Arbeitspapier
Kernel density estimation for heaped data
In self-reported data usually a phenomenon called 'heaping' occurs, i.e. survey participants round the values of their income, weight or height to some degree. Additionally, respondents may be more prone to round off or up due to social desirability. By ignoring the heaping process a severe bias in terms of spikes and bumps is introduced when applying kernel density methods naively to the rounded data. A generalized Stochastic Expectation Maximization (SEM) approach accounting for heaping with potentially asymmetric rounding behaviour in univariate kernel density estimation is presented in this work. The introduced methods are applied to survey data of the German Socio-Economic Panel and exhibit very good performance simulations.
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
Series: Diskussionsbeiträge ; No. 2015/27
- Klassifikation
-
Wirtschaft
- Thema
-
Heaping
Survey Data
Measurement error
Self-reported data
Kernel density estimation
Rounded data
- Ereignis
-
Geistige Schöpfung
- (wer)
-
Groß, Marcus
Rendtel, Ulrich
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wer)
-
Freie Universität Berlin, Fachbereich Wirtschaftswissenschaft
- (wo)
-
Berlin
- (wann)
-
2015
- Handle
- Letzte Aktualisierung
-
20.09.2024, 08:21 MESZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
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Objekttyp
- Arbeitspapier
Beteiligte
- Groß, Marcus
- Rendtel, Ulrich
- Freie Universität Berlin, Fachbereich Wirtschaftswissenschaft
Entstanden
- 2015
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