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Bonjour

Tout d'abord, merci de votre réponse.

Je souhaiterais calculer de manière automatique la formule de l'indice de Gini pour toutes les régions de l'Union européenne mais au niveau local :

Il s'agirait de créer un périmètre (en km  - modifiable : 100km , 200km, 300km, etc) autour d'une région X et de calculer l'indice de gini entre les régions comprises dans ce périmètre (voir image en PJ)

En données d'entrée on aurait le PIB/hab de chaque région de l'Union européenne
En données de sortie (dans une nouvelle colonne créée), on aurait l'indice de gini calculé :

exemple :
colonne 1 : identifiant         colonne 2 : PIB              colonne 3 : indice de gini local
Basse-Normandie              23 000                                0,54
Haute-Normandie               29 000                              0,48
Ile-de-France                   65 000                                0,85
....                                     .....


POUR LE MOMENT : le script de sélection des entités voisines d'une région X est développé :
Le script va me calculer un périmètre autour de la région X (exemple : va me chercher les régions situées à moins de 300 km de la région X) et va me sélectionner toutes les régions comprises dans ce périmètre.
Il ne me reste qu'à implémenter le calcul de l'indice de gini sur la sélection des régions dans le périmètre de la région X

j'ai trouvé quelques scripts en python qui permettent de calculer l'indice de gini ==> par exemple : http://dilumb.blogspot.fr/2012/07/pytho … -gini.html


On aurait donc

1 : en entrée : un fichier shape avec une table attributaire reprenant en lignes toutes les régions de l'Union européenne et en colonnes le PIB des régions européennes

2 : en sortie : la création dans la table attributaire du fichier shape d'une colonne supplémentaire avec le résultat des calculs de l'indice de gini pour chaque région.



J'ai déjà un script qui me permet de calculer ce que l'on appelle en économie la convergence économique locale. Ce script se base exactement sur la méthode que je veux utiliser. Une des mesures possible de mesurer la convergence économique est d'utiliser ce fameux indice de gini

je peux vous envoyer ce script pour que vous puissiez en avoir un aperçu si vous le souhaitez


Merci de votre aide

Dernière modification par seblegeographe (Mon 23 November 2015 15:02)

Bonjour,
Alors j'ai jeté un petit coup d'oeil.
Si je comprends bien :

Vous avez fait un script qui permet de sélectionner plusieurs régions.
Vous récupérez donc plusieurs valeurs de PIB (1 valeur pour chaque région)

L'indice que vous souhaitez calculer prend comme données de départ plusieurs valeurs de PIB uniquement ? Est-ce bien cela ?
Dans le tableau d'exemple que vous citez dans votre précédent post, la colonne rajoutée pour l'indice n'est pas propre uniquement à la région mais aux régions intersectées par le périmètre de 100, 200 ou 300Km ?

Le script que vous avez trouvé fonctionne. Il est relativement bien fait (sur la structure - pour la formule de calcul je n'ai jamais calculé un indice de Gini). Attention toutefois il s'accompagne d'une licence, prenez le temps de la lire.
Le script fait appel à une interface graphique et si on n'a pas les bonnes librairies sur son poste et bien cela ne marche pas.
Mais comme il est bien fait on peut se passer de l'interface graphique. il faut commenter la ligne 23 (l'import de l'interface) et commenter les lignes 74 à 77 qui lance l'interface.

Le fonctionnement du script est à partir de là est très simple.
Vous avez une fonction qui s'appelle def GRLC(values):

Vous lui passez en paramètre (à la place de value) une liste de valeur et en retour vous obtenez une liste de 4 résultats :
- l'index de Gini
- le coefficient de Gini (celui qui semble vous intéresser)
- le Robin Hood index
- et les points de Lorenz

par exemple si vos différents PIB sont 12,58,64,78
Dans le code vous allez avoir ceci

listePIB = [12,58,64,78]
indiceGini = GRLC(listePIB)[1]

il ne reste plus qu'a intégrer cette fonction à votre code.

Je vous mets en PJ une capture d'écran du calcul de l'indice avec les valeurs 12,58,64,78 pour que vous vérifier si le calcul vous semble bon
A+
Nicolas GRANIER

Dernière modification par Nicolas Granier (Wed 06 January 2016 11:03)