正文

干春暉泰爾指數(shù)的計算公式（泰爾指數(shù)的含義）

發(fā)布時間：2023-04-13 13:44:07 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 51

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于干春暉泰爾指數(shù)的計算公式的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、什么是泰爾指數(shù)?
2、泰爾指數(shù) 定義是什么
3、什么是泰爾指數(shù)?
4、泰爾指數(shù)怎樣用EXCEL計算

干春暉泰爾指數(shù)的計算公式（泰爾指數(shù)的含義）

一、什么是泰爾指數(shù)?

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計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)。用公式表達為：E(U)=log（1/u）。當(dāng)有n個可能的事件1,2,…,n時，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。如果絕對平均，也就是當(dāng)每個Ui都等于(1/n)時，E(U)就達到其最大值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)來衡量不平等的一個最大優(yōu)點是，它可以衡量組內(nèi)差距和組間差距對總差距的貢獻。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，測量結(jié)果即為泰爾熵指數(shù)。取C=0的優(yōu)勢在于分析組內(nèi)、組間差距對總差距的解釋力時更加清楚。

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

二、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）

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）

T=logn—E(U)=

∑ui*lognui

entropy

泰爾熵指數(shù)和基尼系數(shù)之間具有一定的互補性?；嵯禂?shù)對中等收入水平的變化特別敏感。泰爾熵T指數(shù)對上層收入水平的變化很明顯，而泰爾熵L和V指數(shù)對底層收入水平的變化敏感。

三、什么是泰爾指數(shù)?

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

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）

T=logn—E(U)= ∑ui*lognui

用泰爾熵指數(shù)來衡量不平等的一個最大優(yōu)點是，它可以衡量組內(nèi)差距和組間差距對總差距的貢獻。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，測量結(jié)果即為泰爾熵指數(shù)。取C=0的優(yōu)勢在于分析組內(nèi)、組間差距對總差距的解釋力時更加清楚。

四、泰爾指數(shù)怎樣用EXCEL計算

用法如下：

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)。用公式表達為：E(U)=log（1/u）。當(dāng)有n個可能的事件1,2,…,n時，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。如果絕對平均，也就是當(dāng)每個Ui都等于(1/n)時，E(U)就達到其最大值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)來衡量不平等的一個最大優(yōu)點是，它可以衡量組內(nèi)差距和組間差距對總差距的貢獻。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，測量結(jié)果即為泰爾熵指數(shù)。取C=0的優(yōu)勢在于分析組內(nèi)、組間差距對總差距的解釋力時更加清楚。
泰爾熵指數(shù)和基尼系數(shù)之間具有一定的互補性?；嵯禂?shù)對中等收入水平的變化特別敏感。泰爾熵T指數(shù)對上層收入水平的變化很明顯，而泰爾熵L和V指數(shù)對底層收入水平的變化敏感。

以上就是關(guān)于干春暉泰爾指數(shù)的計算公式相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。