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==== 用离差评估城市 ====
 
==== 用离差评估城市 ====
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Bettencourt等人发表于2010年的研究通过分析城市规模与各项指标(如经济、创新、犯罪等)之间的非线性关系,提出了“离差指标”的方法。该方法的核心在于区分因城市规模而产生的普遍性效应与特定城市独有的局部动态。传统的人均指标往往将这两者混为一谈,而“离差评估”则通过一套城市指标(SAMIs)来衡量一个城市与其规模所预期的平均水平之间的偏差。该方法基于以下两个主要公式:
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Bettencourt等人发表于2010年的研究<ref>Bettencourt, L. M., Lobo, J., Strumsky, D., & West, G. B. (2010). Urban scaling and its deviations: Revealing the structure of wealth, innovation and crime across cities. '''PloS one, 5''(11), e13541.</ref>通过分析城市规模与各项指标(如经济、创新、犯罪等)之间的非线性关系,提出了“离差指标”的方法。该方法的核心在于区分因城市规模而产生的普遍性效应与特定城市独有的局部动态。传统的人均指标往往将这两者混为一谈,而“离差评估”则通过一套城市指标(SAMIs)来衡量一个城市与其规模所预期的平均水平之间的偏差。该方法基于以下两个主要公式:
    
'''城市指标的幂律定标法则(Scaling Law)'''
 
'''城市指标的幂律定标法则(Scaling Law)'''
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这是描述城市指标(Y)与人口规模(N)之间平均关系的基础公式:
 
这是描述城市指标(Y)与人口规模(N)之间平均关系的基础公式:
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[math]Y(t)=Y\_{0}N(t)^{\\beta}[/math]
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Y(t)=Y\_{0}N(t)^{\\beta}
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|{{EquationRef|7}}}}
    
其中:
 
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该指标用于量化每个特定城市相对于其规模所预期的平均水平的偏差(离差)。
 
该指标用于量化每个特定城市相对于其规模所预期的平均水平的偏差(离差)。
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<nowiki>[math]log[\\frac{Y\_{i}}{Y(N\_{i})}] = \\zeta\_{i}[/math]</nowiki>
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log[\\frac{Y\_{i}}{Y(N\_{i})}] = \\zeta\_{i}
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