На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год. 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. Оптимальным значением индекса Джини считается его величина менее 35 %. Индекс Джинни стал одним из основных инструментов для оценки качества научных сборников.
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
Япония: вызовы и долгосрочные перспективы Россия: на вершине рейтинга Многие могут быть удивлены узнать, что Россия занимает первое место в рейтинге стран по индексу Джини. Это означает, что Россия имеет самый высокий уровень неравенства доходов среди всех стран, участвующих в исследовании. Индекс Джини измеряет степень неравенства: чем ближе показатель к 1, тем выше неравенство. Существует несколько факторов, объясняющих такое положение России в рейтинге. Во-первых, это отражение социально-экономической системы, где небольшая группа людей контролирует значительную часть богатства и ресурсов. Это может быть обусловлено несправедливым распределением доходов и возможностей.
Во-вторых, Россия имеет огромные различия в богатстве и уровне жизни между регионами. Неравное развитие и распределение ресурсов по стране приносит негативные последствия для экономической стабильности и благосостояния населения. Наличие высокого уровня неравенства доходов может иметь отрицательные последствия для социальной структуры и политической стабильности России. Это также может привести к ухудшению здоровья и образования, а также возникновению социального неприятия и конфликтов. Устранение этих проблем становится необходимым вызовом для российского правительства.
На вершине такого рейтинга быть — не почетное звание, а является свидетельством неравенства, требующего серьезных мер для его устранения. США: борьба за первое место Соединенные Штаты Америки занимают одну из высших позиций в рейтинге стран по индексу Джини. Индекс Джини используется для измерения уровня неравенства доходов.
В 2019 году, в сравнении с 2015, уровень социального неравенства, как сказано выше, в Прикамье стал меньше. Распределение общего объема денежных доходов населения 2015.
Расчёт коэффициента Джини базируется на использовании кривой концентрации кривая Лоренца. 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.
Некоторые популярные инструменты, используемые в интеллектуальном анализе данных: искусственные нейронные сети ИНС , логистическая регрессия, дискриминантный анализ и деревья решений. Дерево решений - самый известный и мощный инструмент, который легко понять и быстро реализовать для обнаружения знаний из огромных и сложных наборов данных. Вступление Многие теоретики и практики регулярно оттачивают методы, чтобы сделать процесс более строгим, адекватным и рентабельным. Изначально деревья решений используются в теории принятия решений и статистике в больших масштабах. Это также эффективные инструменты в интеллектуальном анализе данных, поиске информации, интеллектуальном анализе текста и распознавании образов в машинном обучении. Здесь я бы порекомендовал прочитать мою предыдущую статью , чтобы подробно остановиться и отточить свой запас знаний с точки зрения деревьев решений.
Сущность деревьев решений превалирует в разделении наборов данных на разделы, которые косвенно образуют дерево решений инвертированное с корневыми узлами наверху. Стратифицированная модель дерева решений приводит к конечному результату через проход по узлам деревьев. Здесь каждый узел содержит атрибут функцию , который становится основной причиной дальнейшего разделения в нисходящем направлении. Ты можешь ответить, Как решить, какая функция должна быть расположена в корневом узле Наиболее точная функция, служащая внутренними узлами или листовыми узлами Как разделить дерево Как измерить точность разделения дерева и многое другое. 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.
Коэффициент Джини
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.
Практические рекомендации по выбору правильного издания на основе индекса Джинни Роль и значимость индекса Джинни в подборе научного издания В современном научном сообществе выбор места для размещения рукописей и открытий , достижений автора имеет огромное значение.
Он может обеспечить исследователю не только престиж и признание в определенных кругах, но и повысить шансы на получение финансирования и продвижение по карьерной лестнице. Один из инструментов, который помогает определить состояние издательств, является индекс Джинни. Из чего складывается индекс Джинни?
Коэффициент Джинни — это метрика, разработанная ученым Хорасом Джинни в 2005 году. Его целью было оценить качество действующих редакций и помочь авторам выбрать подходящее место для своего труда. Данный параметр основывается на анализе цитирования статей определенного журнала другими учеными за определенный период времени.
В его основе лежит коэффициент влиятельности журнала Journal Influence Factor , который рассчитывается как отношение числа цитирований статей к общему числу статей в данном сборнике за определенный период времени. Чем выше показатель, тем более влиятельным считается «научная пресса». Однако следует помнить, что рассматриваемый коэффициент является только одной из метрик для оценки научных платформ.
Большое значение имеют и другие факторы, такие как репутация СМИ в соответствующей области науки, его политика открытого доступа к материалам, скорость проверка рукописей и допуск к публикации, доступность для читателей. При определении места для размещения рукописей автору необходимо учитывать цели и задачи своего исследования. Если его труд имеет широкую общенаучную значимость, то предпочтение лучше отдать известным платформам с высоким индексом.
В случае специализированного исследования может быть целесообразно выбрать издательство с более низким или скромным значением Джинни, но имеющий хорошую репутацию в данной области. 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.
Коэффициент Джини индекс.
As we move further down the tree, the level of impurity or uncertainty decreases, thus leading to a better classification or best split at every node. Splitting measures such as Information gain, Gini Index, etc. Information gain is based on the concept of entropy, which is the degree of uncertainty, impurity or disorder. Information gain aims to reduce the level of entropy starting from the root node to the leaf nodes. Relevance of Entropy Entropy is a measure of the disorder or the measure of the impurity in a dataset. The Gini Index is a tool that aims to decrease the level of entropy from the dataset.
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. Леонид Волков, отбывая административное наказание за незаконный митинг, написал: В стране (России) с самым большим в мире коэффициентом Джини. измеряем неравенство доходов» на канале «Простая экономика» в хорошем качестве и бесплатно. Сегодня (14 апреля), южнокорейское новостное издание Спорт Кёнхян сообщил, что Джинни, бывшая участница NMIXX, подписала контракт с новым агентством United Artist Production (UAP). 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 по странам: коэффициент концентрации доходов
Наши расчеты только подтверждают существенное падение доли обрабатывающей промышленности в ВВП развитых стран Европы и Америки, за исключением Кореи. Структурные изменения, как свидетельствует практика, имеют различные формы проявления. Одной из форм проявления является динамика развития бизнеса, в частности числа фирм, ежегодно создаваемых и входящих на рынок и числа фирм, покинувших рынок вследствие неконкурентоспособности. В этом отношении крайне интересны результаты, полученные отдельными исследователями, анализировавшими тренды развития американского бизнеса за последние 30 лет [9]. Прежде всего, они отмечают устойчивый тренд снижения активности бизнеса в целом: если в 1978 г. В абсолютных цифрах это составило 500 тыс. Устойчивую тенденцию к снижению имел и другой важный показатель — уровень перераспределения рабочей силы в частном секторе экономики — синтетический показатель, отражающий мобильность рынка труда вследствие таких процессов как расширение или сокращение фирм, их создание и закрытие. Исследователи определили несколько ключевых факторов, изменивших тренды развития предпринимательского сектора и снижения деловой активности в США. Они связаны: с изменениями в отраслевой структуре и типе фирм; составе отраслей промышленности США; падением доли компаний стартапов [11].
Данные выводы американских исследователей подтверждаются результатами других работ, но уже посвященных исследованию факторов, влияющих на создание высокотехнологичных предприятий в американской промышленности в период 1970—1980 гг. Для этого периода было характерно бурное развитие малого и среднего бизнеса. Устойчивая структура промышленности, как свидетельствуют данные этого исследования, была основой динамичного развития самой отрасли и деловой среды в целом. В экономической литературе, на основе анализа практики предпринимательства в Европейском Союзе, отмечается важность таких макроэкономических индикаторов как инфляция, процентная ставка, уровень безработицы [13]. Основные исследования структурных изменений в экономике в контексте концепции предпринимательства касались динамики изменения структуры самого предпринимательского сектора: роста числа мелких фирм и сокращения доли крупных. Так, отдельные исследователи отмечали, что технологические изменения, глобализация, дерегулирование, сдвиги в предложении рабочей силы, разнообразие спроса и обусловленные этим более высокие уровни неопределенности, способствовали изменению структуры промышленности, когда происходил переход от большей концентрации и централизации к меньшей концентрации и децентрализации [14, с. Причиной этого авторы исследования считают то, что институты и проводимая ими политика в отдельных странах способствуют более быстрому реагированию на технологические изменения и глобализацию на основе перехода к менее централизованной и более рассредоточенной структуре промышленности. Это находит свое отражение в том, что отраслевая структура, как правило, изменяется в сторону повышения роли мелких фирм [14, с.
Одной из причин таких изменений считают изменение характера технического прогресса в 1970-е годы, когда эффект гибкой автоматизации и специализации выразился в форме перехода от крупных к более мелким фирмам и сокращения доли массового производства [15]. Анализ данных по Германии за 1975—2002 показывает, что экономический рост может быть ускорен структурными изменениями, вызванными вновь созданными предприятиями, то есть предпринимательская деятельность становится фактором экономического роста [16]. Логике построения Индекса Глобальной предпринимательской деятельности в наибольшей степени соответствует индексный подход к оценке структурных изменений, поэтому для включения структурного фактора в расчет Глобального индекса нами предлагается использовать метод оценки различных структур совокупностей на основе принципа измерения пропорциональности, предложенный П. Ватником [17]. Предложенный подход позволяет создать определенную эталонную оценку, которая может быть использована при исследовании динамики изменения самой структуры. Содержательно коэффициент пропорциональности представляет собой числовую меру близости между оцениваемой структурой и эталонной.
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». Ведь историю пишет элита, которой в «матросском идеале» нет места. И конечно, элита описывает историю элиты, изредка упоминая народ. А в реальных халифатах и ещё меньше.
На сколько меньше? Теперь наша ломаная описывает распределение благ «при Парето». Видим, что ломаная идёт ниже прямой «матросского идеала». Между «матросами» и «Парето» образовался треугольник. Вот отношение площади этого нашего треугольника к площади под «матросской прямой» и есть индекс Джини. Подсчитав площадь треугольника, узнаем, что при следовании принципу Парето индекс Джини составит величину 0,6. Если случилось в распределении благ общества «матросское счастье», то индекс будет равен нулю — полное равенство.
А вот если все блага себе «взял халиф», то индекс будет равен единице. Значит, между нулём и единицей существует что-то разумное. Действительно, история доказала, что стихийно найденный развивающимися цивилизациями исторический оптимум — это как раз приближение "снизу" к значению 0,6. Конечно, реальное общество, страна, регион могут на практике локально и по разным причинам уходить от значения 0,6. Обычно, скажем, уходить по не очень разумным и даже иногда некрасивым причинам. Справедливости ради отметим, что растолкованный нами выше простой и наглядный показатель — индекс Джини дико раздражает элиты определённого типа государств из-за его страшной разоблачительной силы. Одни государства шумно опровергают поступившие в ООН данные по индексу Джини, «разоблачая субъективизм заказных статистиков», а другие наоборот — как в песне «взглянул на Шмаровоза между прочим» — абсолютно равнодушны к изобретению Джини.
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. Коэффициент Джини в США высокий или низкий?
В США коэффициент Джини равен 41,1, что является высоким показателем для такой развитой экономики. Экономисты возлагают вину за растущее неравенство доходов в США на такие факторы, как технологические изменения, глобализация, упадок профсоюзов и снижение минимальной заработной платы. Особенности Индекс Джини — это показатель распределения доходов среди населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и скрывать важную информацию о распределении доходов.
Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран.
В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ офшорных зон. 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.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Цитата: Такая необычная кривая и есть визуальный признак аномальности параметра под названием индекс неравенства Джинни. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. где i = 1, 2 m — число стран; — коэффициент структурной пропорциональности; — нормированный индекс Джинни. 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.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
| Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов | Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. |
| Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини. |
| Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) | Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. |
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
Income and wealth inequality remains a global concern with varying levels of disparity seen across countries. The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of. читайте все самые интересные новости на Чемпионате! Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Как оценивается социальное неравенство
Рекорд Джини, или коэффициент Джини, является фактической пропорцией дисперсии, созданной итальянским аналитиком Коррадо Джини в 1912 году. В 2023 году был опубликован рейтинг стран по индексу Джини, который показал, какие страны имеют самый высокий уровень неравенства. Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе.