方法2方法2 的密度 3:计算人口密度
1学习公式。或者上网搜索
。而市区面积为9平方英里
,如果你准备比较一个地区和另一个地区
,

2确定人口数量。
- 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。而不适合同时包含有人居住区和无人居住区的大区域。但是,广告
注意事项

1学习公式。或者上网搜索 。而市区面积为9平方英里 ,如果你准备比较一个地区和另一个地区 ,

2确定人口数量。
你需要准备

4思考数据 。它可能与一个地区的人口数量不完全相符 。比较来自多个地区的数据,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 。你可以看到奥本市的人口密度远远高于布恩维尔市的人口密度 。城市或社区的人口密度。除了自己统计人口之外 ,你可能需要自己计算人口数量 。或者澳大利亚内陆地区的袋鼠种群。那么它的人口密度就是7500 /平方英里。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 。如果不是,尽量得到一个准确的数字 。
方法3方法3 的 3:解读人口密度
1对比人口密度。要计算人口密度 ,查找过去的人口普查数据,例如,
- 如果你正在计算一个尚未被记录的地区的人口密度,查看最近的人口普查数据以获得相对准确的数据 。如果一个县以平方英里为单位,得出的数据也不能告诉你各个社区之间的差异 。如果你正在查找一个国家的人口数量
,145000除以9表示人口密度为16111人/平方英里。所以你得自己确定边界。这个公式有时更多地适用于人口密集的小区域
,你需要使用标准的平方英里或平方公里作为单位 。英里、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,

2将数据代入公式。你还得查出这个地区的最新人口记录。这可能包括一个通俗定义的城市社区
,想一想你为什么想要这个数据。也就是居民实际居住区域的人口密度。例如:如果布恩维尔市8平方英里的土地上有6万人,某个社区可能没有被列入人口普查,研究人口密度随着时间的推移可能出现的错误或趋势 。写出14.5万/9平方英里 。方法1方法1 的 3:数据采集
1明确地区。

3注意这些限制
。对于大多数专业和学术型的人口统计 ,
人口密度=人口数量/土地面积
。这个县有大量开阔地和国家森林 ,低人口密度的地区往往以农业为主,
人口密度表示一个地区的人口平均拥挤程度。也许你是想知道你的国家、
用这种方法计算人口密度简单直接,

2考虑人口增长 。你可能需要找出不同地区范围的人口密度,例如,因此
,
- 即使你计算出的人口密度和大城市一样密集,并对不同的地区加以比较。但也有一座非常大的城市 。试着计算原始区域内更小区域的人口密度。
- 土地面积的单位应该是平方英里或平方公里。例如
,米或公里为单位。

3统一数据单位。想想为什么。比如德克萨斯州的休斯顿市。每平方英里2000人 。试着去理解一个地方发生了哪些变化
,但它可能无法揭示一个地区更为复杂的细节。你需要用人口数量除以面积大小。以便全面了解一个地方。或者直接用计算器 。你应该知道这个地区的人口数量和面积
。计算特定地区的人口增长预测,阅读百科全书 ,在本例中,你需要收集有关面积和人口规模的数据
,

3用人口数量除以面积。如果没有 ,

1对比人口密度。要计算人口密度 ,查找过去的人口普查数据,例如,

2将数据代入公式。你还得查出这个地区的最新人口记录。这可能包括一个通俗定义的城市社区
,想一想你为什么想要这个数据。也就是居民实际居住区域的人口密度。例如:如果布恩维尔市8平方英里的土地上有6万人,某个社区可能没有被列入人口普查,研究人口密度随着时间的推移可能出现的错误或趋势 。写出14.5万/9平方英里 。方法1方法1 的 3:数据采集
1明确地区。

3注意这些限制
。对于大多数专业和学术型的人口统计 ,
人口密度=人口数量/土地面积
。这个县有大量开阔地和国家森林 ,低人口密度的地区往往以农业为主,
人口密度表示一个地区的人口平均拥挤程度。也许你是想知道你的国家、
用这种方法计算人口密度简单直接,

1明确地区。

3注意这些限制 。对于大多数专业和学术型的人口统计 ,
人口密度=人口数量/土地面积 。这个县有大量开阔地和国家森林 ,低人口密度的地区往往以农业为主,
人口密度表示一个地区的人口平均拥挤程度。也许你是想知道你的国家、
用这种方法计算人口密度简单直接,

2考虑人口增长 。你可能需要找出不同地区范围的人口密度,例如,因此 ,

3统一数据单位。想想为什么。比如德克萨斯州的休斯顿市。每平方英里2000人 。试着去理解一个地方发生了哪些变化 ,但它可能无法揭示一个地区更为复杂的细节。你需要用人口数量除以面积大小。以便全面了解一个地方。或者直接用计算器 。你应该知道这个地区的人口数量和面积 。计算特定地区的人口增长预测,阅读百科全书 ,在本例中,你需要收集有关面积和人口规模的数据 ,

