Про динамику в целом сказать нечего – индекс Джини в России на протяжении последних 30 лет остается стабильным, с незначительными флуктуациями. Simplify Gini coefficient with our guide! Decode the Gini Index formula, calculate effortlessly, and grasp its vital role in decision trees. Enhance your machine learning expertise with clear examples today!
Вы точно человек?
Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and. Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Значение коэффициента Джини в странах с различным индексом. Simplify Gini coefficient with our guide! Decode the Gini Index formula, calculate effortlessly, and grasp its vital role in decision trees. Enhance your machine learning expertise with clear examples today!
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Во-первых, коэффициент Джини в большинстве случаев основан на уровне дохода (income), а не уровня общих активов или благосостояния (wealth). Поведение доверительного интервала коэффициента Джини предсказуемо и объяснимо. Рекорд Джини, или коэффициент Джини, является фактической пропорцией дисперсии, созданной итальянским аналитиком Коррадо Джини в 1912 году. Рекорд Джини, или коэффициент Джини, является фактической пропорцией дисперсии, созданной итальянским аналитиком Коррадо Джини в 1912 году. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.
Топ-10 стран с самым высоким уровнем неравенства
- Индекс Джини: расчет и формула
- Related research and writing
- США: борьба за первое место
- Global Gini Ranking
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свой капитал в акции и ETF. Оба получили хороший доход. Игорь получил больше в процентах от капитала. Этот пример показывает, как трудно бедным не становиться беднее и как легко богатым становиться богаче. Даже ничего не делая, получая мизерные проценты на многомиллиардный капитал, вы все равно станете богаче за определенный период времени, чем человек с миллионом, создавший сверхприбыльную компанию и работающий как белка в колесе. В этом примере есть еще одна показательная фигура — Средняков. Это человек, живущий от зарплаты до зарплаты.
Он не становится беднее, но и не становится богаче. Хотя он находится в ситуации, когда ему гораздо легче, чем Васе или Ивану, начать инвестировать, стремиться к жизни, в которой «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги…. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван. Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано. Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством.
Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т. Нужно ли нам бороться с неравенством? Существует также мнение, что с неравенством не нужно бороться, потому что люди реагируют на неравенство не так сильно, как на несправедливость. Стоит понимать, что неравенство и несправедливость — это разные понятия. И они часто путаются. Существует множество различных исследований на эту тему, которые показывают, что люди предпочитают справедливое неравенство несправедливому равенству. Подумайте над такой формулировкой. Когда люди оказываются в обществе, где все равны, многие испытывают обиду и раздражение, потому что тот, кто работает больше других, не получает за это вознаграждения, а тот, кто самый ленивый, получает незаслуженную награду.
Вы согласны, что это несправедливо? Равенство неестественно. Вот почему важно бороться не с неравенством в обществе, а с несправедливостью. Конечно, сильные должны помогать слабым, давая им то, в чем они нуждаются. Однако нельзя допускать чрезмерного выравнивания, иначе это убьет мотивацию активных и талантливых людей. Почему коэффициент Джини так низок в Украине? Давайте вернемся к Украине. Как получилось, что братский народ входит в десятку стран с самым низким социальным расслоением?
Возможно, причина в том, что Всемирный банк в своем исследовании учитывал только официальные данные. А в реальности существует серая зона, которая не принимается во внимание. Исследование Института демографии и социальных исследований НАН Украины показало, что децильный коэффициент в Украине составляет 40. По расчетам Всемирного банка, он равен 5,9, что соответствует шестой позиции в рейтинге стран с наименьшим неравенством если считать не по коэффициенту Джини, а по децильному коэффициенту.
Это не хорошо и не плохо. Это просто факт. Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо. Всё очень просто. Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения. У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее.
Тут, конечно, нужен пример. Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами. В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF. Оба получили хорошую доходность. Игорь получил больше в процентах на капитал.
Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче. Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе. В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков.
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. Для наглядности визуализирую блоки на графике.
При этом средний индекс в мире — 37. FAQ Какой источник информации вы использовали? Насколько можно полагаться на коэффициент Джини при сравнении стран?
К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства
The two concepts are nevertheless closely related: the income of a household equals their consumption plus any saving, or minus any borrowing or spending out of savings. One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value. 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.
Расчетом данного показателя занимаются статистические ведомства и международные аналитические организации. Значения и трактование коэффициента Джини Коэффициент Джини может иметь значение от 0 абсолютно равномерное распределение доходов до 1 абсолютно неравномерное распределение доходов. Чем выше значение индекса Джини — тем выше уровень социального неравенства в государстве. Коэффициент Джини показателен не только в абсолютном значении, но и в динамике: если он растет — уровень социального неравенства растет, если падает — соответственно, падает.
Джини изначально дебютировала в качестве участницы Oh My Girl еще в 2015 году. VPark - 15. В настоящее время их новый уже... VPark - 05. VPark - 12. После выхода эпизода, организаторы шоу опубликовали фотографии... VPark - 31. Ранее ДжинИ сообщила, что она покидает группу и агентство из-за проблем со здоровьем и группа... VPark - 07. В каком году вы родились? Например, в этой статье мы собрали небольшую часть айдолов, которые родились 1995 году.
Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается разделить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов населения. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. А на этом сегодня все про коэффициент индекс Джини. Надеюсь статья оказалась для вас полезной. Делитесь статьей в социальных сетях и мессенджерах и добавляйте сайт в закладки. Успехов и до новых встреч на страницах проекта Тюлягин!
Новости GIN
измеряем неравенство доходов» на канале «Простая экономика» в хорошем качестве и бесплатно. В 2015 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индикатор имущественного расслоения в обществе) в Пермском крае был 0,422, в 2019 — 0,399, то есть меньше на 5,5%. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач. Участница K-pop-герлз-бэнда NMIXX Джинни покидает коллектив. Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Итог один. Мы пришли к культурной деградации, к мировой изоляции, к 30-ти млн человек, выживающим за счёт милостыни в виде субсидий, маткапиталов и пр. Да ещё и стоим на пороге третьей мировой, в одиночестве. Показать список оценивших.
В противном случае может получиться, что на бумаге страна богаче, а большая часть населения живет в ней беднее, чем в другой, где средняя величина ниже, но распределение более равномерное. Индекс Джини Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов — кривой Лоуренса. Пример кривой Лоренца приведен на изображении ниже. В идеальной ситуации, то есть ситуации, когда нет неравенства в распределении доходов, эта линия будет биссектрисой, то есть пройдет под углом 45 градусов от начала координат.
Индекс Джини представляет собой отношение площади фигуры между упомянутой биссектрисой и кривой Лоренца к площади треугольника, образованного биссектрисой и одной из осей. Достоинства и недостатки индекса Индекс Джини позволяет обобщенно оценить, насколько доходы распределены неравномерно. Из обобщенности метода вытекают как его достоинства, так и недостатки. Так, например, индекс: легко рассчитывается при наличии небольшого количества статистической информации; предоставляет обобщенную, не персонифицированную информацию; позволяет сравнивать страны независимо от масштаба; универсален. Индекс Джини получил широкое признание как универсальный метод оценки неравенства распределения доходов в экономике, индекс рассчитывают многие страны и международные организации для оценки неравенства.
Однако компания поспешила успокоить поклонников группы, подчеркнув, что NMIXX продолжат выступать, но уже вшестером. Что касается причин, по которым певица решила покинуть группу, то в заявлении агентства указаны некие «личные обстоятельства». NMIXX дебютировали как группа в феврале 2022 года.
В последние годы они нашли широкое применение в таких отраслях знания как демография, страхование, здравоохранение, теории риска и надежности, а также и в других областях деятельности человека. В настоящей работе приводятся свойства функции Лоренца и различные представления индекса Джини, систематизируются аналитиче...
Котировки участников рынка
- Gini Coefficient
- Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
- Рейтинг стран по индексу Джини 2023
- Содержание
- Income inequality: Gini coefficient - Our World in Data
GIVAUDAN SA
- Понимание индекса Джини
- Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики
- США: борьба за первое место
- Мы в соц сетях
- Коэффициент джини в России
- Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать?
Рейтинг стран по индексу джини 2023
| Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) - Набор данных - Хаб открытых данных | Про динамику в целом сказать нечего – индекс Джини в России на протяжении последних 30 лет остается стабильным, с незначительными флуктуациями. |
| К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства | Значение коэффициента Джини в странах с различным индексом. |
| Вы точно человек? | Облигации0. Акции0. Индексы0. |
| Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать? — Михаил Грамм — NewsLand | это показатель распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком. |
| Рейтинг стран по индексу Джини 2023: топ-10 стран с самым высоким уровнем неравенства | The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or. |
В России зафиксирован рост доходного неравенства
| В России зафиксирован рост доходного неравенства - АБН 24 | Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос / Хабр | Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. |
| Countries ranked by GINI index (World Bank estimate) | 28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |
| 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. Формула. Что показывает
Статьи по ключевому слову «коэффициент Джини». Definition: 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. Индекс Джинни стал одним из основных инструментов для оценки качества научных сборников.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Коэффициент Джини – наиболее распространенный ста-тистический индекс неоднородности или неравенства в общественных науках. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини. где i = 1, 2 m — число стран; — коэффициент структурной пропорциональности; — нормированный индекс Джинни. Основные индексы мира. Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
Информация должна быть проверяема , иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. Дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран.
Демагогия на этой почве дала ему власть и т. А мы задумаемся - реально ли при стандартной здравой психологии среднего гражданина отойти от соотношения Парето 80 к 20? И почему оно так нудно и неуклонно прослеживается во всём человеческом? Действительно, принцип жил и действовал до констатации его в статьях Парето.
И удивительно - при такой "несправедливости" соотношения Парето цивилизация благополучно развивалась. Более того, она особенно хорошо развивалась в тех странах, где естественным образом складывалось это самое «соотношение Парето». Время от времени очередным революционерам заходило в голову, что именно им удалось догадаться, что наступил момент, когда есть возможность сломать эту ужасную «правду Парето». Скажем, за что боролись матросы Петрограда в 1917 году?
За справедливость, конечно. Перед нами «матросский идеал» — абсолютно, как им казалось, справедливое распределение. Изобразим его на графике. По горизонтали отложим названные выше проценты от всего населения, а по вертикали проценты от всех благ страны.
Цифры «матросского замысла», названные выше, дадут просто прямую линию из нижнего левого угла в правый верхний. Экономисты назвали её «идеальная прямая Лоренца». Реакцию читателя понимаю — «Ужас как не хочется читать про какие-то графики! Возьмите себя в руки!
Вдруг вас перестанут обманывать. Нарисованная нами прямая, как кажется, графический показатель всеобщего счастья! Так ли это? Например, осуществился ли где-то когда-то «матросский идеал» в истории?
Даже если он где-то существовал, то обязательно недолго и описывать его историю попросту было некому! Ибо, как сказал один мудрец: «Писаная история — это кладбище аристократий».
Доверительный интервал коэффициента Джини.
Что это? Хабаровск Время прочтения: 6 мин. В области машинного обучения коэффициент Джини, находясь в диапазоне от 0 до 1, показывает качество прогнозирования модели — чем ближе к единице, тем точнее прогноз в данном посте не будем касаться применения коэффициента Джини в социальной области.
Какой же доверительный интервал может быть у единственного числа?
Entropy is calculated between 0 and 1. Although there can be other numbers of groups or classes present in the dataset that can be greater than 1. 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.