Коэффициент Джини как функция таблиц смертности: расчет на основе дис-кретных данных, декомпозиция различий и эмпирические примеры. Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
Значение коэффициента Джини варьируется от 0 до 1, где более высокие значения представляют большее неравенство в доходах и где: 0 представляет идеальное равенство доходов все имеют одинаковый доход 1 представляет собой идеальное неравенство доходов все доходы принадлежат одному человеку. Список коэффициентов Джини по странам можно найти здесь. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel.
Поделиться Названный в честь итальянского статистика Коррадо Джини , коэффициент Джини — это способ измерения распределения доходов населения. Значение коэффициента Джини варьируется от 0 до 1, где более высокие значения представляют большее неравенство в доходах и где: 0 представляет идеальное равенство доходов все имеют одинаковый доход 1 представляет собой идеальное неравенство доходов все доходы принадлежат одному человеку. Список коэффициентов Джини по странам можно найти здесь.
В компании обещают устранить ошибку. Минздрав России зарегистрировал двухкомпонентную вакцину от коронавируса «Спутник V» с обновленным составом. В 16 российских регионах зафиксировали нехватку вакцин от кори. Препараты производит компания «Нацимбио». Ее представители сообщили, что в январе 2024 года все регионы получили почти 200 тыс. В Волгограде произошел пожар на складе пиломатериалов. Площадь возгорания составила тысячу квадратных метров. Погибших и пострадавших нет. Минюст предложил штрафовать коллекторов на 2 млн рублей за навязчивые звонки или письма.
Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения.
В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи
Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook. На примере коэффициента Джини показано, насколько сильно различается оценка неравенства в зависимости от используемых данных и способов расчета. 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 to consumption, per capita. Коэффициент Джини показывает степень неравенства в распределении доходов/богатства внутри страны или группы. Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%. Коэффициент Джини (Gini coefficient) – количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини.
Gini Coefficient
Далее мы покажем, что Коэффициент Джини является абсолютно точной алгебраической интерпретацией Кривой Лоренца, а она в свою очередь является его графическим отображением. В 2023 году Росстат зафиксировал увеличение коэффициента Джини, отражающего уровень концентрации доходов в стране, до 0,403, в сравнении с предыдущим годом, когда он составлял 0,395. 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). Коэффициент Джини.
В России вырос уровень доходного неравенства
Источник: Getty Images В 2015 году Греция, Таиланд, Израиль и Великобритания оказались неравны в равной степени, то есть все четыре страны имели одинаковый коэффициент Джини — общий показатель неравенства доходов. Коэффициент Джини, равный 1 единице , означает, что в обществе наблюдается абсолютное неравенство, в то время как 0 ноль означает полное равенство. В действительности население любой страны или региона в каждый конкретный момент находится где-то между этими показателями.
Список коэффициентов Джини по странам можно найти здесь. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Шаг 2: Рассчитайте площади под кривой Лоренца Затем нам нужно рассчитать отдельные площади под кривой Лоренца , которую мы используем для визуализации распределения доходов в стране.
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. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства.
И тем не менее, доверительный интервал коэффициент Джини существует. 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.
Ваш пароль
| Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение | Коэффициент Джини Всемирного банка - CIA World Factbook. |
| Неравенство в доходах: Кривая Лоренца - | Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. |
| Коэффициент Джини — Финуслуги | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) — статистический показатель для оценки экономического равенства. |
| Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) — статистический показатель для оценки экономического равенства. |
| Как сравнить результаты моделей с использованием индекса Джини и кривой Лоренца | Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. |
Индекс Джини
Коэффициент Джини (Gini coefficient) – количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Что показывает коэффициент Джини. Какие значения может принимать данный показатель и что они означают. Коэффициент итальянского экономиста, статиста и демографа Коррадо Джини (более известный как индекс Джини) позволяет более точно, количественно измерить степень неравномерности распределения доходов населения. Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Коэффициент Джини является основным широко используемым показателем для измерения неравенства распределения доходов в обществе.
Коэффициент Джини: все ли равны?
| В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи | 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. |
| РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз | Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%. |
| Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства | Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру. |
| Что бы сделал Робин Гуд? | В 2022 году был зафиксирован его минимум, а | Вступай в группу Новости РБК в Одноклассниках. |
Задача №77. Расчёт коэффициента Джини
Коэффициент используется в скоринговых моделях и машинном обучении в таких секторах, как банковское кредитование, страхование, маркетинг. Коэффициент Джини — статистический показатель меры расслоения доходов или богатства общества. Измеряется по шкале от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, а единица — полное неравенство. Нулевое значение будет в стране или в регионе, в которой абсолютно у всех одинаковый доход.
Значение коэффициента Джини варьируется от 0 до 1, где более высокие значения представляют большее неравенство в доходах и где: 0 представляет идеальное равенство доходов все имеют одинаковый доход 1 представляет собой идеальное неравенство доходов все доходы принадлежат одному человеку. Список коэффициентов Джини по странам можно найти здесь. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel.
Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини. Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально. В этом разделе не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена.
Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка установлена 18 апреля 2012.
Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: 2.
Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. 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. Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей.
Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и. Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение. Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей.
Запишем формулу Вилкоксона в вероятностном виде и преобразуем её: Аналогичную формулу можем выписать для площади под Lift Curve помним, что она состоит из суммы двух площадей, одна из которых всегда равна 0. Практическое применение Как упоминалось в начале статьи, коэффициент Джини применяется для оценки моделей во многих сферах, в том числе в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. И этому есть вполне разумное объяснение. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области. На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме.
Кредитный скоринг По всему миру банки ежедневно получают тысячи заявок на выдачу кредита. Разумеется, необходимо как-то оценивать риски того, что клиент может просто-напросто не вернуть кредит, поэтому разрабатываются предиктивные модели, оценивающие по признаковому пространству вероятность того, что клиент не выплатит кредит, и эти модели в первую очередь надо как-то оценивать и, если модель удачная, то выбирать оптимальный порог threshold вероятности. Выбор оптимального порога определяется политикой банка. Задача анализа при подборе порога — минимизировать риск упущенной выгоды, связанной с отказом в выдаче кредита. Но чтобы выбирать порог, надо иметь качественную модель.
Основные метрики качества в банковской сфере: Страхование В этой области всё аналогично банковской сфере, с той лишь разницей, что нам необходимо разделить клиентов на тех, кто подаст страховое требование и на тех, кто этого не сделает. Рассмотрим практический пример из этой области, в котором будет хорошо видна одна особенность Lift Curve — при сильно несбалансированных классах в целевой переменной кривая почти идеально совпадает с ROC-кривой. Это было очень странное и в то же время невероятно познавательное соревнование. И с рекордным количеством участников — 5169. Porto Seguro — бразильская компания, специализирующаяся в области автострахования.