Bayesian Assessment of Lorenz and Stochastic Dominance In Income Distributions
Notice bibliographique
Résumé
Hypothesis tests for dominance in income distributions has received considerable attention in recent literature. See, for example, Barrett and Donald (2003a, b), Davidson and Duclos (2000) and references therein. Such tests are useful for assessing progress towards eliminating poverty and for evaluating the effectiveness of various policy initiatives directed towards welfare improvement. To date the focus in the literature has been on sampling theory tests. Such tests can be set up in various ways, with dominance as the null or alternative hypothesis, and with dominance in either direction (X dominates Y or Y dominates X). The result of a test is expressed as rejection of, or failure to reject, a null hypothesis. In this paper, we develop and apply Bayesian methods of inference to problems of Lorenz and stochastic dominance. The result from a comparison of two income distributions is reported in terms of the posterior probabilities for each of the three possible outcomes: (a) X dominates Y, (b) Y dominates X, and (c) neither X nor Y is dominant. Reporting results about uncertain outcomes in terms of probabilities has the advantage of being more informative than a simple reject/do-not-reject outcome. Whether a probability is sufficiently high or low for a policy maker to take a particular action is then a decision for that policy maker.The methodology is applied to data for Canada from the Family Expenditure Survey for the years 1978 and 1986. We assess the likelihood of dominance from one time period to the next. Two alternative assumptions are made about the income distributions – Dagum and Singh-Maddala – and in each case the posterior probability of dominance is given by the proportion of times a relevant parameter inequality is satisfied by the posterior observations generated by Markov chain Monte Carlo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,047 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».