在回归模型号中,Box-Cox变换是对因变量Y作如下变换: ;λ≠0时 Y(λ) lnλ;λ=0时。 这里λ是一个待定变换参数。对不同的λ,所做的变换自然就不同,所以是一个变换族。它包括了对数变换(λ=0),平方根变换(λ=1/2)和倒数变换(λ=-1)等常用变换。 对因变量的n个观测值 ,应用上述变换,得到变换后的...
是一个待定变换参数。对不同的 ,所做的变换自然就不同,所以是一个变换族。它包括了对数变换( =0),平方根变换( )和倒数变换( =-1)等常用变换。 图1. 变换前变量的分布 图2.变换后变量分布 对因变量的n个观测值 ,应用上述变换,得到变换后的向量 (1.2) 即要确定变换参数 ,使得 满足 (1.3) 也就是说,...
在一些情况下(P值<0.003)上述方法很难实现正态化处理,所以优先使用Box-Cox转换,但是当P值>0.003时两种方法均可,优先考虑普通的平方变换。 至于为什么是0.003?? 5.知道什么时候使用了,但是参数值怎么选择 y_boxcox = special.boxcox1p(y, lam_best) 利用llf获得优化后的lambda或boxcox_normmax(x) 得到优化后...
Box-Cox变换后的数据,可以使回归模型满足线性、误差独立性、误差方差齐性和误差正态性,同时又不丢失信息。 对存在非线性关系的数据,可以使用复杂模型拟合非线性函数来处理非线性问题,但这样的运算更复杂。先采…
是一个待定变换参数。对不同的 ,所做的变换自然就不同,所以是一个变换族。它包括了对数变换( =0),平方根变换( )和倒数变换( =-1)等常用变换。 图1. 变换前变量的分布 图2.变换后变量分布 对因变量的n个观测值 ,应用上述变换,得到变换后的向量 ...
Box-Cox变换是将非正态因变量变换为符合正态分布。正态性是许多统计方法的重要前提假设;如果我们的数据不符合正态分布,强制开展统计分析结果可能会产生偏倚,此时可应用Box-Cox方法进行数据变换以满足统计方法的要求。 Box-Cox变换以统计学家George Box和David Roxbee Cox的名字命名,他们于1964年提出该方法[1]。Box-...
1 Box－Cox变换 在回归模型号中，Box－Cox变换是对因变量Y作如下变换： 这里是一个待定变换参数。对不同的，所做的变换自然就不同，所以是一个变换族。它包括了对数变换（＝），平方根变换（）和倒数变换（＝-１）等常用变换。 图１. 变换前变量的分布 图２.变换后变量分布 对因变量的n个观测值，...
对于数据挖掘、机器学习中的很多算法,往往会假设变量服从正态分布。例如,在许多统计技术中,假定误差是正态分布的。这个假设使得能够构建置信区间并进行假设检验。因此,在数据预处理阶段会查看目标变量以及各个特征是否服从或接近正态分布,如果偏离就通过一定变换将该数据的分布正态化。
注:本文为协和八「说人话的统计学」系列之《样本分布不正态?数据变换来救场!》的延伸阅读,点击上述标题可跳转至该集原文。 读过两天前推送的《样本分布不正态?数据变换来救场!》,你一定已经熟悉了数据变换的目的和意义,也了解了常用的若干种数据变换函数,...