Question

我正在研究R中的问题，并试图将Gini索引作为二进制分类问题的一部分来计算，最初是针对所有值均不同的向量。我有点困惑，因为我期望得到1代表完美的不等式，但是使用Gini函数却得到了不同的结果，例如使用Gini()库中的DescTools函数：< / p>

samplevector <- c(0:20)
Gini(samplevector)
[1] 0.3666667

我在这里想念什么？

Answer 1

您缺少基尼系数的计算结果。在您的示例中，您给出的收入向量在基尼系数的意义上并非完全不平等。如果您希望索引为1：

samplevector <- c(rep(0,100),100)
Gini(samplevector)

[1] 1

这里samplevector的收入分配完全不平等：某人拥有一切，其他所有人则一无所有。相反：

samplevector <- c(rep(100,100))
Gini(samplevector)

[1] 8.760354e-18

每个人的收入都相同，基尼系数几乎为0。在您的示例中，情况中等。