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。

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。

dagum基尼系数matlab

dagum基尼系数是用来衡量收入或财富分配不平等程度的指标之一，它是根据肥尾型分布的特点而提出的。在Matlab中计算dagum基尼系数可以采用以下步骤：

1. 首先，需要导入Matlab的统计工具包，可以使用命令 "pkg load statistics"。

2. 然后，准备好需要计算dagum基尼系数的数据集。数据集应该是一个包含个体收入或财富数据的向量。

3. 使用 "gini" 函数来计算dagum基尼系数。该函数的语法为 gini(X) ，其中X是包含个体收入或财富数据的向量。该函数将返回一个0到1之间的值，值越接近1表示收入或财富分配越不平等。

以下是一个示例：

% 导入统计工具包
pkg load statistics

% 准备数据
income = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000];

% 计算dagum基尼系数
gini_coefficient = gini(income);

% 输出结果
disp(['dagum基尼系数：', num2str(gini_coefficient)]);

在上面的示例中，假设我们有一个包含5个人的收入数据集，分别为1000、2000、3000、4000和5000。使用gini函数计算dagum基尼系数，并将结果输出。

通过这种方式，我们可以在Matlab中使用gini函数计算dagum基尼系数来衡量收入或财富的不平等程度。