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Konzentrationsmaße (Gini-Koeffizient, Lorenz-Kurve) Konzentrationsmaße Kennwert für die wirtschaftliche Konzentration Typische Beispiele: Verteilung.

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Streuungsparameter für Median Mittlere Abweichung vom Median Die Ungleichung gilt für jede Konstante c.

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Präsentation zum Thema: "Konzentrationsmaße (Gini-Koeffizient, Lorenz-Kurve) Konzentrationsmaße Kennwert für die wirtschaftliche Konzentration Typische Beispiele: Verteilung."—  Präsentation transkript:

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3 Konzentrationsmaße (Gini-Koeffizient, Lorenz-Kurve) Konzentrationsmaße Kennwert für die wirtschaftliche Konzentration Typische Beispiele: Verteilung des Geldvermögens unter den einzelnen Bevölkerungsgruppen Verteilung von Marktanteilen Aufteilung der landwirtschaftlichen Nutzflächen in einer Region

4 Ein Markt wird von 5 Unternehmen beliefert. Die folgende Tabelle beschreibt die Aufteilung der Marktanteile:

5 Daraus ergeben sich die folgenden Werte für die Punkte auf der Lorenz-Kurve:

6 Dazu die Lorenz-Kurve:

7 Berechnung des Gini-Koeffizienten

8 Landwirtschaftlich genutzte Fläche einer Region

9 Dazu die Lorenz-Kurve:

10 Datenmatrix

11 Datentabelle für 2 Merkmale

12 Kontingenztafel der absoluten Häufigkeiten X Y

13 Kontingenztafel der relativen Häufigkeiten X Y

14 X: Art des Betriebes 1 = Handelsbetriebe 2 = Freie Berufe (Leistungsbetriebe) 3 = Fertigungsbetriebe Y: Art der hinterzogenen Steuer 1 = Lohnsteuer 2 = Einkommenssteuer 3 = Umsatzsteuer 4 = Sonstiges Betriebe und hinterzogene Steuer Kontingenztabelle

15 Kovarianz Merkmal Datensatz Merkmal Datensatz

16 Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson Eigenschaften X und Y unabhängig

17 X größerY größer X größerY kleiner

18 Positiver strikter Zusammenhang Negativer strikter Zusammenhang

19 Korrelationskoeffizient bei verschiedenen Konstellationen von Ausprägungen

20 Korrelationskoeffizient: 0.905 Korrelationskoeffizient: 1.00

21 Korrelationskoeffizient: 0.19 Korrelationskoeffizient: 0.52

22 Korrelationskoeffizient: -0.14 Korrelationskoeffizient: 0.00

23 Korrelationskoeffizient: -1.00 Korrelationskoeffizient: -0.62

24 Vorsicht beim Gebrauch des Korrelationskoeffizienten! Fibonacci-Zahlen Störche und Geburten


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