В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel.
Коэффициент Джини
Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать. Чуть позже, когда сам вывел формулу связи этих двух метрик, понял что эта фраза — отличный индикатор. Если вы её слышите или читаете, то очевидно только то, что автор фразы не имеет никакого понимания коэффициента Джини. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни. Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем. Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов.
Для понимания доказательства необходимо базовое понимание метрики ROC-AUC — что это вообще такое, как строится график и в каких осях.
Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию. Разберем всё это на очередном игрушечном примере. Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла.
Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов. Код на Python from scipy. Мало это или много? Насколько точен алгоритм? Без знания точного значения коэффициента для идеального алгоритма мы не можем сказать о нашей модели ничего. Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели.
Попробую на пальцах объяснить. Одну ось графика размечаем под равные доли населения по численности. Вторую - под доли в сумме доходов, которые получает каждая такая доля населения.
Если доходы каждой доли абсолютно одинаковы, получим вот такой график с прямой линией. А теперь изменим доходы. Пусть одни децили общества получают поменьше, а другие - побольше.
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. Ниже приведена карта мира с распределением стран по индексу неравенства. Источник: Всемирный Банк, 2018 год Как можно увидеть, в развитых странах индекс неравенства находится на уровне от низкого до среднего. Это обусловлено как социальной ролью государства в таких странах, осуществляющего прямую поддержку слоев населения с низкими доходами, так и часто применяемой в развитых странах прогрессивной ставкой налогообложения, являющейся универсальным выравнивающим механизмом.
В России вырос уровень доходного неравенства
| Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России - Российская газета | Коэффициент Джини рассчитывается по формуле. |
| Коэффициент джини в России | Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). |
Индекс Джини в странах мира
Мне кажется, что в ней проще запутаться, а получается ровно то же самое. Чтобы проверить себя, решите задачу. Ответ и решение под спойлерами: Задача Предположим, что в некоторой стране N проживают три группы населения: бедные, средний класс и богатые. Группы равны по численности жителей, но различаются по уровню дохода: средний класс зарабатывает в два раза больше, чем бедные, а богатые зарабатывают в два раза больше, чем средний класс. Внутри групп доходы распределены равномерно. Нарисуйте график кривой Лоренца и рассчитайте коэффициент Джини.
При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода по разным группам населения например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения. Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака дохода в совокупности на разных этапах. Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини. Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально. Недостатки коэффициента Джини В разделе не хватает ссылок на источники см.
ЕМИСС представляет собой государственный информационный ресурс, объединяющий официальные государственные информационные статистические ресурсы, формируемые субъектами официального статистического учета в рамках реализации федерального плана статистических работ. Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.
На практике же значения чаще всего укладываются в диапазон от 0,2 до 0,6. Низкий показатель коэффициента Джини не означает богатства или бедности выборки в целом, а лишь низкую разницу между самыми богатыми и самыми бедными. То же самое, но с противоположной стороны, относится и к высокому показателю. По последним данным , Россия занимает примерно среднее значение по этому показателю среди стран мира.
Кривая Лоренца
Потребление в целом продолжает поддерживаться опережающей динамикой 01 апр 2024 Ульяновская область подготовила первый выпуск народных облигаций 29 марта 2024 года начнется размещение первого выпуска народных облигаций для физических лиц Ульяновской области. Чтобы получить бонус, нужно:Зарегистрироваться на Финуслугах;Выбрать вклад;Ввести промокод 22 марта 2024 Как мы работаем 8 марта В праздничный день, 8 марта, Финуслуги работают в обычном режиме — вы можете выбирать любые продукты, отправлять заявки в банки и страховые компании. А теперь информация отдельно по продуктам:Вклады.
Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным.
Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование.
Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т.
Он определяет инфляцию и прожиточный минимум на основе цен в городах и не учитывает стоимость товаров в несетевых магазинах в сельской местности. То же касается и услуг.
Десятка богатых к десятке бедных Для определения неравенства используется еще так называемый децильный коэффициент. Этот показатель в России менялся за последнее десятилетие примерно в общей парадигме коэффициента Джини и тоже наглядно показывал разницу в доходах бедных и богатых. По данным Росстата, за последние десять лет наиболее низким децильный коэффициент оказался в 2017 году 15,3 , а самым высоким — в 2008-2010 годах 16,6. По другим оценкам, в истории современной России он в реальности мог достигать и 17.
Нормально это или нет? В предвоенной царской России начала XX века, например, по расчетам профессора факультета социологии Санкт-Петербургского государственного университета Бориса Миронова, децильный коэффициент равнялся всего лишь 6,5. В других странах коэффициент сильно разнится, причем далеко не всегда это коррелирует с благополучием страны. Так, в 2015 году в Южной Корее он составлял 7,8, что считается очень хорошим показателем.
Сообразно общей картине различается и коэффициент Джини по странам. В США в 2000-х и 2010-х годах показатель доходил до 0,450, а вот в Великобритании был на уровне 0,360, в Германии — 0,280. Разница очень наглядная. Еще раз доказывающая, что в России действует американская, а не европейская и тем более не восточноазиатская модель экономики.
Это тоже официальные данные Росстата, который порой склонен сглаживать реальность в угоду, например, «беспрецедентному росту зарплат». Причина роста дохода богатых и хорошо обеспеченных людей кроется отчасти в уходе экономики «в тень». Иными словами, в стране растет сектор серых зарплат, тогда как малообеспеченные граждане не получают прибавок к социальным выплатам в таком же объеме.
These rules apply only to custom country groups you have created. They do not apply to official groups presented in your selected database. For each selected series, choose your Aggregation Rule and Weight Indicator if needed from the corresponding drop-down boxes. Check the Apply to all box if you wish to use the same methodology for all selected series. Aggregation Rules include: 1. Max: Aggregates are set to the highest available value for each time period.
Mean: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Mean 66: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Values are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Median: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period.
Неравенство и бедность
Индекс Джини или коэффициент Джини — это статистическая мера распределения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов). показателе расслоения общества. Коэффициент Джини как функция таблиц смертности: расчет на основе дис-кретных данных, декомпозиция различий и эмпирические примеры. Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
| Как рассчитывать коэффициент Джини | В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении .pdf). |
| Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером) | Коэффициент Джини показывает степень неравенства в распределении доходов/богатства внутри страны или группы. |
| Задача №77. Расчёт коэффициента Джини | По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. |
| Gini Coefficient | В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно. |
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Тут уместно провести параллели с коэффициентом Джини, который показывает имущественное расслоение населения. |
Неравенство в доходах: о чем говорят кривая Лоренца и коэффициент Джини
Коэффициент концентрации Джини (G) используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Коэффициент Джини может использоваться для выявления уровня неравенства по накопленному богатству.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Филипп Монфор показал, что использование непоследовательной или неопределенной детализации ограничивает полезность измерений коэффициента Джини. Коэффициент Джини рассчитывается по формуле.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
| Коэффициент Джини | это... Что такое Коэффициент Джини? | Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. |
| Кривая Лоренца | Коэффициент Джини показывает расстояние между распределениями целевых значений и тех, что показывает модель. |
| Income inequality: Gini coefficient - Our World in Data | Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. |
| Что бы сделал Робин Гуд? | Насколько равномерно происходил рост богатства швейцарцев показывает так называемый «коэффициент Джини» (Gini-Koeffizienten). |
Индекс Джини в странах мира
В России, Китае и США коэффициент Джини средний и примерно равен 0,4. В Бразилии и ЮАР самый высокий — 0,6. В Японии, Швеции и Словении низкий — 0,25. Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент 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. Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. Для измерения фактического распределения доходов используют «кривую Лоренца» и «коэффициент Джини», показывающие, какая доля совокупного дохода приходится на каждую группу населения, что позволяет судить об уровне экономического неравенства в данной стране.