ローレンツ曲線とジニ係数についてまとめてみた /データ分析の解説: haku1569 Excel でらくらく データ分析！
ローレンツ曲線（Lorenz curve）というのは、所得や貯蓄の格差つまり分配の不公平さの状態を視覚化させるグラフで、ジニ係数（Gini coefficient）とは、それを代表値として数値で表したものです。 ところで、格差（Differential）とは、、「同類のものの間における価格、資格、等級、水準等の格付け上の差」と定義されています。。。 もう少し具体的に説明すると、ローレンツ曲線は横軸に人数の累積構成比、縦軸に分配金額（所得や貯蓄額）の累積構成比をとったグラフの曲線のことで、全ての人に格差なく平等に分配されていると直線になりこれを"均等分配線"と呼びます。これに対し分配に格差あると下方向に膨らんだ凹の曲線になります。 ジニ係数は、均等分配線とローレンツ曲線に囲まれた面積を均等分配線の下（三角形）の面積で割った値で、格差が無いと"0"、格差が大きいと"1"に近付きます。 それでは
Kaggleのコンペティションリスト(随時更新) - Qiita
1. はじめに データ解析には解析するターゲットごとにいくつかパターン↓があります。 データの型 eg. 画像、言語、数値、時系列 学習用データの形態 eg. 単純な瞬時データ、ユーザーidに紐づいた過去の履歴、大量の欠損値 スコアリング指標 eg. Accuracy、Fn measure, Matthews correlation coefficient こういったパターンごとの、解析のファーストステップや細かいノウハウをkaggleで調べられれば良いなと思い、過去2年分のKaggleコンペをリスト化しました。(ひとまず元々のデータ形式別で分類しています) *1 コンペ自体は5年以上前から開催されていますが、「Kernels」へアップロードされているコードをすぐに見ることができるのはここ2年分のみとなります。人によってはGithubへ素晴らしいコードをアップし、Discussionでリン
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