原文链接：http://tecdat.cn/?p=20613

 

洛伦兹曲线来源于经济学，用于描述社会收入不均衡的现象。将收入降序排列，分别计算收入和人口的累积比例。
本文，我们研究收入和不平等。我们从一些模拟数据开始

1.    
2.   > (income=sort(income))
3.   [1] 19246 23764 53237 61696 218835

为什么说这个样本中存在不平等？如果我们看一下最贫穷者拥有的财富，最贫穷的人（五分之一）拥有5％的财富；倒数五分之二拥有11％，依此类推

1.   > income[1]/sum(income)
2.   [1] 0.0510
3.   > sum(income[1:2])/sum(income)
4.   [1] 0.1140

如果我们绘制这些值，就会得到 洛伦兹曲线

1.    
2.   > plot(Lorenz(income))
3.   > points(c(0:5)/5,c(0,cumsum(income)/sum(income))

 

现在，如果我们得到500个观测值。直方图是可视化这些数据分布的方法

1.   > summary(income)
2.   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
3.   2191 23830 42750 77010 87430 2003000
4.   > hist(log(income),

在这里，我们使用直方图将样本可视化。但不是收入，而是收入的对数（由于某些离群值，我们无法在直方图上可视化）。现在，可以计算 基尼系数 以获得有关不平等的一些信息

1.   > gini=function(x){
2.    
3.   + mu=mean(x)
4.   + g=2/(n*(n-1)*mu)*sum((1:n)*sort(x))-(n+1)/(n-1)

实际上，没有任何置信区间的系数可能毫无意义。计算置信区间，我们使用boot方法

1.    
2.   > G=boot(income,gini,1000)
3.   > hist(G,col="light blue",border="white"

 

红色部分是90％置信区间，

1.    
2.   5% 95%
3.   0.4954235 0.5743917

还包括了一条具有高斯分布的蓝线，

1.   > segments(quantile(G,.05),1,quantile(G,.95),1,
2.    
3.   > lines(u,dnorm(u,mean(G),sd(G)),

另一个流行的方法是帕累托图（Pareto plot），我们在其中绘制了累积生存函数的对数与收入的对数，

1.    
2.   > plot(x,y)

 

如果点在一条直线上，则意味着可以使用帕累托分布来建模收入。

前面我们已经看到了如何获得洛伦兹曲线。实际上，也可以针对某些参数分布（例如，一些对数正态分布）获得Lorenz曲线，

1.    
2.   > lines(Lc.lognorm,param=1.5,col="red")
3.   > lines(Lc.lognorm,param=1.2,col="red")
4.   > lines(Lc.lognorm,param=.8,col="red")

 

在这里， 对数正态分布是一个很好的选择。帕累托分布也许不是：

1.    
2.   > lines(Lc.pareto,param=1.2,col="red")

实际上，可以拟合一些参数分布。

1.    
2.   shape rate
3.   1.0812757769 0.0140404379
4.   (0.0604530180) (0.0009868055)

现在，考虑两种分布，伽马分布和对数正态分布（适用于极大似然方法）

1.    
2.   shape rate
3.   1.0812757769 0.0014040438
4.   (0.0473722529) (0.0000544185)
5.   meanlog sdlog
6.   6.11747519 1.01091329
7.   (0.04520942) (0.03196789)

我们可以可视化密度

1.   > hist(income,breaks=seq(0,2005000,by=5000),
2.   + col=rgb(0,0,1,.5),border="white",
3.   + fit_g$estimate[2])/1e2
4.   + fit_ln$estimate[2])/1e2
5.   > lines(u,v_g,col="red",lwd=2)
6.   > lines(u,v_ln,col=rgb(1,0,0,.4),lwd=2)

在这里，对数正态似乎是一个不错的选择。我们还可以绘制累积分布函数

1.   > plot(x,y,type="s",col="black",xlim=c(0,250000))
2.    
3.   + fit_g$estimate[2])
4.    
5.   + fit_ln$estimate[2])
6.   > lines(u,v_g,col="red",lwd=2)

现在，考虑一些更现实的情况，在这种情况下，我们没有来自调查的样本，但对数据进行了合并，

对数据进行建模，

1.   fit(ID=rep("Data",n),
2.    
3.    
4.    
5.   Time difference of 2.101471 secs
6.   for LNO fit across 1 distributions

我们可以拟合对数正态分布（有关该方法的更多详细信息，请参见 从合并收入估算不平等 的方法）

1.   > y2=N/sum(N)/diff(income_binned$low)
2.    
3.   + fit_LN$parameters[2])
4.   > plot(u,v,col="blue",type="l",lwd=2)
5.   > for(i in 1:(n-1)) rect(income_binned$low[i],0,
6.   + income_binned$high[i],y2[i],col=rgb(1,0,0,.2),

在此，在直方图上（由于已对数据进行分箱，因此很自然地绘制直方图），我们可以看到拟合的对数正态分布很好。

1.   > v <- plnorm(u,fit_LN$parameters[1],
2.   + fit_LN$parameters[2])
3.    
4.   > for(i in 1:(n-1)) rect(income_binned$low[i],0,
5.    
6.    
7.   > for(i in 1:(n-1)) rect(income_binned$low[i],
8.   + y1[i],income_binned$high[i],c(0,y1)[i],
9.    

对于累积分布函数，我考虑了最坏的情况（每个人都处于较低的收入中）和最好的情况（每个人都具有最高可能的收入）。

也可以拟合广义beta分布

GB_family(ID=rep("Fake Data",n),

为了获得最佳模型，查看

> fits[,c("gini","aic","bic")]

结果很好，接下来看下真实数据：

1.   fit(ID=rep("US",n),
2.    
3.   + distribution=LNO, distName="LNO"
4.   Time difference of 0.1855791 secs
5.   for LNO fit across 1 distributions

同样，我尝试拟合对数正态分布

1.   > v=dlnorm(u,fit_LN$parameters[1],
2.    
3.   > plot(u,v,col="blue",type="l",lwd=2)
4.   > for(i in 1:(n-1)) rect(data$low[i],
5.    

但是在这里，拟合度很差。同样，我们可以估算广义beta分布

1.   >
2.   GB_family(ID=rep("US",n),
3.    
4.   + ID_name="Country")

可以得到基尼指数，  AIC 和BIC

1.   gini aic bic
2.   1 4.413431 825368.5 825407.3
3.   2 4.395080 825598.8 825627.9
4.   3 4.451881 825495.7 825524.8
5.   4 4.480850 825881.7 825910.8
6.   5 4.417276 825323.6 825352.7
7.   6 4.922122 832408.2 832427.6
8.   7 4.341036 827065.2 827084.6
9.   8 4.318667 826112.8 826132.2
10.   9 NA 831054.2 831073.6
11.   10 NA NA NA

看到最好的分布似乎是 广义伽玛分布。

---

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