Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения.
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
| Индекс Джини в Прикамье снизился на 5,5% - СОЛЕВАР | Рекорд Джини, или коэффициент Джини, является фактической пропорцией дисперсии, созданной итальянским аналитиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| Коэффициент Джини: все ли равны? | Частных инвесторов журнал | Дзен | 25 августа WM Entertainment официально объявили: "ДжинИ останавливает все свои промоушены из-за своего состояния здоровья. |
| Коэффициент Джини: формула неравенства | | В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства индексе Джини. |
Рейтинг стран по индексу джини 2023
URL: nisse. Гранберг А. Рецензия Для цитирования: Глущенко К. К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства. Вопросы статистики. On the issue of application of the Gini coefficient and other inequality indices. Voprosy statistiki.
Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности. Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца. Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе. В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2]. И на её основании можно вывести коэффициент Джинни. Для простоты понимания рассмотрим рисунок 1.
Также стоит обратить внимание на публичные базы данных и рекомендации коллег. Многие ученые делятся своим опытом и рекомендуют конкретные организации и агентства для размещения в соответствующей области научных исследований. В заключение, выбор правильного СМИ для публикации трудов — это ответственный шаг, который может существенно повлиять на дальнейшую карьеру автора. Использование критерия Джинни в сочетании с другими факторами поможет принять обоснованное решение и выбрать подходящее издание, которое будет способствовать успеху и признанию в академической среде. Критерии оценки качества научных платформ на основе критерия Джинни В контексте сборников рассматриваемый показатель используется для анализа неравномерности распределения цитирований статей. Его ключевая идея заключается в том, что если большое количество статей имеют маленькое количество цитирований, то это может указывать на низкое качество данного сборника или площадки. С другой стороны, высокий уровень цитируемости материалов может говорить о хорошей репутации и значимости журнала или конференции. Как вычислить индекс Джинни научного журнала? Для анализа показателя Джинни необходимы данные о количестве цитирований каждой статьи в конкретном издании. Чем больше доступных сведений и фактов, тем более точные результаты можно получить. Существуют специализированные базы данных и инструменты, такие как Google Scholar или Web of Science , которые предоставляют информацию о цитированиях объем, частота и пр. Притом эти сведения каждый пользователь при наличии свободного времени и желании может перепроверить, перейдя по соответствующим ссылкам. При анализе рассматриваемого оценочного критерия следует учитывать несколько факторов. Во-первых, размер выборки трудов должен быть достаточно большим, чтобы получить репрезентативное представление о платформе. Например, если выбранное место имеет всего несколько статей с высоким уровнем цитируемости и остальные имеют низкую цитируемость, это может создать искажение в расчетах. Во-вторых, следует учитывать временной фактор. Качество сборника может меняться со временем: новые издательства могут появляться с высокой квалификацией и привлекательностью для авторов; старые же могут терять свою актуальность или популярность.
Чем он выше, тем сильнее расслоение общества. При высоких значениях богатые получают слишком много, бедные — чересчур мало. Ну а низкие значения коэффицинта Джинни наоборот говорят о равенстве, что у всех доходы примерно одинаковые. Если этот показатель равен нулю, значит директор и главный бухгалтер получают столько же, сколько сторож и уборщица. Это на мой взгляд плохо. В этом случае у работника нет стимула развиваться. Какой смысл повышать свою эффективность и идти вверх по карьерной лестнице, если ты всё равно будешь получать также как все. Сверхнизкий коэффициент Джинни может напрочь отбить у людей стремление к росту и самосовершенствованию. Начну с международных сравнений. Это данные Организации экономического сотрудничества и развития. В России коэффициент Джинни довольно высокий. Это своего рода ориентир социальной справедливости. Директор в этих странах разумеется получает больше подчинённых, но всё же эта разница благоразумная и не достигает фантастических размахов. При этом в России индекс Джинни снижается уже много лет подряд. Это данные Всемирного банка.
Коэффициент Джини
| Коэффициент Джини: формула неравенства | | Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| В России зафиксирован рост доходного неравенства | Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). |
| GINI index (World Bank estimate) - Country Ranking | Анализ динамики глобального индекса Джини за последние два века подтверждает выводы об усиливающемся мировом неравенстве. |
| Индекс Джини в странах мира | Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. |
| Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) | Кроме того, из-за таких ограничений, как достоверность данных о ВВП и доходах, индекс Джини может преувеличивать неравенство доходов и быть неточным. |
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is. Цитата: Такая необычная кривая и есть визуальный признак аномальности параметра под названием индекс неравенства Джинни. В 2023 году был опубликован рейтинг стран по индексу Джини, который показал, какие страны имеют самый высокий уровень неравенства. 25 августа WM Entertainment официально объявили: "ДжинИ останавливает все свои промоушены из-за своего состояния здоровья. Анализ динамики глобального индекса Джини за последние два века подтверждает выводы об усиливающемся мировом неравенстве.
Gini index (World Bank estimate)
URL: nisse. Гранберг А. Рецензия Для цитирования: Глущенко К. К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства. Вопросы статистики. On the issue of application of the Gini coefficient and other inequality indices.
Voprosy statistiki.
Этот показатель часто используется для определения неравномерности распределения доходов среди населения стран мира. Используя методику расчета коэффициента Джини в тексте исследования она подробно приведена , мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли. Расчет коэффициента Джини Несколько слов о том, как рассчитывается данный показатель. Значения, которые может принимать коэффициент, находятся в диапазоне от 0 до 1. Ноль означает полное равенство доходов среди всех жителей в данном случае работников конкретной отрасли , единица — полное неравенство нереальная ситуация, когда вся заработная плата отрасли сконцентрирована в руках одного человека. Если коэффициент представлен в процентах, то его называют индексом Джини.
В этом посте хочу познакомить экспертов, занимающихся оценкой качества моделей, с таким малоизвестным инструментом как «доверительный интервал коэффициента Джини» Вопрос происхождения и расчета указанного показателя очень мало освещен в интернете: поисковики выдадут одну внятную англоязычную ссылку с попыткой интерпретации соответствующей формулы, которая без дополнительной информации будет недостаточно понятна. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле: Указанная формула приведена в статье «The Meaning and Use of the Area under a Receiver Operating Characteristic ROC Curve». Кратко поясню смысл приведенной формулы.
Второй блок — это вероятность того, что два случайно выбранных аномальных класса будут оцениваться выше, чем случайно выбранный нормальный класс. Третий блок — вероятность того, что один случайно выбранный аномальный класс будет оценен выше, чем два случайно выбранных нормальных класса.
Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс Джини измеренных доходов будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве получить еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается свести двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства к одному числу, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В бытовом плане это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно ее длиной по одному краю или простым средним значением яркости пикселей.
Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами в рамках распределения, такие как распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом смысле понимание демографии может быть важно для понимания того, что представляет собой данный коэффициент Джини. Например, большое количество пенсионеров повышает индекс Джини. В какой стране самый высокий индекс Джини? Южная Африка с коэффициентом Джини 63,0 в настоящее время признана страной с самым высоким неравенством доходов. World Population Review объясняет это массовое неравенство расовой, гендерной и географической дискриминацией, поскольку белые мужчины и городские рабочие в Южной Африке получают гораздо более высокие зарплаты, чем все остальные. Что означает индекс Джини, равный 50? Джини в 50 — это половина пути, и в целом его можно воспринимать как место, где доходы распределяются несправедливо: только в 15 странах мира индекс Джини составляет 50 и более.
Индекс Джини в странах мира
Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Индекс Джини в странах мира
Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS. где i = 1, 2 m — число стран; — коэффициент структурной пропорциональности; — нормированный индекс Джинни. Коэффициент Джинни применяется для измерения неравномерности распределения каких-либо переменных в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает полное равенство. Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства (залитая область на рис.), к площади треугольника ABC.
Рейтинг стран по индексу джини 2023
Functional Functional Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features. Performance Performance Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors. Analytics Analytics Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
A common example here is retired people who are using their savings: they may have a very low, or even zero, income, but still have a high level of consumption. Conversely, at the top end of the distribution, consumption is typically lower than income. The gap rises with income, with households generally saving a higher share of their income the richer they are. For both these reasons, the distribution of consumption is generally more equal than the distribution of income. There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited.
In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain.
Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель. Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него.
Performance Performance Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors. Analytics Analytics Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
GINI index (World Bank estimate) - Country Ranking
Что такое получение информации? Концепция энтропии играет важную роль в вычислении получения информации. Прирост информации применяется для количественной оценки того, какой признак предоставляет максимальную информацию о классификации на основе понятия энтропии, т. Получение информации представляет собой произведение вероятностей класса с логарифмом, имеющим основание 2 вероятности этого класса, формула для энтропии приведена ниже: Здесь «p» обозначает вероятность того, что это функция энтропии.
Индекс Джини в действии Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Если все элементы связаны в один класс, то его можно назвать чистым. Давайте воспринимать критерий индекса Джини, как свойства энтропии, , индекс Джини варьируется между значениями от 0 до 1, где 0 выражает чистоту классификации, то есть все элементы принадлежат указанный класс или существует только один класс.
А 1 указывает на случайное распределение элементов по различным классам. Значение индекса Джини 0,5 показывает равное распределение элементов по некоторым классам. При проектировании дерева решений предпочтение будет отдаваться характеристикам, имеющим наименьшее значение индекса Джини.
Вы можете изучить другой древовидный алгоритм Случайный лес. Индекс Джини определяется путем вычитания суммы квадратов вероятностей каждого класса из одного, математически индекс Джини может быть выражен как: Где Pi обозначает вероятность того, что элемент будет отнесен к отдельному классу.
Для её построения необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака. Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими.
Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака.
А 1 указывает на случайное распределение элементов по различным классам.
Значение индекса Джини 0,5 показывает равное распределение элементов по некоторым классам. При проектировании дерева решений предпочтение будет отдаваться характеристикам, имеющим наименьшее значение индекса Джини. Вы можете изучить другой древовидный алгоритм Случайный лес.
Индекс Джини определяется путем вычитания суммы квадратов вероятностей каждого класса из одного, математически индекс Джини может быть выражен как: Где Pi обозначает вероятность того, что элемент будет отнесен к отдельному классу. Алгоритм дерева классификации и регрессии CART »использует метод индекса Джини для создания двоичных разбиений. Кроме того, алгоритмы дерева решений используют информационное усиление для разделения узла, а индекс Джини или энтропия - это путь для взвешивания информационного прироста.
Индекс Джини против получения информации Взгляните ниже, чтобы увидеть расхождение между индексом Джини и получением информации. Индекс Джини упрощает реализацию более крупных распределений, в то время как прирост информации предпочитает меньшие распределения с небольшим счетчиком с несколькими конкретными значениями. Индекс Джини оперирует категориальными целевыми переменными в терминах «успех» или «неудача», а выполняет только двоичное разбиение, в отличие от этого прирост информации вычисляет разницу между энтропией до и после разделения и указывает на примеси в классах элементов.
Заключение Индекс Джини и информационный прирост используются для анализа сценария в реальном времени, и данные являются реальными, которые собираются из анализа в реальном времени. Во многих определениях он также упоминается как «нечистота данных» или «как данные распределяются.
В действительности население любой страны или региона в каждый конкретный момент находится где-то между этими показателями. Коэффициент Джини для Коста-Рики — 0,48 — самый высокий среди стран Организации экономического сотрудничества и развития ОЭСР , что свидетельствует о высоком неравенстве в доходах местного населения. Он составляет всего 0,24.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
In the case of machine learning and decision trees , 1 signifies the same meaning, that is, the higher level of disorder and also makes the interpretation simple. Hence, the decision tree model will classify the greater level of disorder as 1. Entropy is usually the lowest disorder no disorder means a low level of impurity and higher disorder maximum disorder means there is a high level of impurity. The entropy is measured to reduce the uncertainty that comes with more impurity. In the image, the x-axis represents the data values and the y-axis represents the value of entropy. Therefore, at both extremes left and right , there is no entropy impurity as each class has all the elements that belong to that class.
Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs.
Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible. Wherever possible, consumption has been used rather than income. Income distribution and Gini indexes for high-income economies are calculated directly from the Luxembourg Income Study database, using an estimation method consistent with that applied for developing countries. Statistical Concept and Methodology: The Gini index measures the area between the Lorenz curve and a hypothetical line of absolute equality, expressed as a percentage of the maximum area under the line. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual.
Сфера информационных технологий IT привлекательна на российском рынке труда из-за высоких зарплат и льготной ипотеки. Как добавил доктор экономических наук, профессор Вадим Заусаев, неравенство обусловлено ростом военно-промышленного комплекса. По его мнению, эффект будет усиливаться в ближайшем будущем. Узнать подробнее Читайте также:.
Существуют некоторые фундаментальные параметры расщепления для решения значительных проблем, рассмотренных выше. И да, в рамках этой статьи мы рассмотрим энтропию, индекс Джини, получение информации и их роль в применении техники деревьев решений. В процессе принятия решения участвуют несколько функций, и становится важным учитывать релевантность и последствия каждой функции, таким образом, назначая соответствующую функцию в корневом узле и преодолевая разделение узлов вниз. Движение вниз ведет к снижению уровня примесей и неопределенности и приводит к лучшей классификации или элитному разделению на каждом узле. Чтобы решить эту же проблему, используются такие показатели разделения, как Энтропия , Информационный прирост, Индекс Джини и т. Определение энтропии «Что такое энтропия? По сути, это измерение примеси или случайности в точках данных.
Высокий порядок беспорядка означает низкий уровень примесей, позвольте мне упростить. Энтропия рассчитывается между 0 и 1, хотя в зависимости от количества групп или классов, присутствующих в наборе данных, она может быть больше 1, но означает то же значение, то есть более высокий уровень беспорядка. Для простоты интерпретации ограничим значение энтропии между 0 и 1. На изображении ниже перевернутая U-образная форма показывает изменение энтропии на графике, ось x представляет точки данных, а ось y показывает значение энтропии. Энтропия - самая низкая без беспорядка в крайних точках оба конца и максимум высокий беспорядок в середине графика.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal. Леонид Волков, отбывая административное наказание за незаконный митинг, написал: В стране (России) с самым большим в мире коэффициентом Джини. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе.
Коэффициент Джини
Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA. Коэффициент Джини – наиболее распространенный ста-тистический индекс неоднородности или неравенства в общественных науках. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Участница K-pop-герлз-бэнда NMIXX Джинни покидает коллектив. Про динамику в целом сказать нечего – индекс Джини в России на протяжении последних 30 лет остается стабильным, с незначительными флуктуациями.