В 2023 году был опубликован рейтинг стран по индексу Джини, который показал, какие страны имеют самый высокий уровень неравенства. Про динамику в целом сказать нечего – индекс Джини в России на протяжении последних 30 лет остается стабильным, с незначительными флуктуациями. The Школа Джини скоро предоставит учебные модули в реальный мир Economics within the context of Gini’s unique Economic Humanism philosophy. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. 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.
Индекс Джини в странах мира
| Gini index (World Bank estimate) | Участница K-pop-герлз-бэнда NMIXX Джинни покидает коллектив. |
| Gini inequality index - Country rankings | Индекс Джини или коэффициент Джини является статистической мерой распределения, разработанной итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| Вы точно человек? | Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). |
| Индекс Джини, или почему рядовому работнику не хочется работать? — Михаил Грамм — NewsLand | На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год. |
| Gini inequality index by country, around the world | | Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. |
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Упущения Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность метрики зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая активность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет собой большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеряемых доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве еще сложнее получить из-за популярности налоговых убежищ. Другим недостатком является то, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини.
Поскольку Джини пытается отогнать двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до единого числа, она скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневной жизни это было бы аналогично описанию 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 среди подгрупп в распределении, такие как распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важно для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большое пенсионное население толкает Джини выше.
Причем, чем выше был доход группы, тем большая часть денежных доходов была в ней сконцентрирована. В 2019 году, в сравнении с 2015, уровень социального неравенства, как сказано выше, в Прикамье стал меньше.
Распределение общего объема денежных доходов населения 2015.
As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41. Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63.
Countries in Sub-Saharan Africa and South America, such as Brazil and Botswana, feature prominently among the nations with the highest wealth and income inequality. Conversely, several European nations, like Slovenia, Czech Republic, and Belarus, exemplified lower Gini coefficients, implying a more equitable distribution of wealth and income. Iceland had a Gini coefficient as low as 26.
Он часто используется в качестве показателя экономического неравенства, измерения распределения доходов или, реже, распределения богатства среди населения. Значения выше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства. Ключевые вынос Индекс Джини представляет собой простую меру распределения доходов по процентилям доходов в популяции. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, при этом лица с высокими доходами получают гораздо больший процент от общего дохода населения. Глобальное неравенство, измеряемое индексом Джини, увеличилось в 19 и 20 веках, но уменьшилось в последние годы. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. Понимание индекса Джини Страна, в которой каждый житель имеет одинаковый доход, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 0. Страна, в которой один житель получил весь доход, а все остальные ничего не заработали, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1. Тот же самый анализ может быть применен к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство измерять труднее, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и выглядят просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходу. Коэффициенты богатства Джини, как правило, намного выше, чем для дохода.
Коэффициент Джини является важным инструментом для анализа распределения доходов или богатства в стране или регионе, но его не следует принимать за абсолютную оценку дохода или богатства. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представлен графически через кривую Лоренца, которая показывает распределение дохода или богатства путем построения процентиля населения по доходу по горизонтальной оси и совокупного дохода по вертикальной оси.
Gini index (World Bank estimate)
Везде катастрофа. 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.
Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равноправным является общество.
В приведенном выше примере Гаити более неравноправно, чем Боливия. В 1820 г. Источник: Всемирный банк. COVID-19, вероятно, окажет дальнейшее негативное влияние на равенство доходов.
По данным Всемирного банка ,. Экономисты считают, что COVID-19 вызвал ежегодное увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 процентных пункта в 2020 и 2021 годах. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные: Некоторые из беднейших стран мира имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини, в то время как многие из самых низких коэффициентов Джини встречаются в более богатых европейских странах. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и со временем эта взаимосвязь менялась.
Майкл Моатсос из Утрехтского университета и Джори Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство немного росло, а затем уменьшалось по мере роста ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию снижаться по мере того, как ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало. Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки.
Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах.
Богатые становятся богаче, причем довольно сильно, а бедные и представители среднего класса уже много лет топчутся на одном уровне. То есть расслоение общества растёт. Пропасть между богатыми и бедными увеличивается. А как обстоят дела в России?
Поговорим далее об этом. В последнее время идёт широкая дискуссия по поводу неравенства зарплат в России. Упоминаются директора крупных государственных предприятий, Миллер, Сечин, Греф, называются их зарплаты и бонусы. Они огромные, исчисляются миллионами долларов. На основании этого оппозиционные СМИ пытаются убедить читателей и зрителей в том, что в России жуткое социальное неравенство.
Якобы богатые получают много и богатеют, а бедные получают мало и беднеют. Разберём эту тему на основе чётких экономических показателей. Изучим неравенство зарплат в других странах мира, в России, и в отдельных её регионах, в том числе в Крыму. Смотреть видео программы на телеканале Крым-24. Архив выпусков.
Мерой зарплатного неравенства является коэффициент Джинни.
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. It is clear from our observation that both the extremes left and right are pure with no entropy. We will make the decision tree model be given a particular set of data that is readable for the machine.
Now, let us calculate Gini Index for past trend, open interest, trading volume and return in the following manner with the example data: Past Trend.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
| Что такое коэффициент Джинни и как его применять в маркетинге — Дарья Дель на | Статьи по ключевому слову «коэффициент Джини». |
| Вы точно человек? | Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! |
| Индекс Джини: новые горизонты применения | измеряем неравенство доходов» на канале «Простая экономика» в хорошем качестве и бесплатно. |
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)XML. Данные в формате XML выгруженные из 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. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Коэффициент Джинни применяется для измерения неравномерности распределения каких-либо переменных в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает полное равенство. Во-первых, коэффициент Джини в большинстве случаев основан на уровне дохода (income), а не уровня общих активов или благосостояния (wealth). A Computer Science portal for geeks. It contains well written, well thought and well explained computer science and programming articles, quizzes and practice/competitive programming/company interview.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
В этом случае рассматриваемый параметр отражает степень концентрации цитирования статей. Чем выше индекс, тем больше вероятность того, что ваша работа будет замечена и использована в развитии темы со стороны других авторов. В-третьих, обнародование работы в сборнике с высоким уровнем концентрации Лоренца может положительно сказаться на карьерном росте эксперта. Наличие публикаций в таких случаях увеличивает его авторитет в академической общественности и может способствовать получению финансовой поддержки для дальнейших исследований. В заключение, размещение рукописей в СМИ с высоким параметром Лоренца предоставляет автору ряд преимуществ, таких как широкая аудитория и хорошая репутация издания, возможность быть цитируемым другими учеными и повышение карьерных перспектив. Однако выбор подходящего и правильного сборника необходимо осуществлять на основе не только рассматриваемого коэффициента, но и других факторов, чтобы обеспечить максимальную эффективность своего труда. Риски и ограничения при поиске научного сборника на основе значения Джинни Обозреваемый статистический показатель, несмотря на свою популярность и широкое использование в академическом сообществе, он имеет и некоторые риски и ограничения. Особенности анализа индекса Джинни при выборе журнала для публикации Во-первых, стоит отметить, что это значение основано на количественных данных о цитировании статей в определенном журнале или базе данных. Это значит, что обозреваемый размещенные труды часто цитируется только самими авторами своих статей самоцитирование или если в нем публикуется много низкокачественных работ с большим числом цитирований со стороны других несерьезных изданий.
Во-вторых, следует учитывать специфику конкретной области науки. Значение Джинни может быть полезным для определения репутации сборника в целом, но это не всегда гарантирует высокое качество публикаций в каждой области. Например, редакции по физике и медицине могут иметь высокое значение этого параметра, но это не означает, что они подходят для обнародования достижений в области социологии или литературы. Кроме того, определение места для направления рукописей не должен быть основан только на показателе Джинни. Важно учитывать также другие факторы, такие как репутация компании в академическом сообществе, качество редактирования и ревью процесса, а также доступность материалов для широкой аудитории. Иногда более низкое по Лоренцу издание может быть предпочтительным, если оно специализировано в конкретной области и имеет хорошую репутацию среди экспертов. Наконец, следует отметить, что опора на рассматриваемый критерий не является единственным способом выбора места для размещения НИР. Существуют и другие методы и критерии оценки, которые могут быть полезными при принятии окончательного решения.
Получение информации представляет собой произведение вероятностей класса с логарифмом, имеющим основание 2 вероятности этого класса, формула для энтропии приведена ниже: Здесь «p» обозначает вероятность того, что это функция энтропии. Индекс Джини в действии Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Если все элементы связаны в один класс, то его можно назвать чистым. Давайте воспринимать критерий индекса Джини, как свойства энтропии, , индекс Джини варьируется между значениями от 0 до 1, где 0 выражает чистоту классификации, то есть все элементы принадлежат указанный класс или существует только один класс. А 1 указывает на случайное распределение элементов по различным классам.
Значение индекса Джини 0,5 показывает равное распределение элементов по некоторым классам. При проектировании дерева решений предпочтение будет отдаваться характеристикам, имеющим наименьшее значение индекса Джини. Вы можете изучить другой древовидный алгоритм Случайный лес. Индекс Джини определяется путем вычитания суммы квадратов вероятностей каждого класса из одного, математически индекс Джини может быть выражен как: Где Pi обозначает вероятность того, что элемент будет отнесен к отдельному классу. Алгоритм дерева классификации и регрессии CART »использует метод индекса Джини для создания двоичных разбиений.
Кроме того, алгоритмы дерева решений используют информационное усиление для разделения узла, а индекс Джини или энтропия - это путь для взвешивания информационного прироста. Индекс Джини против получения информации Взгляните ниже, чтобы увидеть расхождение между индексом Джини и получением информации.
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.
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.
Считают его по специальной формуле, а отображают коэффициент графически, при помощи логарифмической кривой. Принято оценивать его с течением времени, наблюдая общую тенденцию. А в государствах с большой территорией — еще и в разных регионах страны, анализируя равномерность жизни населения на разных территориях. Формула расчета Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. Дело в том, что чем более неравномерно распределены доходы, тем больше формируется дисбаланс и каждое поколение становится более бедным по отношению к предыдущему. Тогда, как богатые имеют тенденцию наращивать свои капиталы.
Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление.
Gini Index: Decision Tree, Formula, Calculator, Gini Coefficient in Machine Learning
| - экономические и финансовые данные | В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м (0,406). |
| Коэффициент Джини | Истории | Что такое коэффициент 7 июня 2021 | читайте все самые интересные новости на Чемпионате! |
| Росстат отметил рост доходного неравенства в России | Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS. |
Gini Coefficient By Country
Во-вторых, НИР, опубликованные на платформах с высоким значением Джинни, имеют больший шанс быть цитируемыми другими учеными. В этом случае рассматриваемый параметр отражает степень концентрации цитирования статей. Чем выше индекс, тем больше вероятность того, что ваша работа будет замечена и использована в развитии темы со стороны других авторов. В-третьих, обнародование работы в сборнике с высоким уровнем концентрации Лоренца может положительно сказаться на карьерном росте эксперта. Наличие публикаций в таких случаях увеличивает его авторитет в академической общественности и может способствовать получению финансовой поддержки для дальнейших исследований. В заключение, размещение рукописей в СМИ с высоким параметром Лоренца предоставляет автору ряд преимуществ, таких как широкая аудитория и хорошая репутация издания, возможность быть цитируемым другими учеными и повышение карьерных перспектив.
Однако выбор подходящего и правильного сборника необходимо осуществлять на основе не только рассматриваемого коэффициента, но и других факторов, чтобы обеспечить максимальную эффективность своего труда. Риски и ограничения при поиске научного сборника на основе значения Джинни Обозреваемый статистический показатель, несмотря на свою популярность и широкое использование в академическом сообществе, он имеет и некоторые риски и ограничения. Особенности анализа индекса Джинни при выборе журнала для публикации Во-первых, стоит отметить, что это значение основано на количественных данных о цитировании статей в определенном журнале или базе данных. Это значит, что обозреваемый размещенные труды часто цитируется только самими авторами своих статей самоцитирование или если в нем публикуется много низкокачественных работ с большим числом цитирований со стороны других несерьезных изданий. Во-вторых, следует учитывать специфику конкретной области науки.
Значение Джинни может быть полезным для определения репутации сборника в целом, но это не всегда гарантирует высокое качество публикаций в каждой области. Например, редакции по физике и медицине могут иметь высокое значение этого параметра, но это не означает, что они подходят для обнародования достижений в области социологии или литературы. Кроме того, определение места для направления рукописей не должен быть основан только на показателе Джинни. Важно учитывать также другие факторы, такие как репутация компании в академическом сообществе, качество редактирования и ревью процесса, а также доступность материалов для широкой аудитории. Иногда более низкое по Лоренцу издание может быть предпочтительным, если оно специализировано в конкретной области и имеет хорошую репутацию среди экспертов.
Наконец, следует отметить, что опора на рассматриваемый критерий не является единственным способом выбора места для размещения НИР.
Этот метод был разработан итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини 1884—1965 и впервые опубликован в 1912 г. В настоящее время индекс Джини широко применяется в экономических, социальных и демографических исследованиях. Если одна исследуемая величина равномерно изменяется при вариации другой, то соответствующая зависимость может быть представлена с помощью линии в системе координат, где по осям откладываются значения величин, упорядоченные по возрастанию и обычно выражаемые в процентах. На рисунке показано распределение совокупного дохода страны в обществе.
Одним из методов анализа и оценки межрегионального неравенства выступает методика расчета коэффициента Джини... При оценке межрегионального неравенства по методике коэффициента Джини в качестве исследуемого признака... Наиболее актуальными они стали в конце XIX - начале XX века в связи с расслоением стран с разнообразным политическим и социальным устройством, вызванным интенсивным развитием экономики, науки и техники.
Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Индекс Джини во всем мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка , коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Лакнер и Миланович показывают 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. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и 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, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Его придумал экономист Джини Коррадо. Он показывает равномерность распределения дохода или богатства между членами общества. Измеряют коэффициент с помощью графического метода — кривой Лоренца. На оси Х отметим пять частей, на которые мы поделили общество. На оси Y — долю дохода в процентах, которая приходится на каждый квинтиль. Если доходы распределяются равномерно между людьми, то график будет биссектрисой — ровной линией под углом 45 градусов. Такой график называется линией абсолютного равенства. Однако в мире не бывает подобной ситуации. Одни люди богаче, другие — беднее, поэтому доли дохода не соразмерны долям общества. Тогда кривая будет отклоняться в сторону оси Х.
И чем больше неравенства в стране, тем более вогнутой будет кривая. Рис 1. Кривая Лоренца Рис 1. Кривая Лоренца Государство часто пытается выровнять кривую за счёт прогрессивной ставки подоходного налога и развития социальных программ. Так оно перераспределяет доходы внутри общества, чтобы снизить экономическое неравенство. Чтобы получить коэффициент Джини, надо: Посчитать площадь фигуры Т , которая образована линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Посчитать площадь треугольника OFE. Разделить площадь Т на площадь OFE. Если доходы распределены равномерно, то показатель будет равен 0, если всё принадлежит одному человеку, то — 1.
В целом чем ниже коэффициент Джини, тем лучше, тем меньше в стране экономическое неравенство. В 1991 году коэффициент Джини равнялся 0,26, а в 1993 году после перехода к рыночному механизму регулирования экономики — уже 0,498. Однако в реальности он, вероятно, был ещё выше, потому что в то время большую часть доходов не декларировали.
Download data API 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 perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household.
Лакнер и Миланович демонстрируют снижение неравенства примерно в начале 21-го века, как и книга Bourguignon 2015 года: Экономическая экспансия в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе стала основной причиной недавнего снижения неравенства в доходах. Хотя неравенство между странами сократилось в последние десятилетия, однако, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам каждой страны, для которых CIA World Factbook предоставляет данные: В некоторых из самых бедных стран мира Центральноафриканская Республика одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61, 3 , а во многих самых богатых Дания - самые низкие 28, 8. Тем не менее, взаимосвязь между неравенством в доходах и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эти отношения со временем менялись. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоери Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько возросло, а затем уменьшилось, поскольку ВВП на душу населения увеличился.
В период с 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. В период с 1980 по 2000 год неравенство уменьшилось, при этом более высокий ВВП на душу населения резко сократился. Упущения Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность метрики зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая активность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет собой большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеряемых доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов.
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? 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».
Новости GIN
Владелец сайта предпочёл скрыть описание страницы. В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства индексе Джини. 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 (индекс Джини) — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к.