Aufgabe Der Gini-Koeffizent oder auch Gini-Index ist ein in der Wohlfahrtsökonomie verwendetes statistisches Maß für Ungleichheit, entwickelt vom italienischen Statistiker Corrado Gini. Der Wert kann beliebige Größen zwischen 0 und 1 (bzw. 0% und 100%) annehmen. Je näher an 1 der Gini-Koeffizient ist, desto größer ist die Ungleichheit (zum Beispiel bei einer Einkommensverteilung). Je größer der Gini-Koeffizient ist, desto stärker ist die Lorenzkurve gebogen. Gini-Koeffizient Formel - - - - - - - - - - Office-Loesung.de. Lösung In B2:B11 stehen die Daten, der Gini-Koeffizient errechnet sich mit {=(2*SUMME(ZEILE(1:10)*KKLEINSTE(B2:B11;ZEILE(1:10)))-(1+ANZAHL(B2:B11))*SUMME(KKLEINSTE(B2:B11;ZEILE(1:10))))/ANZAHL(B2:B11)/SUMME(KKLEINSTE(B2:B11;ZEILE(1:10)))*ANZAHL(B2:B11)/(ANZAHL(B2:B11)-1)} Die Daten müssen nicht aufsteigend sortiert sein. Sind sie es doch genügt: {=(2*SUMME(ZEILE(1:10)*B2:B11)-(1+ANZAHL(B2:B11))*SUMME(B2:B11))/ANZAHL(B2:B11)/SUMME(B2:B11)*ANZAHL(B2:B11)/(ANZAHL(B2:B11)-1)} Die Daten in Spalte C sind gleichverteilt, deshalb ergibt sich ein G. von 0.
Dies kann man häufig aber bereits in der Kreuztabelle schon erahnen. Im obigen Beispiel scheint es eine ziemlich zufällig Aufteilung zu sein, weswegen es als zufälliger Zusammenhang klassifiziert wird. Ermittlung der Effektstärke des Kontingenzkoeffizienten Die Effektstärke ist im Rahmen des Kontingenzkoeffizienten separat zu berechnen. Sie wird über Cramer's V berechnet. Dazu kann man oben unter Statistiken zusätzlich den Haken bei "Phi und Cramer-V" setzen. Dies ist natürlich nur dann sinnvoll, wenn man eine signifikante Korrelation vorliegen hat. Indikator 10.2 | Nachhaltigkeitsindikatoren. Die Effektstärkengrenzen sind <0, 2 (schwach), 0, 2-0, 6 (mittel) und größer 0, 6 (stark). Quelle: IBM Tipp zum Schluss Findest du die Tabellen von SPSS hässlich? Dann schau dir mal an, wie man mit wenigen Klicks die Tabellen in SPSS im APA-Standard ausgeben lassen kann.
Dabei repräsentiert jeder Knoten eine logische Regel und jedes Blatt eine Antwort auf das Entscheidungsproblem.. 1 Schauen wir uns mal die Standarddaten des Rechners an. Attribute die analysiert werden: Vorschau: Sonnig/Bewölkt/Regen Luftfeuchtigkeit: Hoch/Normal Windig: Wahr/Falsch Temperatur: Heiß/Mild/Kühl Klassenbeschriftung ist: Spielen: Ja/Nein Durch das Analysieren jedes Attributs, sollte der Algorithmus die folgende Frage beantworten: "Sollen wir Tennis spielen? Gini koeffizient rechner o. " Um so wenig Schritte wie möglich zu benötigen, sollte man die besten Entscheidungsattribut für jeden Schritt wählen – die uns das Maximum von Information geben kann. Dieses Attribut wird als erste Aufteilung genutzt werden. Der Prozess wird dann so weitergeführt, bis es keine Teilung mehr geben kann (nach einer Teilung sind alle restlichen Beispiele homogen, das heißt, man kann die Klassifizierung wählen), oder es gibt keine weiteren Attribute. Der erstellte Entscheidungsbaum teilt sich zum ersten Mal für die "Vorschau".
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von Sabine W. aus Berlin 27. 01. 2022 Alle Kundenbewertungen anzeigen >
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