212 resultados para Gini


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A measure quantifying unequal use of carbon sources, the Gini coefficient (G), has been developed to allow comparisons of the observed functional diversity of bacterial soil communities. This approach was applied to the analysis of substrate utilisation data obtained from using BIOLOG microtiter plates in a study which compared decomposition processes in two contrasting plant substrates in two different soils. The relevance of applying the Gini coefficient as a measure of observed functional diversity, for soil bacterial communities is evaluated against the Shannon index (H) and average well colour development (AWCD), a measure of the total microbial activity. Correlation analysis and analysis of variance of the experimental data show that the Gini coefficient, the Shannon index and AWCD provided similar information when used in isolation. However, analyses based on the Gini coefficient and the Shannon index, when total activity on the microtiter plates was maintained constant (i.e. AWCD as a covariate), indicate that additional information about the distribution of carbon sources being utilised can be obtained. We demonstrate that the Lorenz curve and its measure of inequality, the Gini coefficient, provides not only comparable information to AWCD and the Shannon index but when used together with AWCD encompasses measures of total microbial activity and absorbance inequality across all the carbon sources. This information is especially relevant for comparing the observed functional diversity of soil microbial communities.

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This paper uses Colombian household survey data collected over the period 1984-2005 to estimate Gini coe¢ cients along with their corresponding standard errors. We Önd a statistically signiÖcant increase in wage income inequality following the adoption of the liberalisation measures of the early 1990s, and mixed evidence during the recovery years that followed the economic recession of the late 1990s. We also Önd that in several cases the observed di§erences in the Gini coe¢ cients across cities have not been statistically signiÖcant.

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This article identifies and compares the determinants of CEO compensation to median employee earnings with those of the Corporate Gini Index (CGI). Using a multinational retail company, the article posits that the CGI is an advantageous corporate alternative pay inequality measure that concerns CEO pay multiples to median employee earnings, which regulators should consider using and disclosing in proxy statements. Although CGI and the official measure of multiples of CEO pay to median employee earnings share some of the challenges, the advantages of CGI as an alternative measure are greater. Our findings suggest that the CGI is a much better measure of corporate income inequality bringing clear benefits at both micro and macro levels of intervention.

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Software metrics offer us the promise of distilling useful information from vast amounts of software in order to track development progress, to gain insights into the nature of the software, and to identify potential problems. Unfortunately, however, many software metrics exhibit highly skewed, non-Gaussian distributions. As a consequence, usual ways of interpreting these metrics --- for example, in terms of "average" values --- can be highly misleading. Many metrics, it turns out, are distributed like wealth --- with high concentrations of values in selected locations. We propose to analyze software metrics using the Gini coefficient, a higher-order statistic widely used in economics to study the distribution of wealth. Our approach allows us not only to observe changes in software systems efficiently, but also to assess project risks and monitor the development process itself. We apply the Gini coefficient to numerous metrics over a range of software projects, and we show that many metrics not only display remarkably high Gini values, but that these values are remarkably consistent as a project evolves over time.

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En la primera parte del presente trabajo se investigan diferentes formas de cálculo de la razón de concentración conocida como Coeficiente o Índice de Gini, y el no cumplimiento del axioma conocido como de "invariancia a la replicación" o "Principio de Población de Dalton" en algunas de ellas. El alcance de las conclusiones se limita al comportamiento de las fórmulas sometidas a prueba (se encuentran entre las más conocidas) cuando son aplicadas a distribuciones de datos desagregados. En la segunda parte se propone un factor de corrección para las fórmulas de cálculo analizadas, de manera que satisfagan el Principio de Población.

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La Ley de Educación Nacional promulgada en 2006 en Argentina establece la obligatoriedad de la educación secundaria en todo el país, la Ciudad Autónoma de Buenos Aires ha sido pionera al respecto estableciendo esta meta en el año 2002. En este marco, se propone analizar los desafíos que este tipo de política enfrenta en la actualidad, centrando la atención en la capacidad de los sistemas e instituciones educativas para garantizar este derecho en términos de acceso, permanencia y promoción de los alumnos en el nivel secundario. Este trabajo tiene por objeto plantear un ejercicio de análisis del abandono escolar que ocurre durante el ciclo lectivo en las escuelas a partir de la consideración del análisis del porcentaje de alumnos "salidos sin pase", e incorporar, a la vez, una medida de dispersión (coeficiente de Gini) que permita visibilizar las desigualdades entre escuelas a nivel territorial en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires

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En la primera parte del presente trabajo se investigan diferentes formas de cálculo de la razón de concentración conocida como Coeficiente o Índice de Gini, y el no cumplimiento del axioma conocido como de "invariancia a la replicación" o "Principio de Población de Dalton" en algunas de ellas. El alcance de las conclusiones se limita al comportamiento de las fórmulas sometidas a prueba (se encuentran entre las más conocidas) cuando son aplicadas a distribuciones de datos desagregados. En la segunda parte se propone un factor de corrección para las fórmulas de cálculo analizadas, de manera que satisfagan el Principio de Población.

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En la primera parte del presente trabajo se investigan diferentes formas de cálculo de la razón de concentración conocida como Coeficiente o Índice de Gini, y el no cumplimiento del axioma conocido como de "invariancia a la replicación" o "Principio de Población de Dalton" en algunas de ellas. El alcance de las conclusiones se limita al comportamiento de las fórmulas sometidas a prueba (se encuentran entre las más conocidas) cuando son aplicadas a distribuciones de datos desagregados. En la segunda parte se propone un factor de corrección para las fórmulas de cálculo analizadas, de manera que satisfagan el Principio de Población.

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La Ley de Educación Nacional promulgada en 2006 en Argentina establece la obligatoriedad de la educación secundaria en todo el país, la Ciudad Autónoma de Buenos Aires ha sido pionera al respecto estableciendo esta meta en el año 2002. En este marco, se propone analizar los desafíos que este tipo de política enfrenta en la actualidad, centrando la atención en la capacidad de los sistemas e instituciones educativas para garantizar este derecho en términos de acceso, permanencia y promoción de los alumnos en el nivel secundario. Este trabajo tiene por objeto plantear un ejercicio de análisis del abandono escolar que ocurre durante el ciclo lectivo en las escuelas a partir de la consideración del análisis del porcentaje de alumnos "salidos sin pase", e incorporar, a la vez, una medida de dispersión (coeficiente de Gini) que permita visibilizar las desigualdades entre escuelas a nivel territorial en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires

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En la primera parte del presente trabajo se investigan diferentes formas de cálculo de la razón de concentración conocida como Coeficiente o Índice de Gini, y el no cumplimiento del axioma conocido como de "invariancia a la replicación" o "Principio de Población de Dalton" en algunas de ellas. El alcance de las conclusiones se limita al comportamiento de las fórmulas sometidas a prueba (se encuentran entre las más conocidas) cuando son aplicadas a distribuciones de datos desagregados. En la segunda parte se propone un factor de corrección para las fórmulas de cálculo analizadas, de manera que satisfagan el Principio de Población.