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第一个归一化不完整力矩的替代统计推断
本文重新检查了第一个规范化的不完整时刻，这是对经济和社会科学中广泛应用的不平等现象的衡量标准。尽管措施本身很普遍，但现有的统计推断似乎落后于现代分析的需求。为了填补这一空白，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案具有直观的，计算上的高效，数学上等效于“标准”情况的现有解决方案，并且易于适应“非标准”。证明了所提出的方法的理论和实际优势……
来源:Apple机器学习研究本文重新检查了第一个规范化的不完整时刻，这是对经济和社会科学中广泛应用的不平等现象的衡量标准。尽管措施本身很普遍，但现有的统计推断似乎落后于现代分析的需求。为了填补这一空白，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案具有直观的，计算上的高效，数学上等效于“标准”情况的现有解决方案，并且易于适应“非标准”。拟议方法论的理论和实际优势是通过模拟和现实生活实例来证明的。特别是，我们发现行业中的一种共同实践可能会导致值得信赖的统计推论或完全误导决策做出的高度非平凡的挑战。
- †加利福尼亚大学伯克利分校统计系•杜克大学富夸商学院