Use of the Box-Cox transformation with binary response models
Box–Cox 变换在二元响应模型中的应用AI 解读 ↓
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Box–Cox 变换在二元响应模型中的应用
- 研究问题
- 能否通过对优势比作幂变换推广 logistic 模型，并用额外参数描述某类拟合不足及剂量反应关系？
- 方法与思路
- 作者将 Box–Cox 幂变换应用于优势比，以推广 logistic 模型，同时考虑剂量反应问题中设计变量的变换。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出一种二元响应模型推广思路，使特定类型的拟合不足可以参数化，并纳入设计变量变换的讨论。
- 阅读关注点
- 应核对变换的具体定义、参数允许范围、与标准 logistic 模型的关系，以及拟合不足参数的解释和估计方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明估计方法、识别条件或实证比较，不能据此认定变换改善拟合。
原文摘要
The power transformation suggested by Box & Cox (1964) is applied to the odds ratio to generalize the logistic model and to parameterize a certain type of lack of fit. Transformation of the design variable within the context of the dose-response problem is also considered.