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1、写得还是很详细的,基尼指数是分类之后的概率(线性),当一个可能的测量值为一类时,与香农熵(对数)差别不大。
2、基尼指数可以用在连续数据中,香农熵用在分离数据中
2.2 基尼系数与实数熵的比较
(1)实数熵不需要对被分配对象进行分组,而且其测量时输入的也是指标值,即真属性。如果基尼系数计算时将分组最小化,也就是一个被分配对象一个分组,那么二者的指标值输入是完全一样的。而且二者都要把指标值总和确定为1,在基尼系数计算中1代表的是100%的指标值总量,而实数熵中,则代表的是指标值发生的全部状态概率和为100%。
(2)两者对公平程度的反映是方向相反的。基尼系数的最大值1代表最不公平,最小值0代表最公平,值越小,表示公平程度越强。实数熵的最大值1代表最公平,说明此时所有被分配对象获得同样大小的指标值分配,最小值0代表最不公平,说明此时有一个被分配对象获得了全部指标值分配。但二者都可以用来测量被分配对象的分配公平状况。
(3)基尼系数和实数熵的变化趋势是不一样的,基尼系数的基本原理是线性加权,反映的是一种线性关系,而实数熵的基本原理是对数加权,反映的是一种非线性关系,当不公平程度处于中间位置时,公平指数(实数熵)会波动较小,不能反映分配上的细微差别,而当被分配对象处于非常不公平或非常公平时,实数熵波动增大,会强化这种差别。因此,从具体应用上而言,由于大多数情况下分配状况都是出于不公平和公平的中间位置,而要衡量这种分配公平程度的波动状况,显然基尼系数要比实数熵更加有效,因为实数熵将公平程度的变化缩小了,不能让决策者敏感地捕捉到分配公平状况的恶化或改善情况,也就无法提供更多的决策信息。
详情见知网论文《基尼系数和熵在公平指数测量中的比较》
论文真是好水啊
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