许多收入调查（尤其是较旧的调查）会在某个任意点截断关键变量，例如家庭收入，以保护机密性。这一点随时间而变化。这减少了与变量相关的不平等度量。我有兴趣将帕累托尾拟合到截断分布，用估算值替换截断值以模拟实际分布。最好的方法是什么？
如何将帕累托尾应用于截断分布？
机器算法验证
帕累托分布
数据插补
2022-04-10 03:16:39
1个回答
下面的论文描述了几种在同一域中插补右删失数据（即顶部编码的工资数据）的方法。他们使用截断的正态分布并描述假设同方差性的单一插补模型和假设异方差性的多重插补模型。此外，另一篇感兴趣的论文（假设广义 beta 分布）可能更接近您想要的。
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