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Estimating Income Poverty in the Presence of Missing Data and Measurement Error

Cheti Nicoletti · Franco Peracchi · Francesca Foliano刊期 2011-01 · 卷 29（1）Journal of Business & Economic Statistics已编入正刊

缺失数据与测量误差下的收入贫困估计AI 解读

Reliable measures of poverty are an essential statistical tool for public policies aimed at reducing poverty. In this article we consider the reliability of income poverty measures based on survey data which are typically plagued by missing data and measurement error. Neglecting these problems can bias the estimated poverty rates. We show how to derive upper and lower bounds for the population poverty rate using the sample evidence, an upper bound on the probability of…

微观 · 分位数与分布效应面板数据工具变量
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