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基尼系数怎么计算新上映_基尼系数怎么计算excel(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

基尼系数怎么计算

精算模型考试回忆，感觉有点悬... 最近两次的精算模型考试真是让我有种重拳打在棉花上的感觉，复习的方向和重点似乎和考试内容差异挺大的。来回忆一下考题吧，大家一起来补充！选择题（35㗲）基尼指数计算：突然醒来，突然想到这个题目，基尼指数算错了，真是哭笑不得。题目是100个样本分成3类，分别有70、20和10个样本，问基尼指数。回归、时间序列和机器学习：很多性质没记住，真是遗憾。剩余寿命：已知s=1-（0.01x）^2，求40岁人的剩余寿命。转移概率矩阵：给定车险折扣0%、25%和50%，问3年后的0%保持在0%的概率。广义线性回归模型：女性吸烟，问同风险不吸烟男性的年龄。免赔额和理赔：免赔额200，最高给付700，通货膨胀率3%，损失强度100k，k为1到10的自然数，损失概率10%，问第二年的理赔均值。层次聚类：层次聚类是有监督还是无监督？滞后算子：用滞后算子写特征方程。泊松分布：泊松分布的正则连接函数。混淆矩阵：给定混淆矩阵，求查全率。分布参数：已知某(a,b,0)分布，给定p1和p2的值，求p3。 Gompertz分布：已知某Gompertz分布的u(50)和u(60)，求u(45)。高速公路容量：某高速公路车辆均值为300，一年365天，堵车小于5%的概率，求路况容纳度的最小容量范围。二阶差分方程：二阶差分后的方程怎么写？均匀分布：已知X1和X2均服从0-4均匀分布，X1范围为0-100，X2范围为0-200，S=X1+X2，问fs(220)。泊松分布参数：某泊松分布，泊松参数服从均匀分布1-1.6，求p(n=1)。协整方程：Xt=Xt-1+e与哪一个方程可以协整。概率计算方法：哪些方法可以准确计算概率，答案有卷积法、递推法、近似法和数值计算法。计算题（共26分）复合泊松分布：复合泊松分布系数3%，索赔金额分布是2000元0.9，20000元0.1，公司的保险费是固定费用30元以及30%的安全系数，求调节系数r。多元回归模型：多元回归模型，系数检验，R方与调整R方的关系。 AR3平稳性检验：给了一个特征根，3 Xt=19/12(Xt-1)-2/3(Xt-2)+1/12(Xt-3)，进行平稳性检验。 K均值聚类：考察k均值聚类方法，给定第一次聚类后的结果，问第二次后每个簇各有哪些样本。反函数法：求XY的随机数，x是对数正态分布，给定了y的条件密度。分析题（1㗴）生命表预测：用生命表预测人数，问卡方检验的原假设及检验结果。希望这些回忆能帮到大家，感觉这次考试真是有点悬啊！

华为杯数学建模：CART大放异彩在2023年华为杯研究生数学建模比赛中，CART（Classification and Regression Trees）决策树模型被广泛应用。CART决策树是一种特殊的决策树模型，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。在分类问题中，CART使用基尼系数作为节点划分的依据；而在回归问题中，它可以计算最小绝对偏差（LAD）或最小二乘偏差（LSD）作为节点划分的依据。 𐟌Ÿ CART决策树的一个显著优点是能够处理连续值和分类值，这使得它在处理实际问题时更加灵活。在处理E题数据时，选择CART决策树是因为它特别适合处理小样本数据。然而，CART决策树在处理连续变量时的效果可能不太理想。通过模型对比发现，Logistic回归的预测效果可能更佳。尽管如此，CART决策树在研究生数学建模中仍然是一个强大且实用的工具。

如何理解同比增长？𐟓ˆ 在进行数据分析时，同比增长是一个常用的概念。简单来说，同比增长就是比较今年与去年同一时期的数据变化。那么，具体怎么理解呢？让我们一起来看看。什么是基期和现期？𐟓… 首先，我们要搞清楚基期和现期的概念。基期就是去年的数据，而现期则是今年的数据。比如说，我们想要知道今年销售额相比去年的增长情况，那么去年的销售额就是基期量，今年的销售额就是现期量。增长量和增长率怎么算？𐟓 增长量就是现期量减去基期量。而增长率则是增长量与基期量的比值。举个例子，如果今年销售额是1000万，去年是800万，那么增长量就是200万，增长率就是200万除以800万，约等于25%。其他常用术语𐟓Š 除了同比增长，还有一些其他的术语：环比：比较当前月与上个月的数据变化。顺差和逆差：出口大于进口叫顺差，出口小于进口叫逆差。百分数和成数：表示比例的另一种方式。翻番：表示数量的翻倍。 GDP和GNP：分别代表国内生产总值和国民生产总值。基尼系数和恩格尔系数：分别衡量收入差距和生活水平。一些小技巧𐟒ኊ在进行数据计算时，有一些小技巧可以帮助我们更快更准确地得出结果： 1.5倍法：一个数乘以1.5等于这个数加本身的一半。错位相加和错位相减：一个数乘以1.1等于这个数错位相加，一个数乘以0.9等于这个数错位相减。小数点移动法：一个数除以5等于这个数乘以2，小数点左移一位；一个数除以25等于这个数乘以4，小数点左移两位；一个数除以125等于这个数乘以8，小数点左移三位。如何备考相关资料？𐟓š 如果你正在备考相关的数据分析知识，可以参考以下资料：教材：粉笔，详细讲解基础知识点。课程：凯.旋事考，提供解题技巧和应试方法。题库：职测1000题，按照模块计时刷题，解析详细。总结同比增长是一个非常重要的数据分析概念，通过了解基期和现期的关系，我们可以更好地理解数据的增长情况。希望这些小技巧和备考资料能帮助你在数据分析中取得更好的成绩！𐟓ˆ

数字经济与收入差距：理论与实证研究 ### 一、理论模型 𐟓ˆ 消费端：假设有无数个消费者，他们的消费偏好差异主要由收入差异引起。效用函数为U=bq-p，其中b表示消费偏好，q是消费者购买的产品质量，P是产品价格。ˆˆ[1]，ˆˆ(0,1)，表示全社会消费者的综合收入因素。不失一般性，设定œ蛎𘬎𘫱]上均匀分布。通过这种方式，我们可以求解收入差距的表达式。生产端：考虑两个代表性企业——数字化企业1和传统企业2。随着数字经济的发展，数字化企业1的数量会增加，而传统企业2的数量会减少。用ᨧ亦•𐥭—化企业1的份额，š着数字经济的发展有变大的趋势。通过求解竞争性均衡，我们可以进一步了解不同企业类型对收入差距的影响。二、主回归 𐟓Š 解释变量（数字经济）：企业工商登记数据来源于RESSET企业大数据平台。通过企业进入市场的时间（企业注册年份）和退出市场时间（企业注销、吊销被核准年份）计算各城市的数字经济企业数量，进而将数字经济企业数量汇总作为数字经济的代表。被解释变量（收入差距）：地区间收入差距定义为城市间可支配收入的差距，基于区县居民可支配收入计算；城乡间收入差距定义为城市内城镇和农村居民之间的收入差距，基于城镇及农村居民可支配收入计算。通过Dagum基尼系数的分解计算地区间收入差距，同时，基于人口加权变异系数的分解计算城乡间收入差距。三、稳健性检验 𐟔 内生性问题：使用地形起伏度与上一年全国互联网用户数相乘作为数字经济的工具变量，且互联网用户数进行了对数化处理。更换核心解释变量、被解释变量以及时间区间。四、机制分析 𐟔犥Š𓥊觔Ÿ产率：借鉴杨昕和赵守国（2023）的研究，采用增加值比就业人员进行计算，相关数据来源于EPS数据平台、CEIC数据库及2012—2021年各市统计年鉴。人力资本分布结构：借鉴Castell㳦Dom㩮ech(2002）的研究，基于人力资本基尼系数加以度量。五、调节效应 𐟎œ𐥌𚩗𔦔𖥅奷的调节变量主要涉及数字鸿沟，包括一级数字鸿沟和二级数字鸿沟。城乡收入差距的调节变量主要涉及数字资源使用，电子商务是农村居民对数字资源使用程度的重要表现，而“淘宝村”是农村电子商务的集聚形态（崔丽丽等，2014），故使用淘宝村数据作为调节变量。

哈萨克斯坦11个有趣事实，你知道几个？准备去哈萨克斯坦旅行？这里有一些你可能不知道的有趣事实：经济状况 𐟒𐊥“ˆ萨克斯坦的经济并不差，预计2024年人均GDP将达到近1.5万美元，如果按平价购买力计算，则超过3万美元。这个数字比中国还要高。不过，哈萨克斯坦的物价确实不便宜，很多东西都依赖进口。另外，哈萨克斯坦的基尼系数较低，贫富差距相对较小。国土面积 𐟌 哈萨克斯坦的国土面积真的很大，总面积超过270万平方公里，是世界第九大国家，约相当于中国的28%。然而，哈萨克斯坦的人口却很少，2024年只有超过2000万，比上海还要少。游牧民族与粮仓 𐟐𗊥Ž†史上，哈萨克斯坦主要是游牧民族地区。尽管如此，现在哈萨克斯坦已经成为一个粮食生产大国，被誉为中亚的“粮仓”。其农产品出口到80多个国家和地区，小麦出口更是全球前十。值得一提的是，穆斯林占70%人口的哈萨克斯坦也养猪，猪肉出口到中国。多元文化 𐟌ˆ 哈萨克斯坦有130多个民族。在苏联解体前，俄罗斯族一度占到近40%的人口，但到2024年已经降到15%以内。此外，哈萨克斯坦还有约10万中亚的朝鲜韩国裔。留学选择 𐟎“ 由于历史原因，80%的哈萨克斯坦学生选择去海外留学，首选目的地是俄罗斯，而选择去美国和中国的较少。目前，中国有两所大学在哈萨克斯坦建立了分校：西北工业大学和北京语言大学。性别比例 𐟑颀𐟑报“ˆ萨克斯坦的男性比女性多，女性占比约为52%。虽然一夫多妻在法律上不允许，但在现实中这种情况不少见。教育体系 𐟎’ 哈萨克斯坦实行高中以下免费教育，大学学费则根据家庭收入来定，收入高交的多，收入少交的少，低于最低收入的免学费。里海海军 𐟚⊤𝜤𘺤𘖧•Œ最大的内陆国，哈萨克斯坦有一支3000人的海军，主要活动范围在里海。足球队归属 ⚽ 哈萨克斯坦横跨亚欧大陆，尽管绝大多数国土在亚洲，但其足球队加入的是欧足联。能源储备 𐟛⯸ 哈萨克斯坦的石油和天然气储量丰富，汽油价格在3元人民币出头。中国的“丝绸之路经济带”战略级跨国原油进口管道——中哈原油管道，就在2006年实现全线通油。 “一带一路”倡议 𐟌 哈萨克斯坦是“一带一路”的首倡地。2013年9月，当时国家领导人在哈萨克斯坦访问时提出了共建“丝绸之路经济带”的倡议，这后来演化为了我们熟知的“一带一路”。这些有趣的事实让你对哈萨克斯坦有了更全面的了解吧！

机器学习第5天：决策树基础篇 𐟌𓊥‘覜릀𛦘憎‡得飞快，学习计划总是被一拖再拖 𐟘…。今天我们继续聊聊决策树的基础知识，为接下来的深入学习打下基础。 𐟓š 学到的内容：通过训练数据建立了SVM模型，现在将其应用于测试集，观察效果并分析结果。验证了评分（wT.x）的绝对值大小确实能反映误分类率，评分越高，误分类率越低。大部分评分集中在0-1之间。对错误分类进行了分析，发现影响分类最大的特征是连词。因此，提出了一些小建议，比如在数据预处理时删除常用连词，或者人为生成高质量样本进行学习。也可以在初始化的权重中加入重要特征，比如“like”、“best”等，说明在自然语言处理中，高质量特征的重要性。 𐟒ᠥ𐏦示：什么时候在损失函数中使用lamda？在正则化和SVM中都有lamda的存在。这是因为我们只能根据自己的想法设计损失函数的类型，而其中的权重比无法预判，需要通过学习数据得到。机器学习的一般流程分为训练、验证和测试三个阶段。训练集用于计算在特定lamda下最小化损失函数得到的权重，然后尝试不同lamda，用对应权重施加在验证集上计算损失，从而选出使损失最小的lamda，最后在测试集上检测泛化能力。 numpy.array和list的区别 np.array需要提前规定大小，而list可以直接append。 𐟌𓠥†𓧭–树基础结构基本结构：将输入空间分成多个子空间，叶节点表示子空间，内部节点表示分裂特征和边界。预测函数：每个空间对应一个权重，属于哪个空间就输出对应的权重。分裂准则/方式：每个节点分裂时，要考虑分裂的特征以及边界，一般选择最大化信息增益（计算信息熵的变化），这就是一个贪婪算法，然后一直向下分裂即可（基尼系数也是一个道理）。剪枝流程（防止过拟合）与正则化类似，引入叶节点数量作为复杂度，损失函数变为loss = 经验损失 + a｜T｜。对于一个决策树T，流程就是在训练集上找到一个a下的最佳子树，然后在验证集上找到最好的a。希望这些内容能帮助你更好地理解决策树的基础知识！

AS经济考前必知15个关键点 1. 𐟓Š 在计算机会成本时，注意A的产量为分母，B的产量为分子。 𐟓ˆ PPC图像的X轴和Y轴分别表示两种商品，不要混淆。 𐟓Š 需求供给图像的标记要齐全，市场均衡点需画出对应的价格与数量。 𐟓‰ 需求与供给的变化方向要用箭头示意。 𐟓Š 弹性相关计算题中，需求量/供给量的百分比变化为分子，价格/收入的百分比变化为分母。 𐟓Š 计算XED时，注意A的需求量百分比变化为分子，B的价格百分比变化为分母。 𐟓Š 弹性相关计算题若选项为取值范围，需将涨价与降价的情况分别计算一遍。 𐟓Š 单位弹性计算题需利用Total Revenue恒定计算，而非弹性公式。 𐟓Š 消费者和生产者剩余的画图需在图像上标出对应区域。 𐟓Š 最高价需低于均衡价格，最低价需高于最低价格。 𐟓Š 基尼系数越大，收入分配越不均衡。 𐟓Š AD与AS图像的Y轴label为price level，X轴label为Real GDP。 𐟓Š 利用CPI计算通货膨胀时，除明确要求比较基准年外，计算为本年度CPI较上一年度CPI的百分比变化。 𐟓Š 计算机会成本时，需注意题目中所给数据为相同资源下的产量，还是相同产量下所消耗的资源。 𐟓Š 汇率的文字表达注意A货币对B货币的汇率，即Exchange Rate of A to B的单位应为B/A而非A/B。

如何区分基期和现期？𐟤” 在统计学中，基期和现期的概念非常重要，它们帮助我们理解数据的动态变化。𐟓ˆ 𐟓… 基期：相对于当前年份，去年的数据就是基期数据。 𐟓… 现期：相对于去年，今年的数据就是现期数据。 𐟓Š 基期量：这是指相对于当前年份，去年的量。 𐟓Š 现期量：这是指相对于去年，今年的量。 𐟓ˆ 增长量：现期量和基期量的差值，表示数据的增长量。 𐟓ˆ 增长率：增长量与基期量的比值，表示数据的增长百分比。 𐟓Š 比重：一个数值占另一个数值的百分比，计算公式为A/B。 𐟓Š 同比：表示今年与去年同期的比较。 𐟓Š 环比：表示相邻两个时间段的比较，如“年”“月”“日”等。 𐟓Š 顺差：出口大于进口的差额。 𐟓Š 逆差：出口小于进口的差额。 𐟓Š 百分数：用“%”表示的数值。 𐟓Š 成数：例如两成，等于20%。 𐟓Š 翻番：翻一番是2⹥€，翻两番是2ⲥ€，以此类推。 𐟌🠇DP（国内生产总值）：一个国家所有常住单位在一定时期内生产的最终产品和服务价值的总和。 𐟌🠇NP（国民生产总值）：一个国家所有国民在一定时期内生产的最终产品和服务价值的总和。 𐟓Š 基尼系数：衡量国家或地区居民收入差距的指标，介于0-1之间，系数越大表示收入不平等越严重。 𐟓Š 恩格尔系数：食品支出占消费支出的比重，反映生活水平。 𐟓 加法：高位叠加法，适用于两位数和三位数的加法。 𐟓 分数拆分法：化1法、化半法、凑整法等技巧，帮助理解和计算分数。 𐟓Š 分数比较：一大一小、同大同小、横看速度等技巧，帮助比较分数的大小。通过这些概念和技巧，我们可以更好地理解和分析统计数据，做出更明智的决策。𐟌Ÿ

资料分析：从基期到现期的全面解析资料分析在行测中占据重要地位，是考生们必须拿分的部分。很多文科生在做资料分析时，常常感到思维受限，难以快速找到解题思路。然而，通过掌握资料分析中的统计术语，可以有效提升分数。 𐟓Š 统计术语解析：基期：相对于今年，去年的数据称为基期。现期：相对于去年，今年的数据称为现期。基期量：去年的量称为基期量。现期量：今年的量称为现期量。增长量：现期量和基期量的差值。增长率：增长量与基期量的比值。比重：A占B的比重，计算公式为A/B。同比：今年与去年同期的比较。环比：今年与去年尾数的比较。顺差：出口大于进口。逆差：出口小于进口。百分数：用“%”表示。成数：两成等于20%。翻番：翻一番是2⹥€，翻两番是2ⲥ€，翻n番是2ⁿ倍。 GDP：一国所有常住单位一定期内生产全部最终产品和服务价值总和。 GNP：一国所有国民在一定期内生产的全部最终产品和服务价值总和。基尼系数：衡量国家或地区居民收入差距，介于0-1之间，系数越大收入不平等越大。恩格尔系数：指食品支出占消费支出的比重，衡量生活水平，比重越大生活水平越低。 𐟔 快速计算技巧：一个数x1.5=这个数+本身的一半一个数x1.1=这个数错位相加一个数x0.9=这个数错位相减一个数/5=这个数x2，小数点左移一位一个数/25=这个数x4，小数点左移两位一个数/125=这个数x8，小数点左移三位常用分数(百化分)：50%=1/2，33.3%=1/3，25%=1/4，20%=1/5，10%=1/10 记忆技巧：(1/8-1/13)，加和为20(整数部分+分母) 记忆技巧：(16，6)和(14，7)互换记忆技巧：(17，18，19)，对应5.963 加法技巧：高位叠加，如55+32=87 分数拆分法：化1法、化半法、凑整法 𐟓š 备考资料推荐：教材：粉笔，详细讲解基础知识点和重难点。课程：凯.旋事考，提供解题技巧和应试方法。题库：职测1000题，按照模块计时刷题，解析详细。

出海秘鲁指数包含5个指标：政治环境、经济基本面、社会文化、营商环境、竞争格局（各20分，满分100），经评估，秘鲁总分为62.74分。根据最新的全球治理指标（WGI），秘鲁的政治稳定性得分约为3分（满分10分）。同时，根据中国外交部的数据，秘鲁与中国的外交关系被定为“战略伙伴”，在16个等级中排名第4，得分约为8.5分（满分10分）。因此，政策环境评分计算为：11.5分。在经济基本面的评分中，2023年秘鲁GDP全球排名第58位，得分为3分（满分4分）；在人口总量方面，秘鲁人口约为3435.27万，得分为2分（满分4分）；近年来GDP增长率波动较大，2023年为-0.55%，因此该项得分为0.5分（满分4分）；在增长潜力方面，秘鲁虽然拥有丰富的矿业资源，但基础工业落后，得分为2分（满分4 分）；基尼系数约为0.4，反映收入分配不均，因此得分为1分（满分2分）；恩格尔系数约为0.5，反映居民生活处于温饱状态，得分为1分（满分2分）。综合评分计算为9.5分。在社会文化方面，秘鲁被评为高语境社会，得分4分（满分6分）。由于文化差异较大，组建当地团队面临一定难度，得分3分（满分6分）。秘鲁与中国文化差异明显，得分5分（满分8分）。总评分计算为12分。根据世界银行《2020年营商环境报告》，秘鲁在营商环境综合得分上获得了68.7分（满分为100分），在全球190个经济体中排名第76位。若将这一分数换算到0-20分的评分区间，秘鲁的得分为13.74分。这表明秘鲁的营商环境居于中等偏上水平，仍有一定的改善空间。在蓝海指数方面，秘鲁的市场饱和度较低，得分为4分（满分5分），这意味着秘鲁市场成熟度较低，竞争较小，市场空间较为广阔。因此，秘鲁的市场潜力较大，得分为5分（满分5分），表明秘鲁市场存在较多的增长和开发机会。在科技创新能力方面，秘鲁的得分为3分（满分5分），处于中等水平。综合评分的计算方式为将各个维度的得分相加，包括政策环境、经济基本面、社会文化、营商环境和蓝海指数。重新计算后的综合评分为：11.5（政策环境） + 9.5（经济基本面） + 12（社会文化） + 13.74（营商环境） + 16（蓝海指数）=62.74分。因此，秘鲁的出海综合评分为62.74分。 #EqualOcean# #秘鲁# #企业# #全球化# #企业管理# #出海#

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