More on score tests for transformation in regression
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要关注通用回归变换的得分检验，未说明时间序列、结构估计或其他所列细分背景。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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回归变换得分检验的进一步讨论
- 研究问题
- 当回归响应变量和均值都可能经过变换时，如何扩展变换得分检验，并理解不同检验及信息标准化方式的关系？
- 方法与思路
- 作者将既有变换检验扩展到响应与均值均可变换的模型，并讨论两类方法所得统计量的相关性及信息矩阵标准化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文扩展既有结果，并提示两种方法的统计量近乎完全相关，观测信息和期望信息可能产生明显不同的标准化影响。
- 阅读关注点
- 应核对响应与均值变换的具体参数化、近乎完全相关的证据，以及观测信息和期望信息差异在何种模型下出现。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要中的提示性判断没有展开证据，不能推为检验等价或普遍结论，刊本变化未知。
原文摘要
Lawrance's (1987) results concerning tests for transformation in regression are extended to models where response and mean may both be transformed. It is also suggested (i) that the methods of Lawrance and of Atkinson (1982) lead to statistics with near-perfect correlation, and (ii) that observed and expected informations may have considerably different effects as standardizations of the score statistic.