matlab 用logistic估计人口

在Matlab中使用logistic回归来估计人口是可行的。下面是一个简单的示例代码：

% 假设我们有一些人口数据，包括年份和对应的人口数量
year = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010];
population = [2.5, 3.0, 3.7, 4.5, 5.3, 6.1, 7.0];

% 将年份转换为相对于1950年的时间间隔
t = year - 1950;

% 使用logistic回归模型来拟合人口数据
% 使用fit函数来拟合数据，选择logistic模型
model = fit(t', population', 'exp1');

% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(year, population, 'o', 'DisplayName', '原始数据');
hold on;
plot(year, model(t), 'r-', 'DisplayName', '拟合曲线');
xlabel('年份');
ylabel('人口数量');
legend('Location', 'northwest');
title('人口数量随时间的变化');

% 使用拟合模型来预测未来的人口数量
future_year = 2020:2030;
future_t = future_year - 1950;
future_population = model(future_t);

% 输出预测结果
disp('未来人口预测：');
disp([future_year', future_population']);

这段代码首先定义了年份和对应的人口数量的数据。然后，将年份转换为相对于1950年的时间间隔。接下来，使用fit函数来拟合数据，选择logistic模型。然后，绘制原始数据和拟合曲线。最后，使用拟合模型来预测未来的人口数量，并输出预测结果。