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La Concentrazione: Introduzione al Concetto e al Diagramma di Lorenz - Prof. Gherghi, Slide di Statistica

Questa lezione fornisce un'introduzione al concetto di concentrazione in statistica, illustrando come un carattere quantitativo e trasferibile si distribuisce tra le unità che lo possiedono. Viene presentato il diagramma di lorenz, uno strumento grafico per visualizzare la concentrazione, e vengono introdotti gli indici di concentrazione, come il rapporto di concentrazione di gini, per misurare la concentrazione nei casi reali.

Tipologia: Slide

2023/2024

Caricato il 11/03/2025

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antonio-mainardi-2 🇮🇹

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Università degli Studi di Napoli
Federico II
DiSES
Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche
Corso di
Statistica
(CLEC, A-K)
Lezione 5:
La Concentrazione
marco gherghi
A. a. 2024-25
Dipartimento
d'Eccellenza
2018-22
Dipartimento
d'Eccellenza
2023-27
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Anteprima parziale del testo

Scarica La Concentrazione: Introduzione al Concetto e al Diagramma di Lorenz - Prof. Gherghi e più Slide in PDF di Statistica solo su Docsity!

Università degli Studi di Napoli

Federico II

DiSES

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche

Corso di

Statistica

(CLEC, A-K)

Lezione 5:

La Concentrazione

marco gherghi [email protected] A. a. 2024

-^25 Dipartimento d'Eccellenza 2018 - 22 Dipartimento d'Eccellenza 2023 - 27

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25

  • La concentrazione studia come un carattere quantitativo e trasferibile si distribuisce tra le unità che lo possiedono;
  • Si ha concentrazione minima quando l’ammontare complessivo della variabile è ripartito in ugual misura tra tutte le unità che, quindi, detengono un ammontare pari alla media aritmetica;
  • Si ha concentrazione massima quando l’ammontare complessivo della variabile è detenuto da un ’ unica unità statistica (che ha, quindi, n volte la media aritmetica) mentre le rimanenti ( n - 1 ) unità hanno nulla;
  • Un indice di concentrazione misura la concentrazione nei casi reali, in rapporto a questi due casi limite.

La concentrazione

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25 Frazione cumulata dei primi i redditieri Frazione cumulata del reddito posseduto dai primi i redditieri Esempio: il Reddito Le osservazioni vanno ordinate in senso non decrescente : Equiripartizione:

Retta di

equiripartizione

La concentrazione: il diagramma di Lorenz

qi

p 1 p 2 … pn- 1 1 pi

1 q 1 q 2 qn- 1 x

x

≤ … ≤ x

n

p i = i n q i = x j j = 1 ix j j = 1 nMassima concentrazione : p i = q ii Area di Concentrazione Spezzata di massima concentrazione (^) q 1 = q 2 = … = q n − 1 = 0 ; q n = x i i ∑^1

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25 Esempio: il Reddito

qi

…^ pi

Retta di

equiripartizione

La concentrazione: il diagramma di Lorenz

p 1 p 2 pn- 1 1 1 qn- 1 Area di concentrazione Situazioni reali:

q 1
q 2

Frazione cumulata dei primi i redditieri Frazione cumulata del reddito posseduto dai primi i redditieri Le osservazioni vanno ordinate in senso non decrescente : Equiripartizione: x

x

≤ … ≤ x

n

p i = i n q i = x j j = 1 ix j j = 1 nMassima concentrazione : p i = q ii q 1 ≤ q 2 ≤ … ≤ q n ≤ 1 q 1 = q 2 = … = q n − 1 = 0 ; q n = x i i ∑^1

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25

pi

La concentrazione: il diagramma di Lorenz

qi

Retta di

equiripartizione

p 1 p 2 pn- 1 1 1 qn- 1 Area di concentrazione

q 1
q 2

x

x

≤ … ≤ x

n

R = p iq ( (^) i ) i = 1 n − 1 ∑ p i i = 1 n − 1 ∑ 0 ≤ R ≤ 1 Formula alternativa: R = 1 − 2 n − 1 q 1 i = 1 n − 1 ∑ Il rapporto di concentrazione di Gini (rapporto tra segmenti) Indice normalizzato Esempio: il Reddito Le osservazioni vanno ordinate in senso non decrescente :

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Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25

La concentrazione

Esempio :

Gli introiti pubblicitari per le principali TV nazionali (Modificato da Borra, Di Ciaccio , Statistica)

R = p iq ( (^) i ) i = 1 n − 1 ∑ p i i = 1 n − 1 ∑ = 1 − 2 n − 1 q 1 i = 1 n − 1 ∑

TV

Introiti

pubblicitari

(in milioni di euro)

Rete 1 1.

Rete 2 1.

Rete 3 1.

Rete 4 697

Rete 5 1.

Rete 6 1.

Rete 7 1.

Rete 8 461

Rete 9 339

TOT 11.

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25

La concentrazione

R = p iq ( (^) i ) i = 1 n − 1 ∑ p i i = 1 n − 1 ∑ = 1 − 2 n − 1 q 1 i = 1 n − 1 ∑

TV

Introiti

pubblicitari

(in milioni di euro)

Rete 1 1.

Rete 2 1.

Rete 3 1.

Rete 4 697

Rete 5 1.

Rete 6 1.

Rete 7 1.

Rete 8 461

Rete 9 339

TOT 11.

Hai ordinato i dati?

  • Quanto vale p 1?
  • Quanto vale q 1?
  • Chi sono le pi?
  • Chi sono le qi? Le TV (i “possessori” del “bene”) Gli Introiti pubblicitari (il “bene” da ripartire) Esempio :

Gli introiti pubblicitari per le principali TV nazionali (Modificato da Borra, Di Ciaccio , Statistica)

Individuiamo le p i e le q i

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25

La concentrazione

Tabella ordinata R = p iq ( (^) i ) i = 1 n − 1 ∑ p i i = 1 n − 1 ∑ = 1 − 2 n − 1 q 1 i = 1 n − 1 ∑

TV

Introiti

pubblicitari

(in milioni di euro)

pi qi pi-qi

Rete 9 339 0,11 0,0285 0,

Rete 8 461 0,22 0,0673 0,

Rete 4 697 0,33 0,1260 0,

Rete 7 1.320 0,44 0,2371 0,

Rete 3 1.524 0,56 0,3654 0,

Rete 6 1.798 0,67 0,5168 0,

Rete 2 1.857 0,78 0,6731 0,

Rete 1 1.889 0,89 0,8321 0,

Rete 5 1.

  • Quanto vale p 1?
  • Quanto vale q 1?
  • Chi sono le pi?
  • Chi sono le qi? Le TV (i “possessori” del “bene”) Gli Introiti pubblicitari (il “bene” da ripartire) Esempio :

Gli introiti pubblicitari per le principali TV nazionali (Modificato da Borra, Di Ciaccio , Statistica)

Individuiamo le p i e le q i

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25

La concentrazione

Esempio :

Gli introiti pubblicitari per le principali TV nazionali (Modificato da Borra, Di Ciaccio , Statistica)

R = p iq ( (^) i ) i = 1 n − 1 ∑ p i i = 1 n − 1 ∑ = 1 − 2 n − 1 q 1 i = 1 n − 1 ∑

TV

Introiti

pubblicitari

(in milioni di euro)

pi qi pi-qi

Rete 9 339 0,11 0,0285 0,

Rete 8 461 0,22 0,0673 0,

Rete 4 697 0,33 0,1260 0,

Rete 7 1.320 0,44 0,2371 0,

Rete 3 1.524 0,56 0,3654 0,

Rete 6 1.798 0,67 0,5168 0,

Rete 2 1.857 0,78 0,6731 0,

Rete 1 1.889 0,89 0,8321 0,

Rete 5 1.

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25

La concentrazione

Esempio :

Gli introiti pubblicitari per le principali TV nazionali (Modificato da Borra, Di Ciaccio , Statistica)

R = p iq ( (^) i ) i = 1 n − 1 ∑ p i i = 1 n − 1 ∑ = 1 − 2 n − 1 q 1 i = 1 n − 1 ∑

TV

Introiti

pubblicitari

(in milioni di euro)

pi qi pi-qi

Rete 9 339 0,11 0,0285 0,

Rete 8 461 0,22 0,0673 0,

Rete 4 697 0,33 0,1260 0,

Rete 7 1.320 0,44 0,2371 0,

Rete 3 1.524 0,56 0,3654 0,

Rete 6 1.798 0,67 0,5168 0,

Rete 2 1.857 0,78 0,6731 0,

Rete 1 1.889 0,89 0,8321 0,

Rete 5 1.

Il valore di qi esprime la frazione cumulata della quantità del carattere detenuto dalle prime i reti più “povere”. Avremo quindi: Quanto vale q 1****? Per q 2 (e poi per tutte le qi successive) il discorso è analogo; bisogna solo ricordare che parliamo di quantità cumulate. Avremo, quindi: Quanto vale q 2? q 1 = x 1 x i i ∑ = 339

  1. 879 = 0 , 0285 q 2 = x 1
  • x 2 x i i ∑ = 339 + 461
  1. 879 = 0 , 0673

Università degli Studi di Napoli Federico II

Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25

La concentrazione

Esempio :

Gli introiti pubblicitari per le principali TV nazionali (Modificato da Borra, Di Ciaccio , Statistica)

R = p iq ( (^) i ) i = 1 n − 1 ∑ p i i = 1 n − 1 ∑ = 1 − 2 n − 1 q 1 i = 1 n − 1 ∑

TV

Introiti

pubblicitari

(in milioni di euro)

pi qi pi-qi

Rete 9 339 0,11 0,0285 0,

Rete 8 461 0,22 0,0673 0,

Rete 4 697 0,33 0,1260 0,

Rete 7 1.320 0,44 0,2371 0,

Rete 3 1.524 0,56 0,3654 0,

Rete 6 1.798 0,67 0,5168 0,

Rete 2 1.857 0,78 0,6731 0,

Rete 1 1.889 0,89 0,8321 0,

Rete 5 1.

(^1) R = 2 p iq ( (^) i ) i = 1 n − 1 ∑ p i i = 1 n − 1 ∑ = 1 , 1535 4 = 0 , 288 R = 1 − 2 n − 1 q 1 i = 1 n − 1 ∑ =^1 −^ 2 8 × 2 , 8465 = 1 − 0 , 7116 = 0 , 288

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Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25 Area di concentrazione

La concentrazione per dati raggruppati

La concentrazione come rapporto tra aree Oltre che come rapporto tra segmenti , la concentrazione può anche essere calcolata come rapporto tra aree , e precisamente tra l’area di concentrazione e il suo valore massimo, ottenendo così, anche in questo caso, un indice normalizzato.

qi

p 1 p 2pn- 1 1 1

q 1

L’ area di concentrazione non può essere calcolata direttamente, ma può facilmente essere ricavata per differenza , sottraendo all’area del triangolo monometrico (che è pari ad ½, essendo base e altezza pari a 1 per costruzione) quella sottostante all’area di concentrazione stessa , che, come è facile osservare, è pari alla somma delle aree di n trapezi (in realtà, n - 1 trapezi e un triangolo, che può comunque esser considerato un trapezio degenere con la base minore pari a zero).

q 2

q 3

qn- 1

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NOTA : L'area massima non andrebbe confusa con l'area del

triangolo monometrico.

Infatti, il triangolo che la delimita è un triangolo scaleno, con

base pari a pn- 1 , valore diverso da 1.

Tuttavia, quando n è grande, il punto pn- 1 è molto vicino al limite

del triangolo monometrico. Per convenzione, quindi, anche

l'area massima viene considerata pari ad ½.

La concentrazione per dati raggruppati

La concentrazione come rapporto tra aree

qi

p 1 p 2pi pi+1 pn- 1 1 1

q 1

q 2

qn- 1

qi

qi+

Area massima Rapporto di Concentrazione: Area di Concentrazione Area massima

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Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche – Laurea in Economia e Commercio M. GHERGHI ANNO ACCADEMICO 2024 - 25 Area di concentrazione

La concentrazione per dati raggruppati

La concentrazione come rapporto tra aree

qi

p 1 p 2pi pi+1 pn- 1 1 1

q 1

q 2

qn- 1

qi

qi+

Area di concentrazione: Area Trapezio : Totale Aree Trapezi: Area Concentrazione: Rapporto di Concentrazione: 1 2 − AreeTrapezi q i + 1

  • q ( (^) i ) ⋅ p i + 1 − p ( (^) i ) 2 q i + 1
  • q ( (^) i ) ⋅ p i + 1 − p ( (^) i ) i = 0 2 n − 1 ∑ 1 2 − q i + 1
  • q ( (^) i ) ⋅ p i + 1 − p ( (^) i ) i = 0 2 n − 1 ∑ Area di Concentrazione Area massima ! 1 2