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Leslie矩阵模型预测人口包含全部年龄层的人。再将时间序列也分割成数段(一年为一段即可研究年度人口总数)，得到：ᵅᵆ(ᵅ)——在时间周期k第i个年龄段的人数i=1,2,3,…nᵅ注：这里的ᵆᵅ(1)表示的最低年龄段的人数，如0岁~5岁的人数；一定存在整数n使得ᵆᵅ(ᵅ)表示的是年龄最高的人的人数，如“100岁以上的人”的数量。的参数：1)ᵄᵅ(ᵅ)——在时间周期k第i年龄组的女性的生育率，即女性生的孩子2)ᵅᵅ(ᵅ)——在时间周期k第i年龄组的死亡率，即死亡人数除以这一年龄组总人数，我们也称其为年龄别死亡率Leslie矩阵在一个时间周期内ᵆᵅ−1(ᵅ)里的人数转移到ᵆᵅ(ᵅ+1)里，考虑死亡的人数我们得到如下式子：xixi)(1d(i)),i=1,2,nkkk1下面来讨论ᵅ=0的情况，即新生儿人数，在这里我们做了一个假设，女性人口大致占总人口的一半(通过以往的人口普查可以得到证实)，因此在时间)12k-10k-1)12k-10k-10| (x(n))k1)12k-10k-10| (x(n))x周期k的第个i年龄段的女性人数为x(i)，则可以通过女性的年龄别生育率预2k第一个递推关系如下：x(i)=xnb(i)1x(i)kk-12k-1(1||2bk-1(0)|||||1-|||xk=|10|0) (00) (0k-1(x(0))kx(1)(x(0))kx(1)k||||||||||k)x(1||2bk-1(0)||1-d(0)L=|1|k-10) (0(4-5)写：xLkk-1kk-10通过这种方法，我们把人口预测问题的重点落到了一个n维矩阵运算上。 移过程。显然，在任何时间群集合里，并将原来5~9岁集合中的元素全部取代(5~9岁人群集合里的元素在五年后已全部转移到10~14岁人群集合里)，以此类推。因此，我们可以证明L矩阵中唯一的变量是bk(i)和dk(i)。解决这个问题我们只要求出这两个参一半(女性人数)乘以生育率。同样的，在5年为一个时间周期的假设中，经历育情况代表了下一周期4岁的孩子数量，第二年的情况下，人的生育模式是基本不变的。因此表现在年龄2k12k12k1b(n))2k1Leslien间周期到这个以时，经历五次“死亡机会”，即0岁的人数乘以在五年内死亡的概率，即1(1d)5k矩阵如下：(12dk−1(0))(12dk−1(0))50(1(1dk01(1))525bk−1(1)2022k−15bk−1021)5bk−1(n)20001))50)L′=……(1k−1dk−10(02)根据实际情况的调整(4-9)注：总和生育率TFR(totalfertilityrate)是确定每一年的年龄别生育率的平的指标。其具体定义为：若把年龄按照1性年龄别生育率的总和；而当年龄分组以5岁为组距时，总和生育率等于年龄别生育率之和与组距的乘积。ᵅᵄ(ᵅ)是在周期K时第i年龄组的育龄妇女的年龄别生育率，而分别计算每一ᵅ一时期的总和生育率来推算相应时在本次试验中，每个周期的年龄别生育率都是由201

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