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泰爾指數(shù)用什么軟件（泰爾指數(shù)用什么軟件好）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-08 19:19:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 72

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本文目錄:

1、什么叫做“泰爾指數(shù)”
2、什么叫做泰爾指數(shù) – 手機(jī)愛問(wèn)
3、泰爾指數(shù) 定義是什么?
4、什么叫做“泰爾指數(shù)”

泰爾指數(shù)用什么軟件（泰爾指數(shù)用什么軟件好）

一、什么叫做“泰爾指數(shù)”

泰爾指數(shù)的定義定義1：泰爾指數(shù)定義為:T=∑(YiY)[log(YiY)-log(PiP)]這里的Yi和Pi分別是第i個(gè)地區(qū)或者分組的收入和人口,Y和P則為總收入與總?cè)丝跀?shù)量

二、什么叫做泰爾指數(shù) – 手機(jī)愛問(wèn)

泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)(Theil’s entropy measure)或者泰爾指數(shù)（Theil index）

作為衡量個(gè)人之間或者地區(qū)間收入差距（或者稱不平等度）的指標(biāo)，這一指數(shù)經(jīng)常被使用。泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)是由泰爾(Theil,1967)利用信息理論中的熵概念來(lái)計(jì)算收入不平等而得名

假設(shè)U是某一特定事件A將要發(fā)生的概率，P（A）=U。這個(gè)事件發(fā)生的信息量為E(U)肯定是U的減函數(shù)。用公式表達(dá)為：E(U)=log（1/u）。當(dāng)有n個(gè)可能的事件1,2,…,n時(shí)，相應(yīng)的概率假設(shè)分別為U1,U2,…,Un，Ui≥0，并且∑Ui=1。

熵或期望信息量可被看作每一件的信息量與其相應(yīng)概率乘積的總和:

E(U)= ∑Uih(Ui)= ∑Ui log（1/Ui）

顯然,n種事件的概率Ui越趨近于(1/n)，熵也就越大。在物理學(xué)中，熵是衡量無(wú)序的標(biāo)準(zhǔn)。如果Ui被解釋為屬于第i單位的收入份額，E(U)就是一種反映收入分配差距不平等的尺度。收入越平均，E(U)就越大。如果絕對(duì)平均，也就是當(dāng)每個(gè)Ui都等于(1/n)時(shí)，E(U)就達(dá)到其最大值logn。泰爾將logn—E(U)定義為不平等指數(shù)——也就是泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)：

T=logn—E(U)= ∑ui*lognui

用泰爾熵指數(shù)來(lái)衡量不平等的一個(gè)最大優(yōu)點(diǎn)是，它可以衡量組內(nèi)差距和組間差距對(duì)總差距的貢獻(xiàn)。泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)只是普通熵標(biāo)準(zhǔn)(generalized entropy measures)的一種特殊情況。當(dāng)普通熵標(biāo)準(zhǔn)的指數(shù)C=0時(shí)，測(cè)量結(jié)果即為泰爾熵指數(shù)。取C=0的優(yōu)勢(shì)在于分析組內(nèi)、組間差距對(duì)總差距的解釋力時(shí)更加清楚。

泰爾熵指數(shù)和基尼系數(shù)之間具有一定的互補(bǔ)性。基尼系數(shù)對(duì)中等收入水平的變化特別敏感。泰爾熵T指數(shù)對(duì)上層收入水平的變化很明顯，而泰爾熵L和V指數(shù)對(duì)底層收入水平的變化敏感。

三、泰爾指數(shù) 定義是什么?

泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)(Theil’s

entropy

measure)或者泰爾指數(shù)(Theil

index)

作為衡量個(gè)人之間或者地區(qū)間收入差距(或者稱不平等度)的指標(biāo)，這一指數(shù)經(jīng)常被使用。泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)是由泰爾(Theil,1967)利用信息理論中的熵概念來(lái)計(jì)算收入不平等而得名。假設(shè)U是某一特定事件A將要發(fā)生的概率，P(A)=U。這個(gè)事件發(fā)生的信息量為E(U)肯定是U的減函數(shù)。用公式表達(dá)為:E(U)=log(1/u)。當(dāng)有n個(gè)可能的事件1,2,…,n時(shí)，相應(yīng)的概率假設(shè)分別為U1,U2,…,Un，Ui≥0，并且∑Ui=1。

熵或期望信息量可被看作每一件的信息量與其相應(yīng)概率乘積的總和:

E(U)=

∑Uih(Ui)=

∑Ui

log(1/Ui)

顯然,n種事件的概率Ui越趨近于(1/n)，熵也就越大。在物理學(xué)中，熵是衡量無(wú)序的標(biāo)準(zhǔn)。如果Ui被解釋為屬于第i單位的收入份額，E(U)就是一種反映收入分配差距不平等的尺度。收入越平均，E(U)就越大。如果絕對(duì)平均，也就是當(dāng)每個(gè)Ui都等于(1/n)時(shí)，E(U)就達(dá)到其最大值logn。泰爾將logn-E(U)定義為不平等指數(shù)--也就是泰爾熵標(biāo)準(zhǔn):

T=logn-E(U)=

∑ui*lognui

用泰爾熵指數(shù)來(lái)衡量不平等的一個(gè)最大優(yōu)點(diǎn)是，它可以衡量組內(nèi)差距和組間差距對(duì)總差距的貢獻(xiàn)。泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)只是普通熵標(biāo)準(zhǔn)(generalized

entropy

measures)的一種特殊情況。當(dāng)普通熵標(biāo)準(zhǔn)的指數(shù)C=0時(shí)，測(cè)量結(jié)果即為泰爾熵指數(shù)。取C=0的優(yōu)勢(shì)在于分析組內(nèi)、組間差距對(duì)總差距的解釋力時(shí)更加清楚。

四、什么叫做“泰爾指數(shù)”

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