Misure di concentrazione (Dati in classi oppure individuali) Distribuzioni per dimensione disperse e asimmetriche: Scarso significato di media aritmetica e mediana (nessun valore prevalente, risentono valori minimi) Siano: N = n. totale delle unità ni = n. unità classe i (se dati individuali ni =1) Y = Somma di una variabile y per tutto il collettivo yi = Somma di una variabile per la classe i (o valore se dati individuali) Meglio MEDIA ENTROPICA (peso + che prop. ai valori più grandi) 1 yi MH exp i yi lg ni Y E’ sempre MH MAritmetica se = allora equidistribuzione Misura relativa = MH/MA (1) Misure di concentrazione Quota di Y detenuta dalle prime k classi (individui) Indice di concentrazione di Gini R 1 i pi pi 1 qi qi 1 1 pi Y i y j 1 j 1 qi N i n j 1 j K classi ordinate in ordine crescente pi = frazione di A “fino” alla classe i qi = frazione di unità “fino” alla classe i Compreso tra 0 e 1 Misure di concentrazione Indice di entropia di Theil: y Y T i i lg ni Y yi yi n y lg i i Y N Y Log ( N ) T Log ( N ) T Log ( N ) normalizza to i diretto T è una misura inversa, Compreso tra 0 (max) e lg(N) (equi) Indice additivo (se gruppi di imprese) Entropia tot. = Entropia tra + Entropia in Misure di concentrazione Indice di Herfindhal: 2 yi 1 H i Y ni Compreso tra 1/N e 1 Comportamento degli indici Per capire la “sensitività” degli indici immaginiamo un sistema che abbia 100 imprese (N) e 1000 addetti (Y) Calcoliamo gli indici per tutti i valori possibili di imprese e addetti, cioè: 1 impresa ha 1000 addetti e tutte le altre 0 2 imprese hanno 1000 addetti (500 ciascuna) e tutte le altre 0 Etc… Naturalmente il grafico è simmetrico e negli angoli Alto-sinistra e basso-destra ci sono le concentrazioni massime, mentre la diagonale rappresenta l’equidistribuzione. MEDIA ENTROPICA nell’area “azzzurra” la ME è (circa) = MA INDICE DI GINI Perfettamente simmetrico THEIL normalizzato (/lg(N)) Simmetrico ma con “bande” di diversa ampiezza HERFINDHAL Sensibile solo ai valori “estremi”