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。 一般来说,数据的直方图如果单峰并...
yi是数据,y(λ)是目标正态分布数据集,那么,λ多少合适呢? 可以尝试数据,λ = 1,2,0.5 ... 最关键的问题在于怎样选定一个最优的λ,使得变换后的样本(及总体)正态性最好. library(MASS) x = rf(500,30,30) hist(x,breaks = 12) result = boxcox(x~1, lambda = seq(-0.5,0,5)) mylambda =...
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),���∗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...
BOX-COX变换是由博克斯(Box)与考克斯(Cox)在1964年提出的一种非常广泛的变换方法,它是对因变量y作如图1中式(1)的变换,式中λ是待定参数。此变换要求y的各分量都大于0,否则就要用另一种方式作BOX-COX变换,如图1中式(2)所示。这种方法先对y做平移,使y+a的各个...
昨天和大家聊了stata软件中的ladder变换,可以实现9种正态变换的方法,比较的智能,其实正态变换还有一种权威方法Boxcox法,该法为1964年Box和Cox两人提出的方法。该变换可使模型满足线性、正态性和方差齐性的同时,又不丢失信息。本期我们来看看Boxcox的真容吧!
Box-Cox变换正态分布检验是一种常用的方法，用于检验样本数据是否符合正态分布。以下是两种主要的检验方法——W检验和D检验的概述：1. W检验：由Shapiro和Wilk于1965年提出，适用于样本量在3n至50之间的数据。检验步骤如下：- 将n个观测值按顺序排列 - 计算统计量W，公式中包括样本均值和样本方差的...
下面我们将开始转换上面四个非正态特征。首先,我们将先变换中等偏度的分布,然后再处理高偏度的数据。 .中度正偏 - 开方变换 对于中度正偏的特征,我们直接调用np.sqrt开根号伺候。 data.insert(len(data.columns),'A_Sqrt', np.sqrt(data.iloc[:,...
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λ。 从输出的Box-Cox图中,可以发现λ的估计值0.04可以最大程度地减小Y函数标准差。但在任何实际情况下,你可能需要一个对应于容易理解的变换的λ值,如平方根(λ为 0.5)或自然对数(...
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...