BOX-COX 1.Box-Cox变化 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 ,...
(1.9)式对Box-Cox变换带来很大方便,因为为了求 的最大值,只需求残差平方和的 最小值。 2单变量的Box-Cox变换 设变量 经变换后, (2.1) 对固定的 , , 的似然函数为 (2.2) 同为变换Jacobi的行列式 (2.3) 求得 和 的极大似然估计为 (2.4) (2.5) 对极大似然函数作对数变换 (2.6) 化简得 (2.7) 其中...
Box-Cox变换的目的是为了让数据满足线性模型的基本假定,即线性、正态性及方差齐性 4.什么时候用Box-Cox 对于非正太数据的转换方法有: 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...
1Box-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: (1.1) 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( =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 ...
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。先采用相对简单的数据转换来尝试将数据关系变为近似线性关系的情况,是更明智的。
经Box-Cox变化,当λ=-1.5时为正态分布曲线的最佳值,因此本次变换选取λ=-1.5。 2.4变换后正态性检验 经过Shapiro-Wilk法正态性检验,在α=0.05的检验水准下,变换后的因变量y符合正态分布(P>0.05),Box-Cox变换成功。 2.5变换后y值 2.6变换后回归结果 ...
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，...
-, 视频播放量 3946、弹幕量 5、点赞数 174、投硬币枚数 64、收藏人数 79、转发人数 15, 视频作者 说人话的统计学, 作者简介 六西格玛黑带大师与您分享关于统计学、质量工具、数据分析的个人理解,相关视频:如何知道数据是否服从正态分布_说人话的统计学,什么是t值和t分布
1 Box-Cox变换 首先该变换均在scipy模块之下,主要有以下两个地方: from scipy.stats import boxcox # 1 from scipy.special import boxcox # 2 1. 2. 区别在于,1中包含了box-cox中的lambda计算(即不需要给函数boxcox输入参数lmbda,boxcox返回值中就有lambda),所以其格式为: ...