 第節 1 節人口の構成 1 男女別人口平成 22 年の 国勢調査 によると 本道の総人口は 550 万 7 千人 そのうち女性は290 万 3 千人 男性は260 万 4 千人で 女性は男性より29 万 9 千人多く 本道の総人口の52.7 % を占めています 男女別の人口の推移をみると 女性の人口増加率は 戦争の影響による一時期を除き男性と比べ高く 昭和 40 年には男女の人口比率が逆転して女性が男性を上回り
Q1.65 歳での健康寿命に 65 を足せば 0 歳での健康寿命になりますか A1. なりません 別途 健康寿命の算定プログラム 等を用いて 0 歳での健康寿命を算定する必要があります 例えば 健康寿命の算定方法の指針 の図 4-3 の男の算定結果を見ると 健康な期間の平均が 65 歳時点では 17
2012 年 10 月 15 日 健康寿命の算定方法 Q&A 健康寿命の算定方法 Q&A は 健康寿命の算定方法の指針 と 健康寿命の算定プログラム の使用の参考のために 健康寿命の算定方法に関する質問と回答をまとめたものです 質問への回答はひとつの考え方を示したものに過ぎず 確定的なものではありません 必要に応じて 随時 追加と見直しを行います 平成 24 年度厚生労働科学研究費補助金 ( 循環器疾患
資料 4 明石市の人口動向のポイント 平成 27 年中の人口の動きと近年の推移 参考資料 1: 人口の動き ( 平成 27 年中の人口動態 ) 参照 ⑴ 総人口 ( 参考資料 1:P.1 P.12~13) 明石市の総人口は平成 27 年 10 月 1 日現在で 293,509 人 POINT 総人口
資料 4 明石市の人口動向のポイント 平成 27 年中の人口の動きと近年の推移 参考資料 1: 人口の動き ( 平成 27 年中の人口動態 ) 参照 ⑴ 総人口 ( 参考資料 1:P.1 P.12~13) 明石市の総人口は平成 27 年 10 月 1 日現在で 293,509 人 総人口は3 年連続で増加し 昨年から496 人増 明石市の総人口は 平成 27 年 10 月 1 日現在で293,509
年齢調整死亡率 (-19 歳 ) の年次推移 ( :1999-1) 1 男性 女性 年齢調整死亡率 -19 年齢調整死亡率 年齢調整死亡率 -19 年齢調整死亡率
1973 198 198 199 199 1999 1 3 4 5 6 7 8 9 1 11 1 年齢調整死亡率の年次推移 ( :1999-1) 9 8 7 6 5 4 3 1 男性 女性 粗死亡率 年齢調整死亡率 粗死亡率 年齢調整死亡率 1973 198 198 199 199 1999 6.1 7.64 6.19 5.84 5.73 4.87 3.4.33 7.6 7.83 7.6 5.7 7.94
「健康寿命」の伸長には若い頃からの健康改善が重要～2012年「健康寿命」の公表について考える
ニッセイ基礎研究所 保険 年金フォーカス 212-7-9 健康寿命 の伸長には若い頃からの健康改善が重要 ~212 年 健康寿命 の公表について考える 保険研究部門研究員村松容子 e-mail: yoko@nli-research.co.jp 本年 月から6 月にかけて 厚生労働省から2つの 寿命 が公表された 一つはいわゆる 寿命 で 国勢調査による完全生命表と 人口動態調査による簡易生命表をもとに
<8E7392AC8FAB C8CFB E786477>
H25.12.17 静岡県内市町の将来人口の推計について 平成 25 年 12 月 静岡県企画広報部統計利用課 目次 1 推計方法の概要 1 (1) 推計期間 1 (2) 推計手法 1 (3) 推計の前提となる係数の仮定 1 2 推計結果の概要 ( ケース別の将来推計人口 ) 3 (1) ケース別の総人口 3 (2) ケース別の年齢階層別人口及び割合 11 1 推計方法の概要 平成 25 年 3
周期時系列の統計解析 (3) 移動平均とフーリエ変換 nino 2017 年 12 月 18 日 移動平均は, 周期時系列における特定の周期成分の消去や不規則変動 ( ノイズ ) の低減に汎用されている統計手法である. ここでは, 周期時系列をコサイン関数で近似し, その移動平均により周期成分の振幅
周期時系列の統計解析 3 移動平均とフーリエ変換 io 07 年 月 8 日 移動平均は, 周期時系列における特定の周期成分の消去や不規則変動 ノイズ の低減に汎用されている統計手法である. ここでは, 周期時系列をコサイン関数で近似し, その移動平均により周期成分のがどのように変化するのか等について検討する. また, 気温の実測値に移動平均を適用した結果についてフーリエ変換も併用して考察する. 単純移動平均の計算式移動平均には,
はじめに 当財団では これまで 212 年と 15 年に 沖縄県の 5 年先までの将来推計人口を推計してきたが その後 5 年毎に公表される国勢調査および都道府県別生命表の 215 年の統計が公表されたことから同統計のほか 人口動態調査や住民基本台帳人口移動報告などの年次統計なども直近のデータに更新
沖縄県の将来推計人口 (218 年 1 月推計 ) 一般財団法人南西地域産業活性化センター はじめに 当財団では これまで 212 年と 15 年に 沖縄県の 5 年先までの将来推計人口を推計してきたが その後 5 年毎に公表される国勢調査および都道府県別生命表の 215 年の統計が公表されたことから同統計のほか 人口動態調査や住民基本台帳人口移動報告などの年次統計なども直近のデータに更新し 3 回目の将来推計人口を推計した
横浜市環境科学研究所
周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.
2013年7月3日
調布市の将来人口推計 平成 26 年 3 月 調布市 目次 1 人口推計の概要... 1 (1) 人口推計の目的... 1 (2) 推計における基本的な考え方... 1 (3) 推計結果の概要... 2 2 人口推計の方法... 5 (1) 人口推計の方法... 5 (2) 基準年の男女別 年齢別人口... 6 (3) 死亡に関する仮定値 ( 男女別 年齢別の生残率 )... 7 (4) 出生に関する仮定値
平成30年版高齢社会白書（概要版）
平成 29 年度高齢化の状況及び高齢社会対策の実施状況 第 1 章 高齢化の状況 第 1 節 高齢化の状況 高齢化率は 27.7% 我が国の総人口は 平成 29(217) 年 1 月 1 日現在 1 億 2,671 万人 ( 表 1-1-1) 6 歳以上人口は 3,1 万人 6 歳以上人口を男女別にみると 男性は 1,26 万人 女性は 1,989 万人で 性比 ( 女性人口 1 人に対する男性人口
0. ポイント低いが, 宮城県では 歳代における出生率の低さが, 京都府では0 歳代の低さが影響しており, その要因が異なる. 次に, 平均出生年齢と合計特殊出生率との関係をみたものが図 である. 概して, 平均出生年齢と合計特殊出生率との間には負の相関関係がみられる. ただし, 各都道府県が直線上
人口問題研究 (J.ofPopulationProblems)-(0.)pp.8~ 都道府県別にみた女性の年齢 ( 歳階級 ) 別出生率および合計特殊出生率 :0 年 研究所ではわが国の都道府県別出生力に関する指標の一つとして, 国勢調査年次, および0 年以降は毎年, 女性の年齢別出生率および合計特殊出生率を算出 公表している ). 今回は0 年の結果について概説する. 女性の年齢別出生率および合計特殊出生率の算出に用いた資料は次の通り.
平成28年版高齢社会白書（概要版）
平成 27 年度高齢化の状況及び高齢社会対策の実施状況 第 1 章 高齢化の状況 第 1 節 高齢化の状況 高齢化の現状と将来像 高齢化率は 26.7% 我が国の総人口は平成 27(201) 年 10 月 1 日現在 1 億 2,711 万人 ( 表 1-1-1) 6 歳以上の高齢者人口は 3,392 万人 6 歳以上を男女別にみると 男性は1,466 万人 女性は1,926 万人で 性比 ( 女性人口
親と同居の壮年未婚者 2014 年
2015 年 11 月 30 日 総務省統計研修所 西文彦 親と同居の壮年未婚者 2014 年 1. はじめに総務省統計研修所における調査研究の一環として 近年 総じて増加傾向にある 親と同居の壮年未婚者 (35~44 歳 ) について研究分析を行ったので その結果の概要を紹介する 以下に述べることは筆者の個人的な見解である 1) 2. 使用したデータと用語の定義本稿で紹介する統計は 総務省統計局が毎月実施している労働力調査
2-2 需要予測モデルの全体構造交通需要予測の方法としては,1950 年代より四段階推定法が開発され, 広く実務的に適用されてきた 四段階推定法とは, 以下の4つの手順によって交通需要を予測する方法である 四段階推定法将来人口を出発点に, 1 発生集中交通量 ( 交通が, どこで発生し, どこへ集中
資料 2 2 需要予測 2-1 需要予測モデルの構築地下鉄などの将来の交通需要の見通しを検討するに当たっては パーソントリップ調査をベースとした交通需要予測手法が一般的に行われている その代表的なものとしては 国土交通省では 近畿圏における望ましい交通のあり方について ( 近畿地方交通審議会答申第 8 号 ) ( 以下 8 号答申 と略す ) などにおいて 交通需要予測手法についても検討が行われ これを用いて提案路線の検討が行われている
7 対 1 10 対 1 入院基本料の対応について 2(ⅲ) 7 対 1 10 対 1 入院基本料の課題 将来の入院医療ニーズは 人口構造の変化に伴う疾病構成の変化等により より高い医療資源の投入が必要となる医療ニーズは横ばいから減少 中程度の医療資源の投入が必要となる医療ニーズは増加から横ばいにな
7 対 1 10 対 1 入院基本料の対応について 2(ⅲ) 7 対 1 10 対 1 入院基本料の課題 将来の入院医療ニーズは 人口構造の変化に伴う疾病構成の変化等により より高い医療資源の投入が必要となる医療ニーズは横ばいから減少 中程度の医療資源の投入が必要となる医療ニーズは増加から横ばいになると予想される 医療ニーズに応じて適切に医療資源を投入することが 効果的 効率的な入院医療の提供にとって重要
平成26年 人口動態統計月報年計(概数）の概況 1
参考資料 3 平成 26 年 人口動態統計月報年計 ( 概数 ) の概況 目 頁調査の概要 1 結果の概要 1 結果の要約 2 2 出生 (1) 出生数 4 (2) 合計特殊出生率 6 3 死亡 (1) 死亡数 死亡率 8 (2) 死因 10 4 婚姻 14 5 離婚 16 統計表 第 1 表人口動態総覧の年次推移 20 第 2 表人口動態総覧 ( 率 ) の年次推移 24 第 3 表出生数の年次推移,
和歌山県地域がん登録事業報告書
和歌山県地域がん登録事業の概要 和歌山県地域がん登録事業については 本県全域のがん罹患の実態を把握する唯一の方法であり 本県のがん対策推進の基礎資料として活用するため 実施主体である和歌山県と登録実務を担っている和歌山県立医科大学附属病院腫瘍センターがん登録室 ( 和歌山県地域がん登録室 ) が連携を図りながら 平成 23 年度から開始されたところである 当該事業の実施方法については 概ね図 Aのとおり
平成 25 年 3 月 27 日 国立社会保障 人口問題研究所 ( 厚生労働省所管 ) から 日本の地域別将来推計 人口 ( 平成 25 年 3 月推計 ) が公表されました これに基づく石川県関係分の概要は次のとおりです 目次 1 石川県の将来推計人口 1 2 県内市町 地域の将来推計人口 5 3
石川県の将来推計人口 ( 平成 25 年 3 月国立社会保障 人口問題研究所推計 ) 結果の要点 石川県の人口は平成 52(2040) 年には 100 万人を割り込む石川県の人口は長期にわたって減少が続き 平成 52(2040) 年には 100 万人を割り込み 974 千人となる ( 前回 H19.5 推計では 100 万人を割り込むのは平成 47 年 (960 千人 )) 総人口全国順位は34 位から31
第 7 回大阪市人口移動要因調査報告書 平成 27 年 3 月 大阪市都市計画局
第 7 回大阪市人口移動要因調査報告書 平成 27 年 3 月 大阪市都市計画局 はじめに 本報告書は 大阪市における社会移動の状況及びその要因について調査し とりまとめたものである 転入 転出等の社会移動は 大阪市における人口変動の主たる構成要素となっており 本市施策を検討する上で重要な基礎資料となることから 平成 21 年度に続き7 回目となる 大阪市人口移動要因調査 を実施した 本報告書は 第
63-3.ren
人口問題研究 (J.ofPopulationProblems)63-3(2007.9)pp.42~57 研究ノート 婚姻 離婚の分析における発生年齢について 同居時 別居時年齢と届出時年齢 別府志海 人口動態統計が扱っている婚姻 離婚年齢は, 年内届出分のみを対象に同居時 別居時の年齢で表章されており, 実質的な結婚生活の開始時 終了時の年齢が把握できる一方で, 年内届出分以外の件数をどのように統計に反映させるかなどの問題点を有している.
西宮市の将来人口推計 政策局政策総括室政策推進課 平成 24 年 7 月
西宮市の将来人口推計 政策局政策総括室政策推進課 平成 24 年 7 月 人口推計 ( 平成 24 年 6 月 ) 人口フレームの比較 第 4 次総合計画の策定当初の将来人口推計は 平成 14 年 (21 年 ) から 19 年 (27 年 ) の住民基本台帳登録人口及び外国人登録人口を基に 2 年 (28 年 ) から 3 年 (218 年 ) までの約 1 年間の推計値を算出したものである (とします
第１章評価にあたって
第 2 章全体目標の評価 健康おきなわ21( 第 2 次 ) では 健康 長寿沖縄の維持継承のため 平均寿命の延伸 と 健康寿命 ( 日常生活に制限のない期間の平均 ) の延伸 及び 早世の予防 を全体目標に設定しており 平均寿命 健康寿命 及び 20 ~64 歳の年齢調整死亡率 の改善を指標として評価を行いました 区分 番号 項目 ベースライン値 出典 前期目標 (H29) 直近値 ( 中間評価時
Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷
熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている
1-1 出生数 合計特殊出生率の推移 1-2 地域別合計特殊出生率の推移 1-3 出生数 出生率の推移 1-4 地域別出生率の推移 1-5 主要先進国の合計特殊出生率 1-6 地域別出生数の推移 1-7 母の年齢 (5 歳階級 ) 別非嫡出子の出生数の推移 1-8 男女別年齢階層別人口の推移 ( 山形県 ) 1-9 男女別年齢階層別人口の推移 ( 全国 ) 1-10 女性の有配偶率と有配偶出生率 (
様々なミクロ計量モデル†
担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル
将来人口の試算ケース 独自の純社会移動率 = の場合 この資料は 島田市の将来における人口について 以下の 8 ケースで試算を行ったものです 基本的に から まで 5 年ごとの国勢調査による人口をベースとし ています ( 外国人を含む ) 以下の試算は いずれも独自の 純社会移動なし で行っています
平成 27 年 5 月 19 日 島田市の将来人口試算結果 ( 独自の純社会移動率 = の場合 ) この人口資料は 国の創生本部が配布した全国市区町村の人口試算表を基に 島田市独自の試算を併せて行ったものです 人口手法 ( コーホート要因法 ) の詳細は 国立社会保障 人口問題研究所 ( 社人研 ) ホームページを御参照ください 将来人口の試算ケース 1 人口試算シート ケース1 社人研 2 ケース2
岐阜県の将来人口推計について
< 岐阜県政策研究会人口動向研究部会報告 > 岐阜県の将来人口推計について 平成 29 年 4 月 27 日 岐阜県政策研究会人口動向研究部会専門研究員 ( 統計課企画分析係 ) 今回行った推計結果本県人口は2005 年頃から減少を続けている 2045 年には約 151 万人に ( 約 52 万人の大幅減 ) ( 人 ) 2,250,000 2,000,000 1,750,000 1,500,000
Microsoft Word - 01_表紙.doc
平成 26 年福島県簡易生命表 福島県保健福祉部保健福祉総務課 まえがき 平成 26 年福島県簡易生命表 は 平成 26 年の福島県日本人人口 ( 推計 ) と平成 2 4~27 年の人口動態統計 ( 確定数 ) を基にして 本県の死亡状況が今後変化しないと仮定したとき 各年齢の者が 1 年以内に死亡する確率や平均的にみて今後何年生きられるかという期待値などを 死亡率や平均余命などの指標によって表わしたものです
(2) 高齢者の福祉 ア 要支援 要介護認定者数の推移 介護保険制度が始まった平成 12 年度と平成 24 年度と比較すると 65 歳以上の第 1 号被保険者のうち 要介護者又は要支援者と認定された人は 平成 12 年度末では約 247 万 1 千人であったのが 平成 24 年度末には約 545 万
(2) 高齢者の福祉 ア 要支援 要介護認定者数の推移 介護保険制度が始まった平成 12 年度と平成 24 年度と比較すると 65 歳以上の第 1 号被保険者のうち 要介護者又は要支援者と認定された人は 平成 12 年度末では約 247 万 1 千人であったのが 平成 24 年度末には約 545 万 7 千人と約 2.2 倍に増加しており これは第 1 号被保険者の約 38% 増の伸びと比較して高くなっており
このジニ係数は 所得等の格差を示すときに用いられる指標であり 所得等が完全に平等に分配されている場合に比べて どれだけ分配が偏っているかを数値で示す ジニ係数は 0~1の値をとり 0 に近づくほど格差が小さく 1に近づくほど格差が大きいことを表す したがって 年間収入のジニ係数が上昇しているというこ
大格差みずほインサイト 政策 2017 年 1 月 11 日 世帯の年間収入格差が拡大高齢者世帯の格差は中長期的には縮小傾向 政策調査部上席主任研究員 堀江奈保子 03-3591-1308 naoko. horie@mizuho-ri.co.jp 総務省 全国消費実態調査 によると 二人以上の世帯の年間収入格差は拡大が続いている 世帯主の年齢階級別にみると おおむね年齢の上昇とともに格差が拡大する
参考資料1 高等教育の将来構想に関する参考資料2/3
2. 進学者数等の推計について ( 推計方法 )8 歳人口の推移について 27 年度現在の小学校 年生 ~ 中学校 3 年生及び 23 年 ~26 年度の中学校卒業生の数をもとに 28 年から 45 年までの 8 歳人口の推計値を算出 8 歳人口の定義 3 年前の中学校卒業者数及び中等教育学校前期課程修了者数を基本に現在小学校 年生 ~ 中学校 3 年生として在学する者が 8 歳になっている年度の人数
講演
健康日本 21( 第二次 ) の推進 に関する 実践マニュアル研修会 健康寿命の評価 の進め方 橋本修二 藤田保健衛生大学医学部衛生学講座 報告の内容 健康日本 21( 第二次 ) 実践マニュアル 健康寿命の評価 の進め方 を説明する 節の構成は下記の通り 1. はじめに 2. 指標の定義 3. 算定方法の概要 4. 指標の特徴 5. 目標と推移 6. 評価の留意点 ( 健康寿命の初学者を想定する
政策課題分析シリーズ16（付注）
基本月額+総報酬月額相当額 が28 万円超付注 付注 1: 在職老齢年金制度の仕組みについて既述の通り 在職老齢年金制度とは 60 歳以降に厚生年金保険に加入しつつ老齢厚生年金を受給する場合において 基本月額 74 と総報酬月額相当額 75 に応じ 老齢厚生年金の受給額の一部あるいは全部が支給停止される制度である 支給停止額が決定される仕組みは 60 歳から 64 歳までの場合と 65 歳以上の場合で異なっており
Ⅲ 結果の概要 1. シングル マザー は 108 万人我が国の 2010 年における シングル マザー の総数は 108 万 2 千人となっており 100 万人を大きく超えている これを世帯の区分別にみると 母子世帯 の母が 75 万 6 千人 ( 率にして 69.9%) 及び 他の世帯員がいる世
2012 年 7 月 4 日総務省統計研修所西文彦 シングル マザーの最近の状況 (2010 年 ) Ⅰ はじめに本稿は 総務省統計研修所の調査研究の一環としてのものであり シングル マザー について 世帯の区分 配偶関係 年齢別等の統計を用いて 最近の状況を明らかにすることを目的としている なお 本稿中の記述は 筆者の個人的な見解に基づいたものである Ⅱ 使用したデータと用語の定義本稿で紹介する統計は
本章のまとめ 第 4 章当市の人口推移 本章のまとめ 現在までの人口推移は以下のとおりである 1. 人口の減少当市の人口は平成 23 年 7 月 (153,558 人 ) を頂点に減少へ転じた 平成 27 年 1 月 1 日時点の人口は 151,412 人である 2. 人口増減の傾向年齢 3 区分で
本章のまとめ 第 4 章当市の人口推移 本章のまとめ 現在までの人口推移は以下のとおりである 1. 人口の減少当市の人口は 23 年 7 月 (153,558 人 ) を頂点に減少へ転じた 27 年 1 月 1 日時点の人口は 151,412 人である 2. 人口増減の傾向年齢 3 区分では 年少人口及び生産年齢人口が 23 年から減少へ転じている一方 老年人口は増加しており 少子高齢化が進んでいる
用語等の説明 1 生命表とは生命表とは ある人口集団の死亡状況が今後変化しないと仮定したときに 各年齢の者 が死亡する確率や平均してあと何年生きられるかという期待値などを死亡率や平均余命 などの指標 ( 生命関数 ) によって表したものである これらの関数は 男女別に各年齢の死亡件数と人口を基にして
平成 22 年青森県版生命表の概況 ~ 都道府県別生命表の概況から ~ 目次 用語等の説明 1 生命表とは... 1 2 都道府県別生命表... 1 3 基礎資料... 1 総評 1 平均寿命の延び及び全国順位... 2 2 平均寿命の男女差... 2 3 主な年齢の平均余命... 3 4 特定死因を除去した場合の平均寿命の延び... 4 今後の対策 1 施策の方向性... 5 2 平成 25 年度の主な県の取組...
図表 1 人口と高齢化率の推移と見通し ( 億人 ) 歳以上人口 推計 高齢化率 ( 右目盛 ) ~64 歳人口 ~14 歳人口 212 年推計 217 年推計
みずほインサイト 政策 217 年 5 月 31 日 少子高齢化で労働力人口は 4 割減労働力率引き上げの鍵を握る働き方改革 政策調査部上席主任研究員堀江奈保子 3-3591-138 naoko.horie@mizuho-ri.co.jp 216 年の労働力人口は 6,648 万人 労働力率は 6% であるが 男女別 年齢 5 歳階級別の労働力率を同じとすれば 265 年の労働力人口は 4, 万人弱と約
Microsoft Word - 概要.doc
平成 27 年国勢調査 ( 世帯構造等基本集計結果 ) ~ の概要 ~ 平成 29 年 12 月 経営管理部情報統計局 統計調査課 ~~~ 目 次 ~~~ 1 世帯の状況 1 2 親子の同居 非同居 2 3 母子 父子世帯 5 世帯構造等基本集計とは 世帯構造等基本集計は 全ての調査票を用いて母子 父子世帯 親子の同居等の世帯状況に関する結果について集計した確定値となります 詳細な結果は 下記 URL
健康寿命
健康寿命の評価 の進め方 藤田保健衛生大学医学部衛生学講座 橋本修二 1. はじめに健康寿命の延伸は 健康日本 21( 第二次 ) および都道府県と市町村の健康増進計画の多くで目標に挙げられている 健康寿命の評価を進めるにあたっては 指標を経年的に算定 観察し 適切に解釈することが基本である ここでは 健康日本 21( 第二次 ) に関係する指標について 定義 算定方法の概要と特徴を説明し 評価にあたっての留意点を挙げる
多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典
多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め
シニア層の健康志向に支えられるフィットネスクラブ
シニア層の健康志向に支えられるフィットネスクラブ 第 3 次産業活動指数 (17 年 =1 季節調整済) で 15~24 年の スポーツ施設提供業 の推移をみると スポーツ施設提供業 ( 全体 ) が横ばい傾向で推移する中 内訳の一つである フィットネスクラブ は上昇傾向で推移している ( 第 1 図 ) 以下では フィットネスクラブ に焦点を当て 特定サービス産業動態統計で利用者数及び売上高の動向を見るとともに
人口動態から見た2025年問題
重点テーマレポートレポート 経営コンサルティング本部 シリーズ 2025 年問題 1 人口動態から見た 2025 年問題 2014 年 8 月 22 日全 9 頁 2025 年の人口動態はどのようなものか? 経営コンサルティング部 主任コンサルタント 岩田豊一郎 [ 要約 ] 少子高齢化にともなう人口減少問題のメルクマールとして 団塊の世代が全て 後期高齢者 (75 歳以上 ) になる 2025 年が注目されている
Microsoft Word - å“Ÿåłžå¸°173.docx
回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw
【資料１－１】人口ビジョン編・表紙（案） 省略版
宮崎市地方創生総合戦略 平成 27 年 10 月 宮崎市 宮崎市地方創生総合戦略 目次 < 人口ビジョン編 > 1 1 本市の人口に関する現状分析 3 (1) 総人口の推移 3 (2) 宮崎市の年齢 (3 区分 ) 別人口の推移 4 (3) 宮崎市の人口動態の推移 5 (4) 宮崎市の自然動態の推移 6 (5) 宮崎市の社会動態の推移 9 2 国及び県等の将来推計人口 14 (1) 国立社会保障 人口問題研究所による本市の将来人口推計
EBNと疫学
推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定
定期金に関する権利の評価（定期金給付事由が発生しているもの）
2 定期金に関する権利の評価 ( 定期金事由が発生しているもの ) 平成 22 年度の税制改正において 相続税法第 24 条が改正され 定期金事由が発生している場合の定期金に関する権利の評価方法が見直されたことに伴い その具体的な計算方法等を明らかにした ( 評基通 200= 改正 評基通 200-2 200-3= 新設 ) 1 税制改正の内容平成 22 年度の税制改正において 定期金契約でその契約に関する権利を取得した時において定期金事由が発生しているものに関する権利の価額は
untitled
に, 月次モデルの場合でも四半期モデルの場合でも, シミュレーション期間とは無関係に一様に RMSPE を最小にするバンドの設定法は存在しないということである 第 2 は, 表で与えた 2 つの期間及びすべての内生変数を見渡して, 全般的にパフォーマンスのよいバンドの設定法は, 最適固定バンドと最適可変バンドのうちの M 2, Q2 である いずれにしても, 以上述べた 3 つのバンド設定法は若干便宜的なものと言わざるを得ない
Microsoft PowerPoint - shiryou02-05_life.ppt
1 大阪の現状と課題 資料 5 (3) 暮らしの現状 個人の人生における状況 生活保護率の推移 比較 平均余命の推移 比較 個人のお金にまつわる状況 一人あたり所得の推移 比較 貯蓄現在高の推移 比較 平均消費性向の推移 比較 完全実業率の推移 比較 社会の状況 刑法犯認知件数の推移 比較 大学数の推移 比較 大学進学率の推移 比較 若年層の人口移動状況 学術研究機関数の推移 比較 ホームレスの推移
( 万人 ) 図 1 12 大都市の人口の推移 H 注 1) 各 10 月 1 日現在の推計人口
統計レポート 平成 21 5 月掲載 12 大都市の人口の推移比較平成元以降 平成元 ~ 平成 20 の間のの人口動向については 名古屋の人口 20 のあゆみ (http://www.city.nagoya.jp/shisei/toukei/web/chousa/jinkou/) として公表したところですが 関連して 平成元時に政令市であったを含む 11 の都市との計 12 大都市を比較してみましたので
自殺予防に関する調査結果報告書
-1- -2- -3- -4- -5- -6- -7- -8- -9- -10- -11- -12- -13- -14- -15- -16- -17- -18- -19- -20- -21- -22- -23- -24- -25- -26- -27- -28- -29- -30- -31- -32- -33- -34- -35- -36- -37- -38- -39- -40- -41- -42-
Microsoft PowerPoint - 09macro3.ppt
マクロ経済学 [3] 第 3 章設備投資と在庫投資 何のために投資をするのか 中村学園大学吉川卓也 目次 3-1 企業の設備投資 3-2 投資の決定要因 3-3 3-4 資本の使用者費用 3-5 望ましい 1 2 投資とは 1. 消費とは ( 主として ) 家計による財 サービスの購入である 2. 投資とは ( 主として ) 企業が生産のためにおこなう財 サービスの購入である 3. 設備投資とは 民間企業が建物や機械
1 人口動態の概況 ( 平成 24 年 1 月 ~12 月 ) (1) 出生数 < 減少 > 出生数は56,943 人で前年に比べ1,116 人減少し 出生率は人口千人に対し8.0で 前年と比べ0.2ポイント低下した (2) 死亡数 < 増加 > 死亡数は59,137 人で前年に比べ1,467 人増
Ⅱ 人口動態統計 < 埼玉県の人口動態概況 ( 確定数 ) について > これは 厚生労働省が平成 24 年 1 月から平成 24 年 12 月までの人口動態調査票を集計したものを年計として公表するものです また 期間中に以下のとおり市制施行がありましたが この概況においては 平成 2 4 年 12 月末日現在の市区町村名で集計しました 平成 24 年 10 月 1 日白岡町 白岡市 利用上の注意
Microsoft Word - HDR2011「日本」概要の和訳rev _2_
人間開発報告書 2011 持続可能性と公平性 より良い未来をすべての人に 2011 年版人間開発報告書における総合指数の解説資料日本 2011 年版人間開発報告書における と順位の変化 はじめに 2011 年版人間開発報告書 (HDR) では 187の国と国連が承認した地域の人間開発指数 (HDI) の値と順位 134 の国と地域の不平等調整済み人間開発指数 (IHDI) 146の国と地域のジェンダー不平等指数
2 累計 収入階級別 各都市とも 概ね収入額が高いほども高い 特別区は 世帯収入階級別に見ると 他都市に比べてが特に高いとは言えない 階級では 大阪市が最もが高くなっている については 各都市とも世帯収入階級別の傾向は類似しているが 特別区と大阪市が 若干 多摩地域や横浜市よりも高い 東京都特別区
(5) 累計 1 累計 年齢階級別 各都市とも 年齢が高くなるほどは高い は までは概ね上昇傾向にあるが になると低下する 特別区は 各年齢階級とも最もは高いが では多摩地域や横浜市と大きな差はない については どの年齢階級でも他都市よりも高くなっている 大阪市は 各年齢階級とも がやや低くなっているが は多摩地域や横浜市とほぼ同額である 図表 II-30 都市別 世帯主年齢階級別 累計 東京都特別区
データ解析
データ解析 ( 前期 ) 最小二乗法 向井厚志 005 年度テキスト 0 データ解析 - 最小二乗法 - 目次 第 回 Σ の計算 第 回ヒストグラム 第 3 回平均と標準偏差 6 第 回誤差の伝播 8 第 5 回正規分布 0 第 6 回最尤性原理 第 7 回正規分布の 分布の幅 第 8 回最小二乗法 6 第 9 回最小二乗法の練習 8 第 0 回最小二乗法の推定誤差 0 第 回推定誤差の計算 第
地域別の一般世帯数における平成 22 年から平成 までの今後 25 年間の増減率をみると 区部では北区を除くすべての地域で増加となり 多摩 島しょにおいては 八王子市をはじめとする 18 地域で増加し 青梅市や福生市などその他の地域では減少することが見込まれる ( 図 1-2) 図 1-2 地域別一
予測結果の概要 1 一般世帯数 - 都内の一般世帯数は 平成 年にピークを迎えた後 平成 には 682 万世帯 - 東京都の一般世帯数は 今後 総人口が平成 年に 1338 万人でピークを迎えた後も 単独世帯数や夫婦のみの世帯数などの増加により 平成 年の 685.6 万世帯まで増加を続けるが その後は減少して平成 には 682. 万世帯となる 平成 の世帯数は 平成 22 年と比べて 43.8 万世帯
長野県の少子化の現状と課題
第 1 章長野県の少子化と子育て環境の現状 1 少子化の現状 (1) 合計特殊出生率 出生数の推移 長野県の平成 25 年 (213 年 ) の合計特殊出生率は1.54で 全国平均の1.43を上回っていますが 長期的な低下傾向にあり少子化が進行しています 出生数は 平成 13 年 (21 年 ) から減少傾向が顕著であり 平成 25 年 (213 年 ) では16,326 人で 第 2 次ベビーブーム
RSS Higher Certificate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question 1 (i) 帰無仮説 : 200C と 250C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはな
RSS Higher Certiicate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question (i) 帰無仮説 : 00C と 50C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはない. 対立仮説 : 破壊応力の母平均には違いがあり, 50C の方ときの方が大きい. n 8, n 7, x 59.6,
Microsoft Word - lec_student-chp3_1-representative
1. はじめに この節でのテーマ データ分布の中心位置を数値で表す 可視化でとらえた分布の中心位置を数量化する 平均値とメジアン, 幾何平均 この節での到達目標 1 平均値 メジアン 幾何平均の定義を書ける 2 平均値とメジアン, 幾何平均の特徴と使える状況を説明できる. 3 平均値 メジアン 幾何平均を計算できる 2. 特性値 集めたデータを度数分布表やヒストグラムに整理する ( 可視化する )
ル市民人口の推移 (2012~2060 年 ), 年間入国超過数として15 千人20 千人25 千人を仮定する場合のシンガポール市民人口の推移 (2012~2060 年 ) に関する図は掲載されているが, 細かな推計結果データや推計手法, 仮定について詳細な情報は提供されていない. シンガポール政府
人口問題研究 (J.ofPopulationProblems)72-3(2016.9)pp.209~235 特集 : 東アジア低出生力国における人口高齢化の展望と対策に関する国際比較研究 シンガポールにおける将来人口推計 菅桂太 シンガポール建国以来の人口動態率の趨勢を分析し, 過去の趨勢にしたがったシンガポール在住人口の将来推計を実施した. また, 将来の人口構造に影響を及ぼす出生率, 死亡率,
<4D F736F F D20819A8E9197BF B8BE682CC8CBB8FF382C6906C8CFB90848C >
資料 5 中央区の現状と人口推計 ここでは 計画策定に向けた基礎資料として人口推移等の現状と今後の人口推計をまとめています Ⅰ 人口等. 年齢 3 区分別人口の推移 推計中央区の人口は増加傾向にあり 平成 年に 万人 平成 4 年に 万人 平成 6 年に 3 万人を超え 3,6 人となっています 増加傾向は今後も続き 平成 4 年は 6,87 人と推計されています 年齢 3 区分人口の推移をみると
切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (
統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない
スライド 1
データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小
Probit , Mixed logit
Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,
Microsoft PowerPoint - e-stat(OLS).pptx
経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数
3_1heikinjumyoutokenkoujumyounogenjou
第 3 章平均寿命 健康寿命の現状 3.1 千葉県の平均寿命 健康寿命の現状 3.1.1 平均寿命昭和 50 年から平成 22 年までの本県の平均寿命の推移を男女別でみると 男性は常に全国より高い値で推移しています 女性は平成 2 年までは 全国より高い値で推移していましたが 平成 7 年に全国より低い値となり その後低い値で推移しています 平均寿命の全国順位では 昭和 50 年は男性 13 位 女性
原稿
平成 25 年 12 月 19 日統計課人口社会係 Tel:027-226-2406( タ イヤルイン ) 統計資料 25-13 群馬県の年齢別人口 群馬県年齢別人口統計調査結果 ( 平成 25 年 10 月 1 日現在 ) 群馬県企画部統計課 まえがき 群馬県では 5 年毎に行われる国勢調査の中間年における年齢別人口統計を補完するため 昭和 56 年から毎年 10 月 1 日現在で 年齢別人口統計調査を実施しております
次に 母親の年齢別 出生順位別の出生数をみていきましょう 図 2-1は母親の年齢別に第 1 子出生数をみるグラフです 第 1 子の出生数は20 年間で1,951 人 (34.6%) 減少しています 特に平成 18 年から平成 28 年にかけて減少率が大きく 年齢別に見ると 20~24 歳で44.8%
[ 調査分析レポート No.29-4] 平成 29 年 10 月 20 日調査統計課調査分析担当 本県の出生数の動向について ( 概要 ) 本県の合計特殊出生率は近年ほぼ横ばいの状態にあり 母親世代の人口減少に伴って出生数も年々減少しています 合計特殊出生率において長年 1 位の状態にある沖縄県と比較したところ 有配偶率や出産順位別にみた父母の平均年齢 母親の年齢別出生数の構成比には大きな差はないものの
幼児期の教育 保育の需給計画 ( 平成 28 年度実績 ) の点検 評価結果について 資料 2 1 需給計画の策定 かながわ子どもみらいプラン においては 待機児童の解消を図り 子育て家庭のニーズにあった就学前児童の教育 保育の提供体制の充実を計画的に進めるため 各年度 ( 平成 27 年度 ~ 平
幼児期の教育 保育の需給画 ( 平成 28 年度実績 ) の点検 評価結果について 資料 2 1 需給画の策定 かながわ子どもみらいプラン においては 待機児童の解消を図り 子育て家庭のニーズにあった就学前児童の教育 保育の提供体制の充実を画的に進めるため 各年度 ( 平成 27 年度 ~ 平成 31 年度 ) における教育 保育の利用の 量の見込み とそれに対応する教育 保育の提供体制の 確保の内容
統計トピックスNo.92急増するネットショッピングの実態を探る
平成 28 年 3 月 3 日 統計トピックス No.92 急増するネットショッピングの実態を探る - 家計消費状況調査 平成 26 年全国消費実態調査 の結果から - 世帯におけるインターネットを通じた財 ( 商品 ) やサービスの購入 ( 以下 ネットショッピング という ) が急速に増えてきています このような状況を踏まえ ネットショッピングの実態を正確かつ詳細に把握するため 総務省統計局では家計調査を補完する
Microsoft PowerPoint 第２回創生会議用資料（送付用）[1]
![Microsoft PowerPoint 第２回創生会議用資料（送付用）[1]](/thumbs/92/108032067.jpg "Microsoft PowerPoint 第２回創生会議用資料（送付用）[1]")
資料 2 山県市人口ビジョン骨子 ( 案 ) 平成 27 年 7 月 24 日 ( 金 ) 第 2 回山県市まち ひと しごと創生会議 山県市人口ビジョンについて Ⅰ. 人口の現状分析 Ⅱ. 人口の将来展望 1. 人口動向分析 2. 将来人口の推計と分析 3. 人口の変化が地域の将来に与える影響の分析 考察 1. 将来展望に必要な調査 分析 2. めざすべき将来の方向 ( 課題抽出 ) 3. 人口の将来展望
10 年相対生存率 全患者 相対生存率 (%) (Period 法 ) Key Point 1 10 年相対生存率に明らかな男女差は見られない わずかではあ
(ICD10: C91 C95 ICD O M: 9740 9749, 9800 9999) 全体のデータにおける 治癒モデルの結果が不安定であるため 治癒モデルの結果を示していない 219 10 年相対生存率 全患者 相対生存率 (%) 52 52 53 31 29 31 26 23 25 1993 1997 1998 01 02 06 02 06 (Period 法 ) 21 17 55 54
CW6_A3657D13.indd
3節 労働時間の動向41 第 1 章労働経済の推移と特徴第第 3 節 労働時間の動向 緩やかな景気回復により 労働時間はどのように変化したのかみていこう 9 労働時間の概観まず近年の労働時間の動向について概観していこう 第 1-(3)-1 図では 27 年から 215 年にかけての5 人以上規模事業所における労働時間の月間総実労働時間の推移を示している 総実労働時間の推移をみると リーマンショック前の
講義「○○○○」
講義 信頼度の推定と立証 内容. 点推定と区間推定. 指数分布の点推定 区間推定 3. 指数分布 正規分布の信頼度推定 担当 : 倉敷哲生 ( ビジネスエンジニアリング専攻 ) 統計的推測 標本から得られる情報を基に 母集団に関する結論の導出が目的 測定値 x x x 3 : x 母集団 (populaio) 母集団の特性値 統計的推測 標本 (sample) 標本の特性値 分布のパラメータ ( 母数
自殺者数の年次推移 平成 26 年の自殺者数は 25,427 人となり 対前年比 1,856 人 ( 約 6.8%) 減 平成 10 年以来 14 年連続して 3 万人を超える状況が続いていたが 3 年連続で 3 万人を下回った 男女別にみると 男性は 5 年連続 女性は 3 年連続で減少した また
自殺者数の年次推移 平成 26 年の自殺者数は 25,427 人となり 対前年比 1,856 人 ( 約 6.8%) 減 平成 10 年以来 14 年連続して 3 万人を超える状況が続いていたが 3 年連続で 3 万人を下回った 男女別にみると 男性は 5 年連続 女性は 3 年連続で減少した また 男性の自殺者は 女性の約 2 倍となっている ( 単位 : 人 ) 35,000 32,863(H10)
Microsoft PowerPoint
( 資料出所 ) 平成 11 年までは総務省 労働力調査 ( 特別調査 ) (2 月調査 ) 長期時系列表 9 平成 16 年以降は総務省 労働力調査 ( 詳細集計 ) ( 年平均 ) 長期時系列表 1 ( 注 )1) 平成 17 年から平成 22 年までの数値は 平成 22 年国勢調査の確定人口に基づく推計人口 ( 新基準 ) の切替による遡及集計した数値 ( 割合は除く ) 2) 平成 23 年の数値
<4D F736F F D DC58F49817A88B089AE8E738C928D4E8C7689E68F918CB488C42E646F63>
2章第 2 章 芦屋市の現状 (1) 年齢 3 区分別人口の推移 総人口は平成 19 年から緩やかに増加を続けており, 平成 23 年には 96,15 人となってい ます 年齢 3 区分別人口は, 年少人口 (~14 歳 ), 高齢者人口 (65 歳以上 ) ともに増加してお り, 生産年齢人口 (15~64 歳 ) は平成 22 年まで減少を続けていましたが, 平成 23 年に増 加に転じています
統計トピックスNo.120 我が国のこどもの数―「こどもの日」にちなんで―
令和元年 5 月 4 日 統計トピックス No.120 我が国のこどもの - こどもの日 にちなんで - ( 人口推計 から ) 総務省統計局では 5 月 5 日の こどもの日 にちなんで 2019 年 4 月 1 日現在におけるこどもの (15 歳未満人口 ) を推計しました ポイント 全国 Ⅰ-1 こどものは 1533 万人 38 年連続の減少 Ⅰ-2 こどもの割合は 12.1% 45 年連続の低下
10 年相対生存率 全患者 相対生存率 (%) (Period 法 ) Key Point 1
(ICD10: C81 85, C96 ICD O M: 9590 9729, 9750 9759) 治癒モデルの推定結果が不安定であったため 治癒モデルの結果を示していない 203 10 年相対生存率 全患者 相対生存率 (%) 71 68 50 53 52 45 47 1993 1997 1998 2001 2002 2006 2002 2006 (Period 法 ) 43 38 41 76
介護保険制度を利用した健康寿命計算マニュアル 平成 14 年 12 月 12 日切明義孝 1. はじめに従来 健康状態を示す指標として広く 平均寿命 が用いられてきました 日本人の平均寿命を見ると先進諸国間では 戦後 最下位であったものが現在では日本人男性 女性共に世界一となり特に日本人女性の寿命は
介護保険制度を利用した健康寿命計算マニュアル 目次 介護保険制度を利用した健康寿命計算マニュアル P2 ワークシートを利用した健康寿命の計算について P17 平成 14 年 12 月 12 日 切明義孝 http://home.at.ne.jp/star/publi chealth/ 平成 16 年 11 月 1 日改訂 1 介護保険制度を利用した健康寿命計算マニュアル 平成 14 年 12 月 12
調査結果の概要 1 人口 (1) 本県の人口 平成 30(2018) 年 10 月 1 日現在の本県の総人口は 1,952,926 人 ( 男 973,794 人 女 979,132 人 ) で 平成 29(2017) 年 10 月 1 日現在に比べ9,037 人の減少 ( 男 3,309 人減少
調査結果の概要 1 人口 (1) 本県の人口 平成 3(18) 年 1 月 1 日現在の本県の総人口は 1,9,96 人 ( 男 973,794 人 女 979,13 人 ) で 平成 9(17) 年 1 月 1 日現在に比べ9,37 人の減少 ( 男 3,39 人減少 女,78 人 減少 ) 対前年増減率は.46%( 男.34% 女.8%) となった ( 表 1 統計表第 1 3 表 ) 表 1
3.HWIS におけるサービスの拡充 HWISにおいては 平成 15 年度のサービス開始以降 主にハローワーク求人情報の提供を行っている 全国のハローワークで受理した求人情報のうち 求人者からインターネット公開希望があったものを HWIS に公開しているが 公開求人割合は年々増加しており 平成 27
労働市場分析レポート第 71 号平成 28 年 10 月 28 日 ハローワークインターネットサービスの利用による求職活動 ハローワークインターネットサービス ( 以下 HWIS という ) とは オンラインで 全国のハローワークで受理した求人情報のほか 求職者向け情報 ( 雇用保険手続き案内 職務経歴書の書き方 ) 事業主向け情報( 求人申込手続きの案内 雇用保険 助成金の案内 ) を提供しているハローワークのサービスである
人 ) 195 年 1955 年 196 年 1965 年 197 年 1975 年 198 年 1985 年 199 年 1995 年 2 年 25 年 21 年 215 年 22 年 225 年 23 年 235 年 24 年 第 1 人口の現状分析 過去から現在に至る人口の推移を把握し その背
新ひだか町人口ビジョン 概要版 新ひだか町 人 ) 195 年 1955 年 196 年 1965 年 197 年 1975 年 198 年 1985 年 199 年 1995 年 2 年 25 年 21 年 215 年 22 年 225 年 23 年 235 年 24 年 第 1 人口の現状分析 過去から現在に至る人口の推移を把握し その背景を分析することにより 講ずべき施策の検討材料を得ることを目的として
平成19年度学校保健統計調査結果
平成 29 年度学校保健統計調査結果 和歌山県の概要 学校保健統計調査についてこの調査は 学校保健安全法により毎年定期的に行われている健康診断の結果に基づき 学校における児童 生徒及び幼児の発育及び健康の状態を明らかにし 学校保健行政上の基礎資料を得ることを目的に 統計法に基づく基幹統計調査として文部科学省が毎年実施しています 調査の範囲は 小学校 中学校 高等学校 幼稚園 ( 幼保連携型認定こども園を含む
西東京市人口推計調査 報告書 平成 29 年 11 月 西東京市
西東京市人口推計調査 報告書 平成 29 年 11 月 西東京市 目次 1. 人口推計の概要... 1 (1) 目的... 1 (2) 推計方法の概要... 1 (3) 推計結果の概要... 1 2. 推計方法と対象期間... 2 (1) 人口推計のフロー... 2 (2) 推計対象期間... 3 (3) 数値の取り扱いについて... 3 3. 推計の諸条件設定... 4 (1) 生残率の設定...