STIRPAT模型回归预测的代码

STIRPAT（Stockton-Tokyo-Irvine-Regression-Population-Assessment-Technology）模型是一种用于人口预测的统计模型，它考虑了移民、出生率、死亡率等因素。在Python中使用如`statsmodels`库来进行这种回归预测，首先需要安装这个库。

以下是一个简单的STIRPAT模型预测代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols

# 假设你有一个包含人口数据的数据框df，其中包含时间序列（t）、迁移率(mig)，出生率(birth)和死亡率(death)列
data = pd.read_csv('population_data.csv')  # 替换为你实际的数据文件路径

# 定义STIRPAT模型公式
formula = 'population ~ mig + birth + death'

# 创建OLS回归对象
model = ols(formula, data)

# 拟合模型
result = model.fit()

# 输出结果摘要
print(result.summary())

# 进行预测，这里假设新观测值的新迁入(new_mig), 出生率(new_birth)和死亡率(new_death)
new_data = {'mig': new_mig, 'birth': new_birth, 'death': new_death}
prediction = result.predict(pd.DataFrame(new_data))

# 打印预测的人口值
print(f"预测人口: {prediction[0]}")

注意：你需要提供具体的`population_data.csv`文件，并根据实际情况调整变量名。同时，模型的效果会受数据质量和模型选择的影响，可能需要对数据进行预处理，比如缺失值填充和异常值检测。