Nonparametric Estimation of the Transformation in the Transform-Both-Sides Regression Model
两侧变换回归模型中变换函数的非参数估计AI 解读 ↓
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两侧变换回归模型中变换函数的非参数估计
- 研究问题
- 当响应变量的条件中位数与解释变量之间的关系已确定时，如何在两侧变换回归模型中估计一般平滑单调变换？
- 方法与思路
- 作者以非参数方式估计两侧变换回归模型的变换函数，允许一般平滑单调形式，并讨论该估计量的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出超出 Box–Cox 等预设参数族的变换估计思路，允许更一般的平滑单调变换，并讨论相应渐近性质。
- 阅读关注点
- 应核对已确定的中位数关系如何进入模型、变换函数的识别与归一化，以及平滑单调约束和渐近结果的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未列出具体渐近结论、误差假设或有限样本表现。
原文摘要
The transform-both-sides (TBS) regression model developed by Carroll and Ruppert is applicable when the relationship between the median response and the independent variables has been identified. Several different families of transformations, such as the Box-Cox power family, have been considered in the parametric approach to this model. In this article, we propose a nonparametric estimator of the transformation in the TBS model allowing general smooth monotonic transformations. Asymptotic properties of this estimator are discussed.