關(guān)于泰爾指數(shù)在哪里查，泰爾指數(shù)這個(gè)問(wèn)題很多朋友還不知道，今天小六來(lái)為大家解答以上的問(wèn)題，現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧！
1、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。
2、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。
3、假設(shè)U是某一特定事件A將要發(fā)生的概率，P（A）=U。
4、這個(gè)事件發(fā)生的信息量為E(U)肯定是U的減函數(shù)。
5、用公式表達(dá)為：E(U)=log（1/u）。
6、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。
7、 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。
8、在物理學(xué)中，熵是衡量無(wú)序的標(biāo)準(zhǔn)。
9、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。
10、收入越平均，E(U)就越大。
11、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。
12、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)。
13、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。
14、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)。
15、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。
16、 泰爾熵指數(shù)和基尼系數(shù)之間具有一定的互補(bǔ)性。
17、基尼系數(shù)對(duì)中等收入水平的變化特別敏感。
18、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。
本文分享完畢，希望對(duì)大家有所幫助。
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