Box-Cox变换的公式如下：\[y(\lambda)= \begin{cases} \frac{{(y+\lambda)^{\lambda}-1}}{\lambda}, & \text{if } \lambda \neq 0 \\ \ln(y), & \text{if } \lambda = 0 \end{cases}\]其中，y表示原始的数据，y(λ)表示进行Box-Cox变换后的数据，λ是
Box-Cox 变换估计的 lambda 值可最小化 W(标准化变换变量)的标准差。转换由以下公式给出: 其中,Yi是初始数据值,λ是变换参数。 确定最优λ 最优λ是用来最小化变换数据的标准差 (σ) 的值,介于 −5 和 5 之间。为了准确地比较不同λ值的σ,Minitab 使用以下公式,针...
Box-Cox变换是一种通过参数λ调整数据分布的非线性变换方法,核心公式分为原始形式和简化形式,旨在使数据满足正态性、方差齐性等统计假设。
一旦确定了\( \lambda \),我们就可以将原始数据\( y \)应用到Box-Cox变换公式中。 -如果\( \lambda \neq 0 \),我们计算\( y(\lambda) = \frac{y^\lambda - 1}{\lambda} \)。 -如果\( \lambda = 0 \),我们计算\(y(\lambda) = \log(y) \)。 3.3检查正态性 变换后,我们需要检查数据是...
Box-Cox变换新突破:稳定实用的改进方法 | 刚在arXiv发布新论文,发现过去关于鲁棒损失函数和NeRF的研究,其实都指向一个更优雅的解决方案——对经典Box-Cox幂变换进行微调。这个看似简单的数学调整,竟能让算法稳定性与实用性获得显著提升。视频中展示的f(x,λ)公式,正是打开新世界大门的钥匙。
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...
Box-Cox 变换的公式如下: 其中,Yi是初始数据值,λ是变换参数。当分析搜索λ的最优值时,分析会将 λ 的最佳值舍入为 0.5 或最接近的整数以执行变换。 常见的λ值 下表显示一些常用的λ值及其变换。 λ变换 2 0.5 0 -1 搜索最佳λ Minitab Statistical Software使用1定义λ...
Box-Cox 公式 Box-Cox 变换估计的 lambda 值可最小化 W(标准化变换变量)的标准差。转换由以下公式给出: 其中,Yi是初始数据值,λ是变换参数。 确定最优λ 最优λ是用来最小化变换数据的标准差 (σ) 的值,介于 −5 和 5 之间。为了准确地比较不同λ值的σ,Minitab...