كيفية حساب معامل جيني في بايثون (مع مثال)

سمي على اسم الإحصائي الإيطالي كورادو جيني ، معامل جيني هو وسيلة لقياس توزيع الدخل للسكان.

تتراوح قيمة معامل جيني من 0 إلى 1، حيث تمثل القيم الأعلى تفاوتًا أكبر في الدخل وحيث:

• 0 يمثل المساواة الكاملة في الدخل (كل شخص لديه نفس الدخل)
• 1 يمثل عدم المساواة الكاملة في الدخل (فرد واحد لديه كل الدخل)

يمكنك العثور على قائمة بمعاملات جيني حسب البلد هنا .

يوضح المثال التالي كيفية حساب معامل جيني في بايثون.

مثال: حساب معامل جيني في بايثون

لحساب معامل جيني في بايثون، نحتاج أولاً إلى تحديد دالة بسيطة لحساب معامل جيني لمجموعة من قيم NumPy:

 import numpy as np

#define function to calculate Gini coefficient
def gini(x):
    total = 0
    for i, xi in enumerate(x[:-1], 1):
        total += np. sum (np. abs (xi - x[i:]))
    return total / (len(x)**2 * np.mean (x))

بعد ذلك، سوف نستخدم هذه الدالة لحساب معامل جيني لجدول قيم الدخل.

على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا القائمة التالية من الدخل السنوي لعشرة أشخاص:

الدخل: 50,000 دولار، 50,000 دولار، 70,000 دولار، 70,000 دولار، 70,000 دولار، 90,000 دولار، 150,000 دولار، 150,000 دولار، 150,000 دولار، 150,000 دولار

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية استخدام الدالة gini() التي أنشأناها للتو لحساب معامل Gini لهذه الفئة من السكان:

 #define NumPy array of income values
income = np. array ([50, 50, 70, 70, 70, 90, 150, 150, 150, 150])

#calculate Gini coefficient for array of incomes
gini(incomes)

0.226

وتبين أن معامل جيني هو 0.226 .

ملحوظة : في سيناريو العالم الحقيقي، سيكون هناك مئات الآلاف من الدخول المختلفة للأفراد في بلد معين، ولكن في هذا المثال استخدمنا 10 أفراد كمثال بسيط.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية حساب معامل جيني باستخدام برامج إحصائية مختلفة:

كيفية حساب معامل جيني في R
كيفية حساب معامل جيني في إكسيل