计算R中矢量的基尼杂质

Question

我正在研究R中的一个问题，并尝试将Gini索引计算为二元分类问题的一部分，最初是针对所有值都不同的向量。我有点困惑，因为我希望得到1的完美平均值的结果，但是使用Gini函数我会得到不同的结果，例如Gini()库中的DescTools函数：

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

我在这里错过了什么？

Answer 1

你错过了Gini索引计算的内容。在您的示例中，您提供的收入向量在基尼系数指数意义上并非完全不相等。如果您希望索引为1：

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

[1] 1

在这里，qazxsw poi是一种完全不平等的收入分配：某人拥有一切，所有其他人都没有。相反的：

samplevector

在这里，每个人都有相同的收入，你得到的基尼指数几乎为0.在你的例子中，你有一个中间情况。