也许最著名的衡量标准是基尼指数。

R 包ineq（参见此处）实现了Herfindahl和 Rosenbluth 浓度测量（在函数中conc）。

它还在功能上实现了多项不平等指标（包括Gini）ineq——Gini系数、Ricci-Schutz系数（也称为Pietra's measure）、Atkinson's measure、Kolm's measure、Theil's entropy measure、Theil's second measure、变异系数和平方变异系数。

该答案提到了辛普森多样性指数，并从中得出了集中度度量。还有许多其他的多样性指数（以及其他集中度指标）。您可能会注意到与赫芬达尔指数有联系（辛普森多样性指数是赫芬达尔，相应的浓度度量是归一化的赫芬达尔。事实上，我只是编辑了另一个答案来指出这一点。）

[例如，在处理计数数据或从计数得出的比例时，还可以定义从卡方拟合优度统计得出的度量（它们可以标准化为 0-1）。对于这样一种措施，请参见此处。]

其中许多要么是合适的，要么可以重新调整以适合作为您想要的事物的度量。

我开发了一种量化“均匀性”的方法，可以让你做你想做的事。它也帮助了其他几个人。

请参阅：https ://math.stackexchange.com/questions/921084/how-to-calculate-peakiness-or-uniformity-in-histogram/921110#921110

基本上，您只是通过用直线连接连续点来计算相关 CDF 的路径长度。