Bins从收入数据中得出了更好的估计。
binsmooth的Python项目详细描述
宾斯穆思
“Better Estimates from Binned Income Data”的Python实现
Better Estimates from Binned Income Data: Interpolated CDFs and Mean-Matching
Paul T. von Hippel, David J. Hunter, McKalie Drown
Sociological Science
Volume 4, Number 26, Pages 641-655
2017
最初在R包^{
使用
^{pr2}$安装
通过pip安装
pip install binsmooth
改进
更好的尾部估计通过有界优化而不是临时搜索 方法在R实现中找到。在
{str}通过更精确的CDF}反向采样。这就完成了 通过与CDF的陡度成比例的取样，即取样更多 在CDF陡峭的地区。在
警告
Results与Rbinsmooth不完全匹配，因为：
- 我们采用不同的方法来估计尾部（上限）
- 样条插值的选择
这个实现使用scipy的PchipInterpolator，它实现了[1]，
而R实现中的默认插值器是[2]。插值器
在R中，可以通过设置monoMethod="monoH.FC"将实现更改为[1]。在
精度取决于分布的平均值。如果你这么做的话 不提供一个平均值，那么一个将被临时估计的方式和准确性 估计可能很差。在
参考文献
[1]：Fritsch，F.N.和Carlson，R.E.（1980年）。Monotone piecewise cubic interpolation。暹罗数值分析杂志
[2] ：海曼，J.M.（1983年）。Accurate monotonicity preserving cubic interpolation。暹罗科学与统计计算杂志
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