国家统计局分布的居民收入分组数据，信息过于集中，许多人尝试通过拟合分布函数来随机生成模拟数据，或称还原样本。但随机生成的数据，其基尼系数要与统计局基尼系数的误差控制在一定比例内，且随机数据分组后的平均收入与统计局数据保持一致。Shorrocks 和Wan (2008)对传统的参数法进行了改进, 在其基础之上引入一个非参数的调整步骤，因此可以看作是一种半参数法 。和参数法一样 ,该方法的第一步是设定一个收入分布函数 ,比如说对数正态分布函数。然后用分组数据估算分布函数的参数值(Aitchison and Brown , 1957)。有了参数估计值后 ,就可以用分布函数生成任意大小的收入样本。但生成的样本分组均值不会等于真实(原始)的组平均收入，需要进行迭代。直到各组的样本均值接近于实际观测值。如何实现？
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