山西省泰尔指数数据从哪里找

A. 泰尔指数和环境不公平指数能否与某些疾病的患病率或者发病率进行综合评价

泰尔指数和环境不公平指数都是用来评价不平等现象的指数，与疾病的患病率或者发病率的综合评价存在一定的关联性，但并不能直接用于综合评价疾病的患病率或者发病率。
泰尔指数主要用于衡量收入或财富分配的不平等程度，而环境不公平指数则主要用于衡量环境资源和环境压力分布的不平等程度。这些指数反映了不平等现象的程度，与疾病的患病率或者发病率存在一定的关联，因为不平等现象可能导致一些人更容易患病或者更难以获得治疗。
然而，疾病的患病率或者发病率还受到很多其他因素的影响，例如生活方式、环境污染、遗传因素等等。因此，不能仅仅依靠泰尔指数和环境不公平指数来评价疾病的患病率或者发病率，需要综合考虑多种因素。
如果需要比较泰尔指数或环境不公平指数与疾病发病率之间的关系，可以使用一些统计学方法来进行分析，例如回归分析、相关分析、因子分析等等。具体选择哪种方法，要根据数据类型、变量之间的关系等因素进行选择。
回归分析是一种常用的方法，可以用来研究两个或多个变量之间的关系，它可以用来探讨泰尔指数或环境不公平指数与疾病发病率之间的关系。
相关分析可以用来测量两个变老谨量之间的线性关系的强度和方向，也可以用来研究泰尔指数或环境不公平指数与疾病发病率之间的关系。
因子分析可以用来确定多个变量之间的潜在因素，并找到这些因素与疾病发正陵病率之间的关系。
需要注意的是，相关性并不能证明因果关系。虽然可能存在泰尔指数或环境不公平指数与疾病发病率之间的相举含戚关性，但这并不能说明不平等现象是导致疾病发病率变化的原因，因为相关性只是指两个变量之间存在关联，而并不能说明其中一个变量是另一个变量的原因。因此，在研究中需要进行更深入的探究和分析。

B. 有谁可以告诉我我计算泰尔指数会出现负值，这么怎么回事

第一次真正使用Theil Index（读音是锡尔指数）套入数据进行具体计算，发现的确出现了负值。

回过去检视公式，发现取对数后，数值小于对数的底的情况下，就会得到负值，显然这是正常情况。

因此，回过头来思考Theil Index的经济学意义，就会发现，各个地区的取值实际上是以全国均值为基准的上下离散分布情况的一种测度。这很类似于统计学意义上的离差，而不是取绝对值后的标准差、或运哗取平方后散扒的方差。

看到其它帖子里的回复，有人建议直接取负值的绝对值来处理。这实际上是就是采取离差的绝对值算法修正，实际上是标准差的处理方法。

还有一个人建议调整对数的底的取值。这是一种很好的思路。但经过试验发现，这种办法不可行！原因是，原来得到的结果中，有的是正值、有的是负值，调整对数的底后，往往把原来的结果完全反转了，即正值变成了负值，负值变成了正值。

那么怎么办呢？

经过思考，发现可以修正原来的Theil Index公式，原来的公式中，可能出现负值的是对数部分，其中是以全国均值为基准的（分母），若有的地区低于全国平均水平，就会得到负值。那么，我们可以调整这个基准，思路是，先找出所有数据中的最冲悄昌小值，然后把全国均值减去某一数值，使得结果比所有数据中的最小值还小（当然，等于这个最小值也可以，但会得到0值，处理起来可能有些不变的话，就调得更小些）。

经过这样处理之后，所有结果的数值都是正的，避免了很多麻烦。

从公式的经济学意义上来看，只是比较的基准降低了一些，使得所得结果可以进一步运算（计量），所有结果值都是距离基准值（之上）的离散程度，而不是围绕基准值上下的波动离散，仍能同样好地反映地区差距，只是最终结果的数值发生了变化而已。

C. 请问泰尔指数的计算数据应该怎么取

按洞滑公式算啊！先求N项的和（sigma xi），再除以N得到平均值x（上加一横）,每一项xi都按照xi除以和乘以（xi除以平均值）取对数，最后蚂颤竖把N项加起来。计算会比较复杂,
其实，分母里面的sigma和是可以提出来闷大最后做的

D. 什么是泰尔指数

泰尔熵标准(Theil’s
entropy
measure)或者泰尔指数（Theil
index）
作为衡量个人之游森间或者地区间收入差距（或者称不平等度）的指标，这一指数经常被使用。泰尔熵标准是由泰尔(Theil,1967)利用信息理论中的熵概念来计算收入不平等而得名。假设U是某一特定事件A将要发生的概率，P（A）=U。这个事件发生的信息量为E(U)肯定是U的减函数。用公式表达为：E(U)=log（1/u）。当有n个可能的事件1,2,…,n时，相应的概率假设分别为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与其相应概率乘积的总和:
E(U)=
∑Uih(Ui)=
∑Ui
log（1/Ui）
显然,n种事件的概率Ui越趋近于塌磨码(1/n)，熵也就越大。在物理学中，熵是衡量无序的标准。如果Ui被解释为属于第i单位的收入份额，E(U)就是一种反映收入分配差距不平等的尺度。收入越平均，E(U)就越大。如果绝对平均，也就是当每个Ui都等于团哪(1/n)时，E(U)就达到其最大值logn。泰尔将logn—E(U)定义为不平等指数——也就是泰尔熵标准：
T=logn—E(U)=
∑ui*lognui
用泰尔熵指数来衡量不平等的一个最大优点是，它可以衡量组内差距和组间差距对总差距的贡献。泰尔熵标准只是普通熵标准(generalized
entropy
measures)的一种特殊情况。当普通熵标准的指数C=0时，测量结果即为泰尔熵指数。取C=0的优势在于分析组内、组间差距对总差距的解释力时更加清楚。
泰尔熵指数和基尼系数之间具有一定的互补性。基尼系数对中等收入水平的变化特别敏感。泰尔熵T指数对上层收入水平的变化很明显，而泰尔熵L和V指数对底层收入水平的变化敏感。

E. 有木有哪位朋友讲解一下泰尔指数用excel怎样计算啊

假乱含知定数据在A1:A12，哗消老拿每个数据都大于0小于1，且SUM(A1:A12)=1，公式为：
=SUMPRODUCT(A1:A12,LOG10(1/A1:A12))