節錄中文維基百科https://bit.ly/3AXVvLO LE: 出生時預期壽命 MYS: 平均受教育年限（一個大於或等於25歲的人在學校接受教育的年數） EYS: 預期受教育年限（一個5歲的兒童一生將要接受教育的年數） CEI: 綜合教育指數（Combined education index） GNIpc: 人均國民總所得（購買力平價美元） 優點 較為全面和客觀。 計算所需數據較易獲得。 缺點 下級指標及總體解釋的任意加權 下級指數相互之間強烈關連（例如所得和教育、教育又跟預期壽命有關） 一些下級指標隨著所得上升而不能採用（例如日本的期望壽命>1） 沒有顧及吉尼分配（吉尼係數），只是國家平均，效率也無法得知 沒有顧及性別（解決方法：全球性別差距報告） 教育時間長度並不代表教育品質 沒有顧及人身自由、參政權利與新聞自由等人權指標 識字率等指標受歷史因素影響較大，無法反映當前發展政策的事實狀況 在現在的科技水準下，壽命不會因為公共衛生、社會福利的進步而無限成長 預期壽命的精準統計難度非常大，只有少量國家能建立起完備的資料庫足以支持預期壽命 的統計 --- 節錄https://bit.ly/3vpTKWE 平均就學年數：依照聯合國教科文組織（UNESCO）定義，係指「25歲以上成人實際受 教育之平均年數」，強調成人人口目前受教育之實際現況， MYS = Σ完成第i教育等級之人口比率之人口比率*第i教育等級教育年數 預期受教育年數：按經濟合作發展組織（OECD）定義，係指「滿5歲兒童迄39歲期間 預期接受學校教育的年數」，呈現未來預期受教育狀態， EYS=5至29歲各單齡淨在學率+(30至34歲在學學生數/30至34歲人口數)*5+ (35至39歲在學學生數/35至39歲人口數)*5 --- https://bit.ly/3G2CxHR LE=零歲平均餘命=平均壽命=出生時預期壽命 --- 因為原原PO替每個縣市都賦予相同的MYS與EYS 只有LE與GNIpc是個別賦予 那原原PO的數字與排行就單純的變成了LE與GNIpc的比拚 --- 計算方法於有2010與2014年為分水嶺 2010年後是(LEI*II*EI)的立方根 2014年後EI的算法不一樣 --- 中文維基列出的優缺點也很有道理 但不管是LE、MYS、GNIpc還是EYS都是各國政府弄出來的吧 但我認為僅憑可能壽命、受教時間長短與難以計算、可灌水、用法幣堆積的GN(D)P 所算出的數字就被稱作"人類發展指數"真的蠻不嚴謹的 (終究，人類的發展到底是什麼?什麼叫人類的發展?) === 除了人類發展指數(HDI)外還有不平等調整後人類發展指數(IHDI) https://bit.ly/3DTQJkv 不平等調整後人類發展指數是"不考慮貧富差距的人類發展指數"， 可被視作是一種潛在的人類發展指數，當不存在貧富差距時，IHDI和HDI是相同的。 HDI排行香港在第4名、但香港在IHDI的排行上是21名 聯合國沒有計算中華民國的IHDI --- TO某位網友 台東與南投是不同生活圈我知道 問要不要合併也只因為平地少就這麼問、 是另一位網友說基隆新北平地少我才刻意問那台東與南投該不該合併 -- ( ˊ_>ˋ) ▁▁▁▁▁▁ ▉▏ DanDing ▏ ▇▇▇▇▇▇ 淡定紅茶 紅茶有助思考、談判、穩定感情 --

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