Leonardo, muito obrigado. Realmente a média ponderada ilustra melhor o problema, pesquisei por esse tema e encontrei a solução com o ddplyr ddply(ineq_df,.(cod_setor), function(x) data.frame(gini=gini(x$qtd,x$renda))) https://stackoverflow.com/questions/3367190/aggregate-and-weighted-mean-in-r Em 26 de julho de 2017 20:26, Leonard Assis <assis.leonard@gmail.com> escreveu:

Cara, é embaçado resolver isto. Tive um problema uma vez com média ponderada, resolvi mudando a logica para usar dplyr

Em 26 de jul de 2017 1:54 PM, "Marcelo Santana Camacho via R-br" < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

...

Bom dia,

Alguém poderia me dar uma dica com esse problema?

Estou tentando agregar um conjunto de dados, calculando o gini (pacote reldist), que recebe a variável principal e uma variável de ponderação - gini(x, weights=rep(1,length=length(x))).

Minha dificuldade é passar os dois argumentos para a função.

library(reldist) ineq_df<-read.csv("amostra_input.csv") aggregate(c(qtd,renda)~cod_setor,data=ineq_df,gini)

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*__________________________________Marcelo Santana Camacho*UNIFESSPA

_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

-- *__________________________________Marcelo Santana CamachoEngenharia Elétrica - UFPA*