Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Рекорд Джини, или коэффициент Джини, является фактической пропорцией дисперсии, созданной итальянским аналитиком Коррадо Джини в 1912 году. Gini Impurity. A measurement used to build Decision Trees to determine how the features of a dataset should split nodes to form the tree. What is Gini Impurity? Gini Impurity is a measurement used to. 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. Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. Возможно, это связано с тем, что в хороших журналах многое определяют сильные, прорывные статьи, которые выделяются из основной массы, что приводит к ухудшению индекса Джини.
Gini inequality index - Country rankings
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.
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. Так, чем на большее количество групп поделена одна и та же совокупность больше квантилей , тем выше для неё значение коэффициента Джини. Коэффициент Джини не учитывает источник дохода, то есть для определённой географической единицы страны, региона и т.
The Gini methodology. A primer on a statistical methodology. Forcina A. Brown M. Краснов C. Мониторинг инвестиционной активности в регионах России. Прямые иностранные инвестиции в 2012 году.
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. Он олицетворяет собой человека, живущего от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и богаче тоже не становится. Хотя он находится в той позиции, когда ему намного легче, чем Васе или Ивану начать инвестировать, двигаясь в сторону жизни, когда «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые… и т.
Бывшая участница NMIXX Джинни подписывает контракт с новым агентством — Fil
Because there is no global survey of incomes, researchers need to rely on available national surveys. Such surveys are designed with cross-country comparability in mind, but because the surveys reflect the circumstances and priorities of individual countries at the time of the survey, there are some important differences. In collating this survey data the World Bank takes steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. Pooling the data available from different kinds of survey data is unavoidable if we want to get a global picture of poverty or inequality. 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.
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. Коэффициент Джини по странам мира и в России На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год, а также десятка стран с наибольшим значением коэффициента.
Ранее участницы отвечали... И, да, это правда. Но на самом деле женская группа дебютировала как...
Эти четыре... Zarina - 25. SaYeS - 21. 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.
Книга Лакнера и Милановича показывает снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эта взаимосвязь менялась с течением времени. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоэри Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения.
С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию к снижению, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения , а затем резко сократилось. Три графика, показывающие поведение ВВП в три разных момента времени. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки коэффициента Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки.
Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
| Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин | читайте все самые интересные новости на Чемпионате! |
| Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения | 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. |
| коэффициент Джини | GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. |
| World Bank Indicatorss | Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. |
Gini Coefficient By Country
Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения. Оставить ответ Ваш адрес email не будет опубликован.
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. По данным Всемирного Банка первые 15 стран с самым высоким неравенством выглядят так: Здесь любопытно нахождение США на 15 месте. Впрочем, ни для кого не секрет что в США достаточно большое расслоение в доходах. Это плата за высокую эффективность экономики. Рейтинг приведен на основе данных за 2019 год, так как за более поздние периоды данные неполные.
Россия находится в третьем десятке и имеет средний индекс неравенства, на уровне Китая, Индонезии, Таиланда.
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. The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable.
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. Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality. The Gini index provides a convenient summary measure of the degree of inequality. Data on the distribution of income or consumption come from nationally representative household surveys.
Определение индекса Джини
Gini index from The World Bank: Data. 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%. В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова © Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Во-первых, коэффициент Джини в большинстве случаев основан на уровне дохода (income), а не уровня общих активов или благосостояния (wealth). Коэффициент Джини является важным инструментом для измерения неравенства доходов, и его анализ позволяет определить тенденции и факторы, влияющие на неравенство.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства. Рост экономики и увеличение доходов населения в Москве привели к снижению показателя экономического расслоения общества (индекса Джини) на девять процентных пунктов.