A note on the selection of data transformations
关于数据变换选择的一则札记AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用数据变换选择与检验，未提供所列经济计量细分领域的直接证据。
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代码、数据与补充材料
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关于数据变换选择的一则札记
- 研究问题
- 为获得简单线性模型而选择数据变换时，如何检验数据是否与给定变换族中的某个假定变换相容？
- 方法与思路
- 作者提出相容性的精确显著性检验，并由检验构造置信集；进一步估计检验功效，以判断推断可能具有的区分能力。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了精确检验、相应置信集及功效评估思路，并借用既有数据变换研究中的例子说明方法。
- 阅读关注点
- 应核对变换族与线性模型的假设、精确检验的构造、置信集反演方式，以及功效估计如何反映推断精度。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未列出精确性条件或例子结果，不能判断其对任意变换族的适用性。
原文摘要
Recontly Box & Cox (1964) and Fraser (1967) have proposed likelihood functions as a basis for choosing a transformation of data to yield a simple linear model. Here a simple, exact, test of significance is proposed for the consistency of the data with a postulated transformation within a given family. Confidence sets can be derived from this test. The power of the test may be estimated and used to predict the sharpness of the inferences to be derived from such an analysis. The methods are illustrated with examples from the paper by Box & Cox (1964).