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规模法则
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2025年9月13日 (六) 17:58的版本
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、
2025年9月13日 (六) 17:58
→用离差评估城市
第405行:
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{{NumBlk|:|
{{NumBlk|:|
<math>
<math>
−
Y(t)=
Y\_
{0}N(t)^{\beta}
+
Y(t)=
Y_
{0}N(t)^{\beta}
</math>
</math>
|{{EquationRef|7}}}}
|{{EquationRef|7}}}}
第413行:
第413行:
* [math]Y(t)[/math] 是城市指标在时间 t 的值。
* [math]Y(t)[/math] 是城市指标在时间 t 的值。
* [math]N(t)[/math] 是时间 t 的人口规模。
* [math]N(t)[/math] 是时间 t 的人口规模。
−
* [math]
Y\_
{0}[/math] 是一个归一化常数。
+
* [math]
Y_
{0}[/math] 是一个归一化常数。
−
* [math]
\
\beta[/math] 是定标指数。当 [math]\\beta \\approx 1.15[/math] 时,表示该指标具有超线性增长效应,即人口每增加一倍,该指标的人均值将系统性地增加约15%。
+
* [math]\beta[/math] 是定标指数。当 [math]\\beta \\approx 1.15[/math] 时,表示该指标具有超线性增长效应,即人口每增加一倍,该指标的人均值将系统性地增加约15%。
下图展示了一个典型的超线性定标法则,即2006年美国大都市区(MSAs)的“大都市区生产总值”(GMP)与人口规模之间的关系。
下图展示了一个典型的超线性定标法则,即2006年美国大都市区(MSAs)的“大都市区生产总值”(GMP)与人口规模之间的关系。
第424行:
第424行:
{{NumBlk|:|
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<math>
<math>
−
log[\frac{
Y\_
{i}}{Y(
N\_
{i})}] = \
zeta\_
{i}
+
log[\frac{
Y_
{i}}{Y(
N_
{i})}] = \
zeta_
{i}
</math>
</math>
|{{EquationRef|7}}}}
|{{EquationRef|7}}}}
第430行:
第430行:
其中:
其中:
−
* [math]
Y\_
{i}[/math] 是某个特定城市的指标观察值。
+
* [math]
Y_
{i}[/math] 是某个特定城市的指标观察值。
−
* [math]Y(
N\_
{i})[/math] 是根据公式(1)预测的该城市规模下的平均值。
+
* [math]Y(
N_
{i})[/math] 是根据公式(1)预测的该城市规模下的平均值。
−
* [math]\
\zeta\_
{i}[/math] 是 SAMI 值,它是一个无量纲的指标,与城市规模无关,反映了该城市独有的成功或失败。
+
* [math]\
zeta_
{i}[/math] 是 SAMI 值,它是一个无量纲的指标,与城市规模无关,反映了该城市独有的成功或失败。
=== 公司 ===
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