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首页> 外文期刊>Journal of informetrics >How mean rank and mean size may determine the generalised Lorenz curve: With application to citation analysis
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How mean rank and mean size may determine the generalised Lorenz curve: With application to citation analysis

机译：平均等级和平均大小如何确定广义Lorenz曲线：应用于引文分析

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Within the wide framework of information production processes, we present a conversion formula that expresses the generalised Lorenz (GL) curve of a size-frequency distribution as a function of the corresponding rank-size distribution using a fully discrete modelling approach. Based on this conversion formula, we introduce a somewhat universal model for the GL curve of the empirical size-frequency distribution. This study's approach to determining the GL curve is indirect, as we obtain our model for the size-frequency framework by modelling the rank-size distribution and not by directly modelling the size distribution or the GL curve itself, as is usually done. Our GL curve model is particularly appealing because it provides a simple and economical description of the distribution that depends on only three quantities: the (i) mean size, (ii) mean rank, and (iii) maximal rank. The model's performance in predicting the shape of the empirical GL curve is illustrated through a case study involving citation analysis. (C) 2019 The Author. Published by Elsevier Ltd.
机译：在广泛的信息生产过程框架中，我们提出了一种转换公式，该公式使用完全离散的建模方法将尺寸-频率分布的广义Lorenz（GL）曲线表示为相应的等级-尺寸分布的函数。基于此转换公式，我们为经验大小-频率分布的GL曲线引入了某种通用模型。这项研究确定GL曲线的方法是间接的，因为我们通过对秩-大小分布建模而不是像通常那样直接对大小分布或GL曲线本身建模来获得大小-频率框架模型。我们的GL曲线模型之所以特别吸引人，是因为它提供了一种简单而经济的分布描述，该分布仅取决于三个量：（i）平均大小，（ii）平均等级和（iii）最大等级。通过涉及引文分析的案例研究，说明了模型在预测经验GL曲线形状方面的性能。 （C）2019作者。由Elsevier Ltd.发布

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