পার্থক্য হ'ল সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান: গিনি সহগ এবং মান বিচ্যুতি


12

বেশ কয়েকটি সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান রয়েছে। আপনি যখন কোনও বিতরণের বিস্তার বর্ণনা করতে চান আপনি উদাহরণস্বরূপ স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি বা গিনি সহগ ব্যবহার করতে পারেন ।

আমি জানি যে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি কেন্দ্রীয় প্রবণতার উপর ভিত্তি করে, অর্থ গড় থেকে বিচ্যুতি এবং গিনির ছড়িয়ে পড়ার একটি সাধারণ পরিমাপ সহগ হয়। আমি আরও জানি যে গিনি সহগের নিম্ন এবং উপরের বাউন্ড [0 1] থাকে এবং মান বিচ্যুতি হয় না । এই বৈশিষ্ট্যগুলি জেনে রাখা ভাল তবে মানক বিচ্যুতি কী জোর দিতে পারে যে গিনি বিপরীতে পারে না? যদি আমি দুটির মধ্যে একটি ব্যবহার করতে বেছে নিতে পারি, যখন তথ্যবহুল এবং অন্তর্দৃষ্টিযোগ্য হওয়ার বিষয়টি আসে তখন অন্যটির তুলনায় একটি ব্যবহার করার সুবিধা কী are


1
আপনার ট্যাগগুলির একটি অদ্ভুত পছন্দ ছিল। আমি তাদের সম্পাদনা।
অ্যামিবা

উত্তর:


8

দুটি বিষয় বিবেচনা করা উচিত

গিনি স্কেল স্বাধীন যেখানে এসডি মূল ইউনিটগুলিতে রয়েছে

মনে করুন আমাদের উপরে উপরে এবং নীচে আবদ্ধ একটি পরিমাপ রয়েছে। অর্ধেক পরিমাপ প্রতিটি বাউন্ডে থাকলে এসডি তার সর্বাধিক মান গ্রহণ করে তবে গিনি সর্বাধিক একটি একটি আবদ্ধে এবং বাকিটি অন্যটিতে থাকে।


আপনি কী ভাবেন যে আমরা মেটা-বিশ্লেষণে ঘনত্ব / বৈজাতীয়তার জন্য জিনির ব্যবহারটি প্রসারিত করতে পারি? ভিন্ন
ভিন্নতাতে ঘনত্বকে প্রশমিত

1
যেহেতু ধারণাটি হ'ল প্রভাবগুলি স্বাভাবিক, তবে না। তবে আমি মনে করি একটি পূর্ণাঙ্গ আলোচনা এই থ্রেডে অফ-টপিক
de

@ এমডেউয়ে এই শেষ বাক্যটি অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ ছিল এবং আমাকে সবচেয়ে বেশি সাহায্য করেছিল। ধন্যবাদ!
অলিভিয়ার_ এস_জে

@ এমডেউয়ে আমি নিজেই কিছু কোড দিয়ে এটি পরীক্ষা করেছি তবে কোথাও কোনও প্রকাশনার বিষয়টি নিয়ে আলোচনা হচ্ছে? নাকি প্রমাণ? (আমি শেষ বাক্যটি উল্লেখ করছি)
অলিভিয়ার_ এস_জে

Wikipedia নিবন্ধটি @Ojtwist en.wikipedia.org/wiki/Gini_coefficient সহায়ক।
mdewey

10

গিনি সহগ স্কেল অদলবদল এবং আবদ্ধ হয়, একটি শিফটে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি আক্রমণকারী এবং সীমাহীন, সুতরাং তাদের সরাসরি তুলনা করা কঠিন are এখন আপনি গড় (প্রকরণের সহগ) দ্বারা ভাগ করে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটির একটি স্কেল-ইনগ্রেন্ট সংস্করণ সংজ্ঞায়িত করতে পারেন।

যাইহোক, গিনি সূচকটি এখনও মানগুলির উপর ভিত্তি করে, স্কোয়ার মানগুলির উপর দ্বিতীয়, তাই আপনি আশা করতে পারেন যে দ্বিতীয়টি বহিরাগতদের দ্বারা অত্যধিক প্রভাবিত হবে (অত্যধিক কম বা উচ্চ মানের)। এটি আয় বৈষম্য ব্যবস্থায় পাওয়া যাবে , এফ ডি মাইও, 2007:

আয় বৈষম্যের এই পরিমাপটি তার অর্থ হিসাবে আয় বন্টনের মানক বিচ্যুতি ভাগ করে গণনা করা হয়। আরও সমান আয়ের বিতরণে ছোট স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি থাকবে; এই হিসাবে, সিভি আরও সমান সমিতিতে আরও ছোট হবে। অসমতার অন্যতম সহজ ব্যবস্থা হওয়া সত্ত্বেও জনস্বাস্থ্যের সাহিত্যে সিভি ব্যবহার মোটামুটি সীমাবদ্ধ এবং এটি আয় বৈষম্য অনুমানের উপর গবেষণায় স্থান পায়নি ured এটি সিভি পরিমাপের গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতার জন্য দায়ী হতে পারে: (1) গিনির সহগের বিপরীতে এর উচ্চতর আবদ্ধতা নেই, 18 ব্যাখ্যা এবং তুলনা কিছুটা আরও কঠিন করে তোলে; এবং (২) সিভির দুটি উপাদান (গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি) ব্যতিক্রমীভাবে কম বা উচ্চ আয়ের মান দ্বারা অত্যধিকভাবে প্রভাবিত হতে পারে। অন্য কথায়,

সুতরাং প্রকরণের সহগ কম শক্ত, এবং এখনও সীমাহীন। আরও পদক্ষেপ নিতে, আপনি সরিয়ে ফেলতে পারেন এবং এর পরিবর্তে পরম বিচ্যুতি দ্বারা ভাগ করতে পারেন ( )। একটি ফ্যাক্টর অবধি, আপনি একটি পয়েন্ট ভেক্টরের জন্য একটি আদর্শ অনুপাতের সাথে শেষ করতে পারেন, যা আবদ্ধ হতে পারে ।1 / 2 এন 2 ( এক্স ) 1 ( এক্স ) √ √1(xm)=|xnm|1/2N2(x)1(x)N2(x)

এখন আপনি, গিনি সূচক এবং আদর্শ অনুপাতের সাথে, বিতরণ দুটি আকর্ষণীয় ব্যবস্থা, স্কেল-ইনগ্রেন্ট এবং সীমাবদ্ধ।1/2

এগুলি তুলনা ব্যবস্থার তুলনামূলক পরিমাপ , ২০০৯- এ তুলনা করা হয় different তবে এর আকারটি ক্ষতির ফাংশন হিসাবে ব্যবহার করা কঠিন করে তোলে এবং এর নিয়মিত সংস্করণগুলি1/2 এই প্রসঙ্গে ব্যবহার করা যেতে পারে।

সুতরাং আপনি যদি প্রায় কোনও গাউসীয় বন্টনকে চিহ্নিত করতে না চান তবে আপনি যদি একটি স্পারসিটি পরিমাপ করতে চান তবে গিনি সূচকটি ব্যবহার করুন, যদি আপনি বিভিন্ন মডেলের মধ্যে স্পারসিটি প্রচার করতে চান তবে আপনি এ জাতীয় আদর্শ অনুপাত চেষ্টা করতে পারেন।

অতিরিক্ত বক্তৃতা: গিনির গড় পার্থক্য: অ-সাধারণ বিতরণের জন্য পরিবর্তনশীলতার একটি উচ্চতর পরিমাপ , শ্লোমো ইয়িটশাকি, ২০০৩, যার বিমূর্ত আকর্ষণ আগ্রহ দেখা দিতে পারে:

পরিবর্তনশীলতার সমস্ত ব্যবস্থার মধ্যে বৈকল্পিকতা এখন পর্যন্ত সবচেয়ে জনপ্রিয়। এই কাগজটি যুক্তি দেয় যে গিনির গড় পার্থক্য (জিএমডি), পরিবর্তনের বিকল্প সূচক, বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের সাথে ভাগ করে, তবে স্বাভাবিকতা থেকে প্রস্থানকারী বিতরণের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে আরও তথ্যপূর্ণ হতে পারে


1

স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির একটি স্কেল রয়েছে (বলুন, ° কে, মিটার, মিমিএইচজি, ...)। সাধারণত, এটি এর প্রস্থের আমাদের রায়কে প্রভাবিত করে। সুতরাং আমরা প্রকরণের সহগ বা তার চেয়েও ভাল (সীমাবদ্ধ নমুনায়) স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি পছন্দ করি।

গিনি সহগটি (স্কেললেস) শতাংশের মানগুলিতে নির্মিত হয় এবং এর নিজস্ব ইউনিটে কোনও স্কেল থাকে না (যেমন ম্যাক সংখ্যা)। আপনি যদি কোনও সাধারণ (100% এর শেয়ার) এর শেয়ারের সমতার তুলনা করতে চান তবে গিনি সহগ ব্যবহার করুন। নোট করুন যে এই অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিও ব্যবহার করা যেতে পারে, তাই আমি মনে করি সুবিধা এবং অসুবিধাগুলির তুলনা করার জন্য আপনার প্রশ্নটি কেবল এই ধরণের প্রয়োগের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। এই ক্ষেত্রে, স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিও আবদ্ধ হবে । উভয় সূচক (অ-নেতিবাচক) শেয়ারের সংখ্যার উপর নির্ভর করবে তবে বিপরীত দিকে: গিনি সংখ্যা বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে মানক বিচ্যুতি হ্রাস পায়।[0,1]

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.