Zusammenfassung
Wenn es nur darum ginge, wahrscheinliche Werte für den Gini-Index zu schätzen, so könnte man sich die Mühe für aufwendige Interpolationsmethoden ersparen, denn offensichtlich ist der bisher als „Daumenregel“ bekannte Schätzwert (6.19)
der sich als Resultat der strikt konvexen, Mittelwert erhaltenden quadratischen Interpolation (MEQ) herausgestellt hat, ebensogut wie der Schätzwert der Kegelschnitt-Interpolation und besser als der Schätzwert der Hermite’schen Interpolation, da Ueberschätzungen infolge von Inkonvexitäten nicht möglich sind und grobe Unterschätzungen im letzten Intervall nicht vorkommen.
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Lüthi, A.P. (1981). Schätzung von Ungleichheitsmassen bei geschichteten Daten. In: Messung wirtschaftlicher Ungleichheit. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, vol 189. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-95387-3_7
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