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，...
Box-Cox变换是一种广义幂变换方法,用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后,可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数lambda,通过数据本身估计该参数进而确定应采取的数据变换形式,Box-Cox变换可以明显地改善数据的正态性、对称性和方差相等性,对许...
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,...