Inferential Procedures in Stable Distributions for Class Frequency Data on Incomes
分组收入频数数据下稳定分布的统计推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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分组收入频数数据下稳定分布的统计推断
- 研究问题
- 当收入数据仅以区间频数汇总时，如何对稳定分布族进行参数估计和统计推断，并结合独立样本的检验信息？
- 方法与思路
- 作者采用最小卡方与多项分布极大似然估计，通过特征函数反演计算区间概率，并用 Kolmogorov 统计量汇总独立样本的卡方尾概率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出适用于区间频数数据的稳定分布估计与推断方法，并将这些方法用于荷兰和澳大利亚收入数据作为示例。
- 阅读关注点
- 读全文时应核对稳定分布的参数化、区间概率的数值计算、分组方式对估计的影响，以及尾概率汇总统计量的校准条件。
- 阅读边界
- 摘要未提供数据时期、分组细节、参数估计或拟合结果，也未列出完整推断条件；不能据此认定稳定分布能充分解释两国收入分布。
原文摘要
This paper discusses inferential procedures for the family of stable distributions, when the data are tabulated in the form of interval frequencies. The estimation criteria used are minimum chi-square and multinomial maximum likelihood. In evaluating the theoretical probabilities corresponding to the intervals, use is made of the inversion theorem for characteristic functions. Chi-square tail probabilities for independent samples are pooled by means of theKolmogorov statistic. As an illustration, the methods are applied to Dutch and Australian income data.