方法2方法2 的人口 3:计算人口密度
1学习公式。

2考虑人口增长
。密度比如德克萨斯州的计算休斯顿市。那就得把两个县的人口面积都转换为相同的单位。
- 记住,密度对于大多数专业和学术型的计算人口统计,这个县有大量开阔地和国家森林,人口
方法1方法1 的密度 3:数据采集
1明确地区。也许你是计算想知道你的国家
、

4思考数据 。人口然后把这些数字代入人口密度公式
:
人口密度=人口数量/土地面积。密度例如
,计算比较来自多个地区的人口数据,中央情报局世界概况是密度一个很好的数据来源。思考如何让这些数据更能说明问题
。以便全面了解一个地方
。而不适合同时包含有人居住区和无人居住区的大区域
。想想为什么
。或者上网搜索。通常包括更多的荒野或空地。你需要使用标准的平方英里或平方公里作为单位 。确保所有数据都使用通用的测量单位。或者澳大利亚内陆地区的袋鼠种群。如果你发现的人口密度与列出的数据不同,查看最近的人口普查数据以获得相对准确的数据
。
- 如果你正在计算一个尚未被记录的地区的人口密度,那么它的人口密度就是7500 /平方英里。这可能包括一个通俗定义的城市社区
,要计算人口密度,
- 即使你计算出的人口密度和大城市一样密集,
- 人口密度的单位是每单位面积的人口 。这个公式有时更多地适用于人口密集的小区域
,但它可能无法揭示一个地区更为复杂的细节
。145000除以9表示人口密度为16111人/平方英里
。
- 在http://www.metric-conversions.org网站上可以轻松进行英制单位和公制单位的互换 。广告
注意事项

1学习公式。

2考虑人口增长 。密度比如德克萨斯州的计算休斯顿市。那就得把两个县的人口面积都转换为相同的单位。
方法1方法1 的密度 3:数据采集
1明确地区。也许你是计算想知道你的国家
、

1明确地区。也许你是计算想知道你的国家 、

4思考数据 。人口然后把这些数字代入人口密度公式 :
人口密度=人口数量/土地面积。密度例如 ,计算比较来自多个地区的人口数据,中央情报局世界概况是密度一个很好的数据来源。思考如何让这些数据更能说明问题 。以便全面了解一个地方 。而不适合同时包含有人居住区和无人居住区的大区域 。想想为什么 。或者上网搜索。通常包括更多的荒野或空地。你需要使用标准的平方英里或平方公里作为单位 。确保所有数据都使用通用的测量单位。或者澳大利亚内陆地区的袋鼠种群。如果你发现的人口密度与列出的数据不同,查看最近的人口普查数据以获得相对准确的数据 。

3用人口数量除以面积。

3注意这些限制。而市区面积为9平方英里,计算特定地区的人口增长预测,如果你准备比较一个地区和另一个地区,

3统一数据单位。你需要知道这个地区的总面积:通常以英尺、例如 ,并通过人口密度对比来对这些地区加以分析。查找过去的人口普查数据,米或公里为单位 。某个社区可能没有被列入人口普查,那么整个县城的人口密度揭示不了太多关于城市人口密度的信息,如果一个县以平方英里为单位 ,对该地区进行预测 。
你需要准备

2确定人口数量。因此,对于给定区域得出的结论取决于你的目的。这在很大程度上取决于计算人口密度的区域的大小和类型。你可以使用平方英尺或平方米。广告
方法3方法3 的 3:解读人口密度
1对比人口密度。用这种方法计算人口密度简单直接 ,试着去理解一个地方发生了哪些变化,或者直接用计算器
。它有助于你了解某个特定地区所需的资源,你需要自己划定一个。
人口密度=人口数量/土地面积
。每平方英里2000人
。得出的数据也不能告诉你各个社区之间的差异。
- 很可能已经有人对这个地区进行了测量和调查。并尝试比较过去和当前的人口密度数据。阅读百科全书
,如果不是
,例如,你可以查询人口普查数据,
人口密度表示一个地区的人口平均拥挤程度。你可能需要找出不同地区范围的人口密度
,以及未来可能会如何变化
。在本例中,思考一下你是否可以利用这个差异来得出关于这两个城市的结论。

2将数据代入公式
。如果没有,低人口密度的地区往往以农业为主 ,尽量得到一个准确的数字。然后将当前人口密度与未来人口密度进行比较 。但也有一座非常大的城市。如果你正在查找一个国家的人口数量
,并对不同的地区加以比较。确定你想知道人口密度的地区范围
。写出14.5万/9平方英里。也就是居民实际居住区域的人口密度。
- 土地面积的单位应该是平方英里或平方公里
。你还得查出这个地区的最新人口记录 。人口密度只是一个平均值 。例如,试着计算原始区域内更小区域的人口密度。城市或社区的人口密度
。你可能需要自己计算人口数量。

1对比人口密度。用这种方法计算人口密度简单直接 ,试着去理解一个地方发生了哪些变化,或者直接用计算器 。它有助于你了解某个特定地区所需的资源,你需要自己划定一个。
人口密度=人口数量/土地面积 。每平方英里2000人 。得出的数据也不能告诉你各个社区之间的差异。
人口密度表示一个地区的人口平均拥挤程度。你可能需要找出不同地区范围的人口密度 ,以及未来可能会如何变化 。在本例中,思考一下你是否可以利用这个差异来得出关于这两个城市的结论。

