Poverty comparisons with dependent samples
相关样本下的贫困比较AI 解读 ↓
本页整理公开书目信息,不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成,未完成全文核验,可能有误;具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本,未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要;缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录,不合计多个记录;关联记录可能包含正式发表版本,不等于此版本单独引用。缺失不视为零,引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配,同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列,再参考通用方法与发表日期。
AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究收入样本中的贫困比较及相应推断,直接对应分布分析。
相关样本下的贫困比较AI 解读 ↓
正在核对关联版本…
正在核对对应版本的资源…
Abstract Standard inference procedures for poverty comparisons require samples to be independent. For many commonly used income samples, however, this requirement is not fulfilled since samples are rotated. This article introduces an easy‐to‐use method of correction for sample dependency. We also apply the method to test changes in US poverty in the 1990s and to evaluate the marginal effects of public assistance on poverty before and after the recent welfare reform. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.