For the comparison of inequality in multiple attributes the use of generalized Gini indices is proposed. Spectral social evaluation functions are used in the multivariate setting, and Gini dominance orderings are introduced that are uniform in attribute weights. Classes of spectral evaluators are considered that are parameterized by their aversion to inequality. Then a set-valued representative endowment is defined that characterizes $d$-dimensioned inequality. It consists of all points above the lower border of a convex compact in $R^d$, while the pointwise ordering of such endowments corresponds to uniform Gini dominance. Properties of uniform Gini dominance are derived, including relations to other orderings of $d$-variate distributions such as usual multivariate stochastic order and convex order. The multi-dimensioned representative endowment can be efficiently calculated from data; in a sampling context, it consistently estimates its population version.


翻译:为了比较多种属性的不平等,建议采用通用吉尼指数,在多变环境中使用光谱社会评价功能,并采用在属性权重方面统一的吉尼支配地位订单; 认为频谱评价员的类别是其厌恶不平等的参数; 然后,确定一个具有固定价值的代表天赋,其特征是美元分散的不平等; 包含一个以美元表示的共振契约较低边界以上的所有点, 其价值为美元; 此类天赋的点定顺序与统一的吉尼支配地位相对应; 得出统一的吉尼支配地位的属性,包括与其他以美元表示的变量分布的订单的关系,如通常的多变式组合和共振顺序; 多元代表天赋,可从数据中有效计算; 在抽样中,它始终不断地估计其人口版本。

0
下载
关闭预览

相关内容

【康奈尔大学】度量数据粒度,Measuring Dataset Granularity
专知会员服务
11+阅读 · 2019年12月27日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年6月20日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
GeomCA: Geometric Evaluation of Data Representations
Arxiv
11+阅读 · 2021年5月26日
Diffusion Means in Geometric Spaces
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月21日
Arxiv
1+阅读 · 2021年5月20日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年6月20日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
GeomCA: Geometric Evaluation of Data Representations
Arxiv
11+阅读 · 2021年5月26日
Diffusion Means in Geometric Spaces
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月21日
Arxiv
1+阅读 · 2021年5月20日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员