Variance Estimators of the Gini Coefficient—Probability Sampling
基尼系数的方差估计：概率抽样AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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基尼系数的方差估计：概率抽样
- 研究问题
- 在任意概率抽样设计下，如何估计有限总体的基尼系数及其方差，并通过模拟评估这些估计量的抽样表现？
- 方法与思路
- 作者构造考虑抽样设计的基尼系数估计量及多个方差估计量，并基于含真实收入的瑞典家庭小型总体开展分层抽样模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要定义了适用于任意概率抽样设计的有限总体基尼系数估计量，并提出多个方差估计量，利用模拟考察其抽样表现。
- 阅读关注点
- 应核对基尼系数估计式如何使用抽样设计信息、各方差估计量的构造，以及分层抽样模拟的设定与评价指标。
- 阅读边界
- 摘要未说明估计量的偏误、相合性或方差估计精度；瑞典家庭小型总体上的分层抽样模拟不足以判断其他抽样设计下的表现。
原文摘要
An estimator of the Gini coefficient (the well-known income inequality measure) of a finite population is defined for an arbitrary probability sampling design, taking the sampling design into consideration. Alternative estimators of the variance of the estimated Gini coefficient are introduced. The sampling performance of the Gini coefficient estimator and its variance estimators is studied by means of a Monte Carlo study, using stratified sampling from a miniature population of Swedish households with authentic income data.