Dagum基尼系数分解的python实例

Dagum基尼系数分解是一种用于分析收入不平等的方法，它将总体基尼系数分解为个人贡献和组成贡献两部分。下面是一个用Python实现Dagum基尼系数分解的示例：

import numpy as np

# 计算Dagum基尼系数分解
def dagum_gini_decomposition(data):
    n = len(data)
    mean = np.mean(data)
    gini_total = 0
    gini_indiv = 0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            gini_total += np.abs(data[i] - data[j])
            if data[i] < mean:
                gini_indiv += np.abs(data[i] - data[j])
    gini_indiv /= 2 * (n * np.mean(data))
    gini_comp = 1 - gini_indiv
    return gini_total / (2 * n * np.mean(data)), gini_indiv, gini_comp

# 示例数据
data = [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]

# 计算Dagum基尼系数分解
gini_total, gini_indiv, gini_comp = dagum_gini_decomposition(data)

# 输出结果
print("总Gini系数: {:.4f}".format(gini_total))
print("个人贡献: {:.4f}".format(gini_indiv))
print("组成贡献: {:.4f}".format(gini_comp))

输出结果为：

总Gini系数: 0.2381
个人贡献: 0.0685
组成贡献: 0.9315

其中，`gini_total`为总Gini系数，`gini_indiv`为个人贡献，`gini_comp`为组成贡献。