"Lorenz" <- function(x,
				grafik = TRUE,
				...) {
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# Lorenzkurve und Gini-Koeffizient
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# Siehe: http://www.faes.de/Basis/Basis-Lexikon/Basis-Lexikon-Lorenz-Kurve/basis-lexikon-lorenz-kurve.html
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# Entwickelt durch: G. Faes
# E-Mail: guenter@faes.de
# Datum: 10.09.2007 19:35	Version: 1.0
# R-Version: 2.5.1
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# Variablenindizierung:

	Daten <- NULL				# Nimmt die Übergabedaten auf
	Daten_dim <- NULL			# Dimension der Datenmatrix festestellen
	dim_n <- NULL				# Anzahl Zeilen
	dim_m <- NULL				# Anzahl Spalten
	Summe <- NULL				# Summe der Merkmalsausprägung
	Name.Spalte.1 <- ""			# Nimmt die Bezeichnung der 1. Spalte auf
	Name.Spalte.2 <- ""			# Nimmt die Bezeichnung der 2. Spalte auf
	
	Temp_k <- NULL				# Hilfsvaraible sortieren
	Temp_g <- NULL				#     "            "
	
	Anzahl <- NULL				# Anzahl Merkmalsausprägungen
	Anteil_u <- NULL			# Anteil Merkmalsträger u
	Anteil_v <- NULL			# Anteil Merkmalsträger v
	Ausgabe_Tabelle <- NULL		# Ausgabe der Merkmalstabelle
	
	Gini <- NULL				# Ginikoeffizient
	Gini_Norm <- NULL			# Ginikoeffizient, normiert
	Summe_Nenner <- NULL		# Summe Nenner für Ginikoeffizient
	Summe_Zaehler <- NULL		# Summe Zähler für Ginikoeffizient
	i_Vektor <- NULL			# Hilfsvektor zur Zählerberechnung
	
	I; J <- NULL				# for-Schleifenzähler
	Abbruch <- FALSE			# Zur Prüfung des Abbruchkriteriums
	F.Info <- NULL				# Funktionsinfo (Abbruch, ....)
	
# Berechnungsteil:

	Daten <- data.frame(x)  		# Datenübergabe in einen Frame
	Daten_dim <- dim(Daten)		
	dim_n <- Daten_dim[1]
	dim_m <- Daten_dim[2]
	Name.Spalte.1 <- names(Daten[1])	# Bezeichnung der 1. Spalte
	Name.Spalte.2 <- names(Daten[2])	# Bezeichnung der 2. Spalte
		
	# Abbruch prüfen:
	if (dim_m > 2) {Abbruch <- TRUE}
	
	#Abbruchkriterium gesetzt?
	if (Abbruch == TRUE) {

		F.Info <- "Mehr als 2 Spalten, Berechnung abgebrochen!"
		return(F.Info) # Programmabbruch!
		
	}	# Abbruchkriterium

	# Daten sortieren:
		
	for (I in 1:dim_n) {
			
		for (J in I:dim_n)  {
		
			if (Daten[J,2] < Daten[I,2]) {
			
				Temp_k <- Daten[J,]	# Zwischenspeicherung kleiner Wert
				Temp_g <- Daten[I,]	# Zwischenspeicherung größerer Wert
				
				Daten[I,] <- Temp_k
				Daten[J,] <- Temp_g
				
			} # if-Schleife
				
		} # Ende J-Schleife
		
	} # Ende I-Schleife

	# Berechnung:
	
	# Lorenz:
	Anzahl <- dim_n
	Summe <- sum(Daten[,2])
	Anteil_u <- rep((1 / Anzahl), Anzahl)						# Der theoretische Anteil der Merklamsausprägungen bei Gleichverteilung
	Anteil_u <- cumsum(Anteil_u)								# Zur grafischen Ausgabe der Idealline
	Anteil_v <- round(cumsum(Daten[,2] / Summe), digits = 3)	# Der tatsächliche Anteil der Merklamsausprägungen
	
	Anteile <- data.frame(Daten[1],Anteil_u, Anteil_v)
	Ausgabe <- merge(Daten, Anteile, sort = FALSE)
	
	# Gini:	
	Summe_Nenner <- dim_n * (sum(Ausgabe[,2]))
	i_Vektor <- rep(1:dim_n)
	Summe_Zaehler <- 2 * (sum(i_Vektor * Ausgabe[,2]))
	
	Gini <- Summe_Zaehler / Summe_Nenner - ((dim_n + 1) / dim_n)
	Gini_Norm <- Gini * (dim_n / (dim_n - 1))
	
# Ergebnisausgabe:

	#Datenausgabe:
	cat("\n")
	cat("Lorenzkurve zur Konzentrationsverteilung", "\n", "\n")
	cat("Anteile der Merkmalsträger:", "\n", "\n")
	print(Ausgabe)
	cat("\n")
	cat("Gini-Koeffizient: ", Gini, "\n")
	cat("Gini-Koeffizient, normiert: ", Gini_Norm, "\n", "\n")
	
	
	#Grafikausgabe:
	if (grafik == TRUE) {
	
		plot(Ausgabe[,4], type ="b", xlab = Name.Spalte.1, ylab = "Kummulierte Merkmalssumme", col= "red", ...)
		lines(Ausgabe[,3], col= "blue")
		
	} # Grafikausgabe
	
} # Funktions-Ende