仅数据（Lehmeyer，2004年；毛里求斯，2015年；毛里求斯统计局，2014年；瑞典统计局，1999年；Wrigley&Schofield，1981年）就清楚地表明，波动的增长率不会对人口增长产生重大波动，也不会对增长机制产生影响，因为它们不会改变增长率。第四，我们必须令人信服地证明，随着年龄的增长和死亡率的下降，大鼠的生长确实在波动（2 0 2）。另一个原因是，我们没有数千年来的增长率数据。然而，这里有一个公关(c)RON W.NIELSEN，2017，解释近两百万年来G r的增长机制\\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu（卡皮察，2006年；尼尔森，2016b，2026d；克雷默，1993年；波德拉佐夫，2002年；什克洛夫斯基，1962年，2002年；冯·霍尔纳，1975年；冯·福斯特，莫拉和阿米特，1960年）。对于双曲线增长，增长率随时间呈双曲线增长，或与人口规模成正比（Nielsen，2016h），Kremer（1993）也观察到了这一点。第五，Kremer（1963年）没有对增长率进行广泛的研究。他使用强烈变化的局部梯度对该量进行了粗略计算，这些梯度并不代表gro-wth的真实梯度。他的计算在BC时代非常精确，当时个人数据值被大时间间隔分离。

这是一种科学方法，它可以使用uc h c计算离子和具有常数值的ai mfluc TUA离子。第六，对于双曲线增长，长期以来增长率很小，因为它也是双曲线。从r a t e mig ht a p ea r到var y a r u n d a SMAL c o nst a nt b，但s u ch inter p r eta n不正确。生长时间很短，可以通过调整相邻数据值之间的局部梯度来避免潜在的影响。使用各种类型的显示器显示增长率也很有用，有助于解释增长率。使用Kremer（1993）的近似计算，并声称增长率围绕小常数变化，是自我误导和科学上不合理的。这个例子说明，在科学中，必须对数据进行系统的分析。在经济和人口研究方面，这一点尤为重要，因为历史经济增长和历史人口增长都呈双曲线增长。双曲线分布具有强烈的误导性，很容易导致误解。此外，对于双线性分布，增长率和增长率在类似的情况下会增加。creas中的增长率呈双曲线分布，梯度服从二阶双曲线分布，两者都具有长时间缓慢增长和短时间快速增长的混淆特征，但都随时间单调增加。GDPand种群的高速增长以及大鼠和梯度的单调增长不能分为两个或两个不连续的差异。

这些分析都是从整体上进行的。由于慢增长和快增长都属于单调递增的分布，因此，必须将esame机制应用于慢增长和快增长。6.10. 所谓的人口密度依赖性死亡率变化增加了死亡率的上升，使人口回到马尔萨斯安特拉普（Malthusiantrap）（Lager l"of，2003a，第765页。斜体字补充）。目前，该公司还没有任何合作伙伴提供此类决策支持。创造性的想象力似乎完全控制了已建立的知识。在这里，我们对所谓马尔萨斯停滞时代的概念添加了一个有趣的细节，说明了一个幻想如何很容易导致一个新的幻想，以及这样的随机添加如何加强已建立的知识。这项声明声称人口迁移率依赖于人口密度。它解释了幻影麦芽糖如何调节人口增长。它描述了一种普遍的规律，即当密度而不是其大小达到一定的极限值时，它们会发生变化。没有研究证实所描述的货币主义；没有研究表明人口增长如何取决于人口密度。即使我们可以展示一些独立于巢穴的增长的例子，我们也必须证明这种机制也适用于区域和全球人口。

我们所能获得的最佳数据显示了人口规模的时间依赖性，其中没有任何形式的密度依赖性，更不用说由人口密度引起的马尔萨斯陷阱的存在了。这是信仰飞跃的另一个例子，是要求大量工作被接受为对科学的可靠贡献的秘密宣言。关于一个称为Malthu s ian s ta gna t i的时代的描述，该时代是在一系列的历史事件中出现的。我认为，他们是其中的佼佼者。在马尔萨斯停滞时期，用来描述所谓的增长状态的其他形式是“均衡陷阱”或“脉冲陷阱”（L eibenstein，1957；Nelson，1956）、“多重均衡”或“贫困陷阱”（Wang，2005）。(c)RON W.NIELSEN，2017年，解释了200万年来G r增长的机制\\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu，似乎没有人会采取下一步也是最重要的步骤，将模型计算与采购数据进行比较。