Nonparametric Estimation of the Transformation in the Transform-Both-Sides Regression Model
双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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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是通用回归变换函数估计，虽提及中位数，但没有分位数或分布效应研究的明确证据。
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双侧变换回归模型中变换函数的非参数估计
- 研究问题
- 在响应中位数与解释变量的关系已确定时，如何摆脱特定参数变换族，对双侧变换回归中的变换函数进行估计？
- 方法与思路
- 作者允许一般光滑单调变换，提出双侧变换回归模型中变换函数的非参数估计量，并讨论该估计量的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出相较于指定 Box-Cox 等参数变换族更灵活的估计思路；具体渐近结论、实现方式与经验表现未在摘要展开。
- 阅读关注点
- 应核对变换函数的识别与规范化、单调性和光滑性约束，以及已确定的中位数关系如何进入估计与渐近分析。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列明渐近性质及适用条件，中位数设定不足以支持分布效应结论。
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.