Nel presente lavoro si propongono alcune espressioni della differenza media di Gini per misurare la variabilità nei modelli distributivi discreti, in particolare distribuzione di Bernoulli, distribuzione binomiale, distribuzione di Poisson, distribuzione binomiale negativa, distribuzione geometrica, distribuzione ipergeometrica, distribuzione logaritmica, distribuzione di Zipf. Tali risultati contribuiscono a caratterizzare i modelli distributivi considerati e, in relazione ad altri indici di variabilità, consentono di apprezzare gli aspetti di forma degli stessi modelli distributivi

The aim of the paper is to deal with the Gini mean difference as a measure of the variability of some discrete distribution models: Bernoulli distribution, binomial distribution, Poisson distribution, negative binomial distribution, geometric distribution, hypergeometric distribution, logarithmic distribution, distribution of Zipf. The provided expressions of the mean differences contribute to characterize the distributions; along with the other most common indices of variability, they allow us to better appreciate the shape aspects of the distribution models

The mean difference of discrete distribution models

MANCA, FABIO;D'UGGENTO, ANGELA MARIA;GIRONE, Giovanni
2015-01-01

Abstract

Nel presente lavoro si propongono alcune espressioni della differenza media di Gini per misurare la variabilità nei modelli distributivi discreti, in particolare distribuzione di Bernoulli, distribuzione binomiale, distribuzione di Poisson, distribuzione binomiale negativa, distribuzione geometrica, distribuzione ipergeometrica, distribuzione logaritmica, distribuzione di Zipf. Tali risultati contribuiscono a caratterizzare i modelli distributivi considerati e, in relazione ad altri indici di variabilità, consentono di apprezzare gli aspetti di forma degli stessi modelli distributivi
2015
9788867874521
The aim of the paper is to deal with the Gini mean difference as a measure of the variability of some discrete distribution models: Bernoulli distribution, binomial distribution, Poisson distribution, negative binomial distribution, geometric distribution, hypergeometric distribution, logarithmic distribution, distribution of Zipf. The provided expressions of the mean differences contribute to characterize the distributions; along with the other most common indices of variability, they allow us to better appreciate the shape aspects of the distribution models
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