可以用来对时间序列进行趋势分析，发表论文的一个小创新。由掌柜本文编写的基尼指数快速算法，减少了计算时间。 基尼系数用于衡量一个经济体中在个人或家庭中的收入分配（在某些情况下是消费支出）偏离完全平均分配的程度。洛伦兹曲线标示出总收入累积百分比与收入获得者累积人数的相对关系，曲线的起点为最贫困的个人或家庭。基尼系数测算洛伦兹曲线与假设的绝对平均线之间的面积，表示为在该线以下最大面积中所占的比例。因此，基尼系数为 0 表示完全平均，100% 则表示完全不平均。

所提出的代码使用后处理步骤来解决宽带脉冲信号的信号分解算法的过度分解问题。 它可以与任何信号分解方法结合使用。 它在检测脉冲信号成分方面显示出明显的优势，可广泛用于机器故障诊断应用。 代码允许重现论文中的一些结果：Chen S、Wang K、Chang C 等。 变速条件下铁路车轮扁平检测的两级自适应chirp模式分解方法，Journal of Sound and Vibration，2021。部分脚本来自论文：Chen S, Dong X, Peng Z, et al , Nonlinear Chirp Mode Decomposition: A Variational Method, IEEE Transactions on Signal Processing, 2017. and the paper: Chen S, Yang Y, Peng Z, et al, Detectio

科学家分析了吉尼系数数值估算的不同方法。 使用洛伦兹曲线，已经进行了各种数值积分尝试以识别准确的估计值。 主要的替代方法是梯形，辛普森和拉格朗日规则。 它们都是Newton-Cotes方法的特例。 在这项研究中，我们通过多项式回归模型来近似Lorenz曲线，并整合最佳回归模型以对基尼系数进行数值估计。 尝试在理论Lorenz曲线和具有已知基尼指数的经验Lorenz曲线上进行检查。 在所有情况下，拟议的方法似乎是文献中提出的较早方法的良好替代方案。