Estimaciones (1950-2022) y proyecciones (2023 en adelante) oficiales de población del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), Revisión 2024, por año, área de residencia, sexo al nacer y grupos quinquenales de edad. Las cifras corresponden al 30 de junio de cada año.
Format
data.frame en formato largo con las columnas:
- dpa_provin, dpa_canton
Código DPA (factor; solo en
pob_provinciasypob_cantones).- anio
Año (entero).
- area
"total","urbana"o"rural"(factor).- sexo
"hombre"o"mujer"(factor).- grupo_edad
Grupo quinquenal:
"0-4","5-9", ...,"95-99","100+"(factor ordenado por edad).- poblacion
Número de personas (entero).
An object of class data.frame with 5334 rows and 5 columns.
An object of class data.frame with 72576 rows and 6 columns.
An object of class data.frame with 482664 rows and 6 columns.
Source
INEC, Estimaciones y Proyecciones de Población, Revisión 2024
(tabulados con áreas de residencia, 2025),
https://www.ecuadorencifras.gob.ec/proyecciones-poblacionales/.
Ver data-raw/ en el repositorio para el procesamiento completo.
Details
Para consultarlas de forma cómoda (filtrar, agregar, cambiar los grupos de
edad o agregar nombres) usa poblacion().
Periodos: nacional 1950-2050, provincial 1990-2035, cantonal 2010-2035.
Área: en 2010-2035 cada combinación aparece dos veces,
"urbana"y"rural", que suman el total. Fuera de ese periodo (solo nacional y provincial) hay una sola fila conarea = "total". Según el INEC, la población por área es una estimación derivada de las proyecciones cantonales.Método del INEC: componentes demográficos por cohortes para los niveles nacional y provincial; extrapolación logística de la participación de cada cantón en su provincia para el nivel cantonal.
Los tres niveles son coherentes entre sí: la suma de los cantones de una provincia es igual a la provincia, y la suma de las provincias es igual al total nacional.
Examples
head(pob_cantones)
#> dpa_canton anio area sexo grupo_edad poblacion
#> 1 0101 2010 rural hombre 0-4 9973
#> 2 0101 2010 rural hombre 5-9 9597
#> 3 0101 2010 rural hombre 10-14 9867
#> 4 0101 2010 rural hombre 15-19 9528
#> 5 0101 2010 rural hombre 20-24 8346
#> 6 0101 2010 rural hombre 25-29 7094
# Población nacional por año
tapply(pob_nacional$poblacion, pob_nacional$anio, sum)[c("1950", "2025", "2050")]
#> 1950 2025 2050
#> 3536810 18103660 21141923