The Retransformed Mean after a Fitted Power Transformation
拟合幂变换后的原尺度均值估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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拟合幂变换后的原尺度均值估计
- 研究问题
- 对因变量进行Box–Cox幂变换并拟合线性模型后，如何估计其原尺度均值，以及估计变换参数会带来多大的额外代价？
- 方法与思路
- 作者给出原尺度均值的近似估计方法，在单样本与回归情形下通过渐近计算和蒙特卡洛模拟分析性质，并与涂抹估计进行比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该近似估计除变换参数接近零时外较为准确；估计变换参数相较于将其视为已知会产生一定代价，但所述代价并不严重。
- 阅读关注点
- 应核对近似展开的条件、参数接近零时失准的原因，以及与涂抹估计比较的误差标准；检查变换参数不确定性是否进入区间推断。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明。摘要未界定接近零的范围，也未提供模拟设定与误差数值，不能判断普遍优越性或推断刊本变化。
原文摘要
An approximate method is given to estimate the mean of a dependent variable after a linear model is fitted to the Box—Cox power transformation of this variable. The estimate is accurate except when the transformation power parameter is near zero. The properties of the estimate in the one-sample and regression cases are considered, by both asymptotic calculations and Monte Carlo simulations, and comparisons are made with the smearing estimate (Duan 1983). It is shown that there can be some cost due to estimating the power transformation, as opposed to assuming it is known; however, this cost is not severe.