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研究不丹时,通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断不丹的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Bhutan:Mortality rate, adult, male (per 1,000 male adults)
下载数据指标代码:SP.DYN.AMRT.MA | 国家/经济体代码:BTN
不丹的Mortality rate, adult, male (per 1,000 male adults)在1960年至2024年有65个有效观测值。长期看,最新值较起点变化-419.9(约-75.4%);最近五个有效年份整体呈下降。
不丹:死亡率,成年人,男性(每千名男性)历年数据
单位:Per 1000 male adults
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2024 | 137.0 |
| 2023 | 139.4 |
| 2022 | 141.9 |
| 2021 | 145.3 |
| 2020 | 148.5 |
| 2019 | 150.4 |
| 2018 | 153.9 |
| 2017 | 157.2 |
| 2016 | 160.1 |
| 2015 | 163.5 |
| 2014 | 167.4 |
| 2013 | 171.9 |
| 2012 | 177.1 |
| 2011 | 183.3 |
| 2010 | 189.4 |
| 2009 | 195.6 |
| 2008 | 201.3 |
| 2007 | 208.4 |
| 2006 | 216.2 |
| 2005 | 222.6 |
| 2004 | 229.2 |
| 2003 | 236.2 |
| 2002 | 243.7 |
| 2001 | 250.7 |
| 2000 | 266.4 |
| 1999 | 265.2 |
| 1998 | 273.0 |
| 1997 | 280.7 |
| 1996 | 287.8 |
| 1995 | 295.5 |
| 1994 | 304.7 |
| 1993 | 310.7 |
| 1992 | 318.5 |
| 1991 | 327.1 |
| 1990 | 333.7 |
| 1989 | 340.7 |
| 1988 | 348.2 |
| 1987 | 356.1 |
| 1986 | 365.1 |
| 1985 | 373.9 |
| 1984 | 381.3 |
| 1983 | 390.0 |
| 1982 | 398.7 |
| 1981 | 407.6 |
| 1980 | 416.2 |
| 1979 | 424.1 |
| 1978 | 432.1 |
| 1977 | 440.0 |
| 1976 | 448.4 |
| 1975 | 456.8 |
| 1974 | 465.9 |
| 1973 | 473.9 |
| 1972 | 481.7 |
| 1971 | 489.6 |
| 1970 | 497.6 |
| 1969 | 505.5 |
| 1968 | 513.1 |
| 1967 | 520.7 |
| 1966 | 527.9 |
| 1965 | 534.4 |
| 1964 | 539.9 |
| 1963 | 544.9 |
| 1962 | 549.4 |
| 1961 | 553.4 |
| 1960 | 556.9 |
Adult mortality rate, male, is the probability of dying between the ages of 15 and 60--that is, the probability of a 15-year-old male dying before reaching age 60, if subject to age-specific mortality rates of the specified year between those ages.
可供参考的中文翻译:成年男性死亡率是指15至60岁之间的死亡概率,即在特定年份分年龄死亡率的条件下,一名15岁男性在活到60岁之前死亡的概率。
研究不丹时,通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断不丹的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
当前构建中,不丹最新有值年份为 - 年,最新年份有值指标数为 0,覆盖年份范围为 --- 年,数据总体缺失率约 0%。这意味着不同指标的可用年份并不完全一致,下载长面板后需要先检查缺失值再设定样本区间。
不丹 WDI 数据适合用于宏观经济描述、国家画像、时间序列趋势、跨国比较和变量筛选。若用于回归分析,应优先统一年份、单位和价格口径,并记录数据下载日期;若用于课堂报告,可以围绕一组核心变量解释不丹与全球或同地区国家的差异。
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