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首页> 外文期刊>Journal of applied statistics >On the identification of extreme outliers and dragon-kings mechanisms in the upper tail of income distribution
【24h】

On the identification of extreme outliers and dragon-kings mechanisms in the upper tail of income distribution

机译：关于识别收入分配的极端异常值和龙王机制

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The presence of extreme outliers in the upper tail data of income distribution affects the Pareto tail modeling. A simulation study is carried out to compare the performance of three types of boxplot in the detection of extreme outliers for Pareto data, including standard boxplot, adjusted boxplot and generalized boxplot. It is found that the generalized boxplot is the best method for determining extreme outliers for Pareto distributed data. For the application, the generalized boxplot is utilized for determining the exreme outliers in the upper tail of Malaysian income distribution. In addition, for this data set, the confidence interval method is applied for examining the presence of dragon-kings, extreme outliers which are beyond the Pareto or power-laws distribution.
机译：收入分配的上尾数据中极端异常值的存在会影响帕累托尾部建模。进行仿真研究，以比较三种类型的盒子盒的性能在检测帕累托数据的极端异常值中，包括标准Boxplot，调整后的Boxplot和概括的Boxplot。发现广义Boxplot是用于确定Pareto分布式数据的极端异常值的最佳方法。对于申请，广义的Boxplot用于确定马来西亚收入分配的上尾处的exreme异常值。另外，对于这种数据集，施用置信区间方法用于检查龙王的存在，超出帕累托或动力法分布的极端异常值。

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