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thei，Thei怎么讀

來(lái)源：整理 時(shí)間：2024-11-30 11:46:46 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，Thei怎么讀

生物學(xué)的研究方法有觀察、調(diào)查、文獻(xiàn)、實(shí)驗(yàn)等方法，其中．而科學(xué)觀察可以直接用肉眼，也可以借助放大鏡、顯微鏡等儀器，或利用照相機(jī)、錄像機(jī)、攝像機(jī)等工具，有時(shí)還需要測(cè)量．步驟：①要有明確的目的；②要全面、細(xì)致和實(shí)事求是，及時(shí)記錄；③要有。
[(th)i:]

Thei怎么讀

2，eitheror neitheinor用法有什么區(qū)分

或...或...既不...也不.... 還有你的neithei錯(cuò)了。應(yīng)該是neither
either---or--意思是“或者--或者---”表示兩者中的一個(gè)； neither---nor--意思是“既不--也不--” 兩者都可以連接兩個(gè)并列的成分，當(dāng)連接兩個(gè)主語(yǔ)時(shí)，謂語(yǔ)動(dòng)詞采取就近原則

eitheror neitheinor用法有什么區(qū)分

3，按要求寫單詞

1.employee的動(dòng)詞是什么？employ 2.impress的名詞是什么？impression 3.prefer的過(guò)去式是什么？preferred 4.disappointment的動(dòng)詞是什么？disappoint 5.remind的動(dòng)詞是什么？remind 這一題應(yīng)該是錯(cuò)了吧remind 就是動(dòng)詞 6.happy的副詞是什么？happily 7.communication的動(dòng)詞是什么？communicate 希望樓主滿意 8.hesitation的動(dòng)詞是什么？hesitate 9.appear的名詞是什么？appearance 10.cheerful的副詞是什么？cheerfully

按要求寫單詞

4，誰(shuí)給翻譯一下

顯示您的戀人有多少你愛(ài)加油！ 只有今天：點(diǎn)擊這里 因此，所有其他的聲音應(yīng)該是簡(jiǎn)單的，所以thei信任 theim自我，以使其對(duì)yudhishthira ，不堪重負(fù)的 悲痛和頭部仍然充滿了悲傷和coquetries 所有的動(dòng)物。即使這些，鄰長(zhǎng)庫(kù)魯?shù)摹?/section>
顯示您的戀人有多少你愛(ài)加油！ 只有今天：點(diǎn)擊這里 因此，所有其他的聲音應(yīng)該是簡(jiǎn)單的，所以thei信任 theim自我，以使其對(duì)yudhishthira ，不堪重負(fù)的 悲痛和頭部仍然充滿了悲傷和coquetries 所有的動(dòng)物。即使這些，鄰長(zhǎng)庫(kù)魯?shù)摹?/section>

5，Theil什么意思

Theil [詞典] [人名] 泰爾; [例句]This paper using the relative and absolute index, and the decomposable Theilindex evaluates and analyzes the regional economic disparity in Henan.運(yùn)用相對(duì)指數(shù)和絕對(duì)指數(shù)測(cè)算了河南的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異，并運(yùn)用具有可分解性質(zhì)的泰爾指數(shù)對(duì)其進(jìn)行分解分析。
(d)錫爾系數(shù)(theil熵)。錫爾系數(shù)最早是由theil于1967年研究國(guó)家之間的收入差距時(shí)首先提出來(lái)的。以錫爾系數(shù)表示的國(guó)家之間的收入差距總水平等于各個(gè)國(guó)家收入份額與人口份額之比的對(duì)數(shù)的加權(quán)總和，權(quán)數(shù)為各國(guó)的收入份額

6，人均gdptheil指數(shù)怎么算

泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)(Theilsentropymeasure)或者泰爾指數(shù)（Theilindex）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)=∑Uilog（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)(generalizedentropymeasures)的一種特殊情況。當(dāng)普通熵標(biāo)準(zhǔn)的...泰爾熵標(biāo)準(zhǔn)(Theilsentropymeasure)或者泰爾指數(shù)（Theilindex）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)=∑Uilog（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)(generalizedentropymeasures)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。
期待看到有用的回答！
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