Dagum基尼系数代码解法推荐

Dagum基尼系数是一种用于衡量社会经济不平等程度的指标，类似于收入分配的基尼系数。它通常用来评估项目收益分配的公平性。在编程中，计算Dagum基尼系数可能会涉及到数据处理和统计分析。

以下是一个简单的Python代码示例，用于计算Dagum基尼系数：

import numpy as np

def dagum_coefficient(data):
    # 数据排序
    sorted_data = np.sort(data)

    # 计算累积频率
    cum_freq = np.cumsum(sorted_data / sum(sorted_data))

    # 初始化变量
    a = 0
    b = 0

    # 计算Dagum基尼系数
    for i in range(len(cum_freq)):
        a += cum_freq[i]**2
        if i != 0:
            b += (cum_freq[i] - cum_freq[i-1])**2

    # 返回Dagum基尼系数
    return 1 - (6 * a - 4 * b) / (a + b)

# 示例数据
project_distribution = [5, 10, 15, 20, 25]
dagum_gini = dagum_coefficient(project_distribution)
print(f"Dagum基尼系数: {dagum_gini}")

相关问题

dagum基尼系数matlab代码

以下是一个简单的dagum基尼系数的Matlab代码：

function gini = dagum_gini(x, p, q)
% x: 数据向量
% p, q: 参数

C = (q/p)^(1/q) * gamma(1 + p/q) / gamma(1 - p/q);
gini = 1 - sum((x.^(-p)).*(1 - C*x.^(-q))) / sum(x);
end

其中，`x` 是输入的数据向量，`p` 和 `q` 是 Dagum 分布的参数。函数计算 Dagum 基尼系数的公式如下：

$$
G = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i^{-p}(1-Cx_i^{-q})}{\sum_{i=1}^{n} x_i}
$$

其中，$C = (\frac{q}{p})^{\frac{1}{q}}\frac{\Gamma(1+\frac{p}{q})}{\Gamma(1-\frac{p}{q})}$ 是一个常数，$\Gamma(\cdot)$ 表示 Gamma 函数。

计算Dagum基尼系数的代码

Dagum基尼系数也称为Dagum不等式，用于衡量收入分配的不平等程度。其计算方法如下：

1. 首先计算每个人的份额，即将每个人的收入除以总收入。
2. 将所有人的份额按照大小排序。
3. 对于每个人，计算其份额与前面所有人份额之和的乘积，记作P_i。
4. 计算Dagum基尼系数，即1减去P_i的平均值。

以下是Python实现Dagum基尼系数的代码：

def dagum_gini_coefficient(incomes):
    n = len(incomes)
    total_income = sum(incomes)
    shares = [income / total_income for income in incomes]
    sorted_shares = sorted(shares)
    p_i = [sum(sorted_shares[:i+1]) for i in range(n)]
    mean_p = sum(p_i) / n
    gini_coefficient = 1 - 2 * (sum(p_i) - n * mean_p) / (n * mean_p)
    return gini_coefficient

其中，incomes为一个列表，包含每个人的收入。函数返回Dagum基尼系数。