Explaining the Shortcomings of Log‐Transforming the Dependent Variable in Regression Models and Recommending a Better Alternative: Evidence From Soil CO<sub>2</sub> Emission Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Log‐transforming the dependent variable of a regression model, though convenient and frequently used, is accompanied by an under‐prediction problem. We found that this underprediction can reach up to 20%, which is significant in studies that aim to estimate annual budgets. The fundamental reason for this problem is simply that the log‐function is concave, and it has nothing to do with whether the dependent variable has a log‐normal distribution or not. Using field‐observed data of soil CO 2 emission, soil temperature and soil moisture in a saturated‐specification of a regression model for predicting emissions, we revealed that the under‐predictions of the log‐transformed approach were pervasive and systematically biased. The key determinant of the problem's severity was the coefficient of variation in the dependent variable that differed among different combinations of the values of the explanatory factors. By applying a parsimonious (Gaussian‐Gamma) specification of the regression model to data from four different ecosystems, we found that this under‐prediction problem was serious to various extents, and that for a relatively weak explanatory factor, the log‐transformed approach is prone to yield a physically nonsensical estimated coefficient. Finally, we showed and concluded that the problem can be avoided by switching to the nonlinear approach, which does not require the assumption of homoscedasticity for the error term in computing the standard errors of the estimated coefficients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,134 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».