Comments on a Criterion of Transformation Proposed by Schlesselman
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要属于方差分析变换准则的统计评论，未直接涉及所列经济计量细分方向。
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对 Schlesselman 所提变换准则的评论
- 研究问题
- 在有重复观测的双因素方差分析中，既有变换选择准则的抽样结果及正态误差下的分布结论是否需要修正？
- 方法与思路
- 作者重新审视依据同方差性与可加性检验构造的 Z(γ) 准则，修正此前部分抽样结果及其正态误差分布结论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确贡献是纠正既有研究的部分模拟和分布结果；先前关于变换选择优越性的陈述是被评论工作的结论。
- 阅读关注点
- 应核对被纠正的具体结果、修正推导与模拟设置，以及这些修正是否改变 Z(γ) 与最大似然方法的比较结论。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；这是评论文章，摘要未列修正公式或最终比较结果，不能替主论文扩展结论或推断刊本变化。
原文摘要
In the two-way analysis of variance with replicates, Schlesselman (1973) proposed a criterion of transformation based on classical statistics for testing homoscedasticity and additivity. He compared his criterion (Z(γ)) for selecting a transformation with the maximum likelihood estimate of Box and Cox (1964), and found Z(γ) superior in selecting a “correct” transformation when tested on models with normal and Cauchy error terms. We report here corrections of some of the sampling results given by Schlesselman, and also correct his result on the distribution of Z(γ) when the errors are normally distributed.