Box-Cox逆变换公式则是Box-Cox变换的逆操作,可以将经过Box-Cox变换后的数据恢复为原始数据。逆变换公式如下: y = (y'λ + 1)^(1/λ), (当λ≠0) exp(y'), (当λ=0) 其中,y为原始数据,y'为经过Box-Cox变换后的数据,λ为变换参数。通过逆变换公式,我们可以将变换后的数据还原为原始数据。 Box-Co...
然后,我们考虑预测的逆变换。这条线画在左边。问题在于它不应该被认为是我们的最佳预测,因为它显然存在偏差。请注意,在这里,有可能考虑另一种形状相同但完全不同的变换 > tukey(1,.5) Box-Cox变换 当然,也可以使用Box-Cox变换。此外,还可以寻求最佳变换。考虑 > for(p in seq(.2,3,by=.1)) bc=cbind(...
zhou963015177 华丽飘过 6 经过[transdat,lambdt]=boxcox(data),后的transdat数据如何变回data数据 zhou963015177 华丽飘过 6 自己顶一下 登录百度帐号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示1...
在该转换后的数据集上,我们运行标准线性回归。我们在这里添加一个置信度。然后,我们考虑预测的逆变换。这条线画在左边。问题在于它不应该被认为是我们的最佳预测,因为它显然存在偏差。请注意,在这里,有可能考虑另一种形状相同但完全不同的变换 > tukey(1,.5) Box-Cox变换 当然,也可以使用Box-Cox变换。此外,还...
R语言进行数据结构化转换:Box-Cox变换、“凸规则”变换方法 线性回归时若数据不服从正态分布,会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差,所以需要对数据进行结构化转换。 在讨论回归模型中的变换时,我们通常会简单地使用Box-Cox变换,或局部回归和非参数估计。
R语言进行数据结构化转换:Box-Cox变换、“凸规则”变换方法 线性回归时若数据不服从正态分布,会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差,所以需要对数据进行结构化转换。 在讨论回归模型中的变换时,我们通常会简单地使用Box-Cox变换,或局部回归和非参数估计。
R语言进行数据结构化转换:Box-Cox变换、“凸规则”变换方法 相关视频 在讨论回归模型中的变换时,我们通常会简单地使用Box-Cox变换,或局部回归和非参数估计。 这里的要点是,在标准线性回归模型中,我们有 但是有时候,线性关系是不合适的。一种想法可以是转换我们要建模的变量,然后考虑 ...
R语言进行数据结构化转换:Box-Cox变换、“凸规则”变换方法 在讨论回归模型中的变换时,我们通常会简单地使用Box-Cox变换,或局部回归和非参数估计。 这里的要点是,在标准线性回归模型中,我们有 但是有时候,线性关系是不合适的。一种想法可以是转换我们要建模的变量,然后考虑 ...
逆变换抽样将数据标准化和R语言结构化转换:BOX-COX、凸规则变换方法 一些归一化技术,如取对数,在大多数情况下可能有效,但在这种情况下,我决定尝试对任何数据都有效的方法,不管它最初是如何分布的。我下面要介绍的方法是基于逆变换抽样:主要思想是根据数据的统计特性,构造这样的函数F,所以F(x)是正态分布。下面是...