Box-Cox变换 Box和Cox在1964年提出的变换可以使线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性的同时，又不丢失信息，此种变换称之为Box—Cox变换。后经过一定的推广和改进，扩展了其应用范围。应用前提 在做线性回归的过程中，一般线性模型假定：YX,~N(0，2I)线性性 独立性方差齐性正态性 E(Y)是X中...
1、Box-Cox 变换方法及其实现运用变换方法及其实现运用主要内容主要内容Box-Cox转换的应用前提1数据不同转换方法的比较2Box-Cox转换的具体内容3Box-Cox转换的实例效果4Box-Cox变换变换Box和Cox在1964年提出的变换可以使线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性的同时,又不丢失信息,此种变换称之为BoxCox...
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-...
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-Cox逆变换公式在实际应用中有着广泛的用途。其中一个重要的应用是在回归分析中,当回归模型的因...
在回归分析中，Box-Cox变换是一种重要的数据预处理技术，用于处理因变量Y的分布不均匀问题。其变换公式如下：(1.1) Y' = Y^(λ)，其中λ是一个待定的变换参数。不同的λ值对应不同的变换，比如λ=0表示对数变换（对应自然对数），λ=1/2表示平方根变换，λ=-1则为倒数变换。这种变换形式形成...
“Box-Cox变换”>>保存特定变换。在弹出的“请输入数值”对话框中,为Box-Cox公式输入λ值:0。虽然λ=-0.233是最佳变换,但这种变换的实际意义不明显,考虑取其最临近的值(λ=0)变换,根据Box-Cox变换公式,λ=0即对数变换。 分析>>分布:将“白细胞”、“白细胞X”(λ=-0.233的变换数据)、“白细胞X2” (λ...
Box-Cox 变换是一种幂变换,其中,y是初始数据值,λ 是变换参数(-5≤λ≤5),y∗是变换后的数据。 变换的关键在于找到合适的变换参数λ,下面是一些常见的λ取值和对应的变换方式。 变换的目标是找到将非正态数据变换为正态分布数据的λ。最佳变换将生成变异性尽可能小的数据集。我们可以借助Minitab来找到合适的...
Box-cox 变换主要有两个目的：一，减少不可观测误差和预测变量的相关性，通过因变量转换，使其与回归自变量线性相关，误差服从正态分布，各分量等方差且相互独立。二，通过转换使因变量具备平稳性或正态分布性质，适用于时间序列分析。理解极大似然法，关键在于似然函数的概念。似然函数是关于统计模型参数的...
Box-Cox主要内容Box-Cox转换的应用前提1数据不同转换方法的比较2Box-Cox转换的具体内容3Box-Cox转换的实例效果4Box-Cox变换Box和Cox在1964年提出的变换可以使线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性的同时,又不丢失信息,此种变换称之为Box—Cox变换。后经过一定的推广和改进,扩展了其应用范围。应用前...