(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 ...
(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...
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 利用变换后的因变量y值进行线性回归,变量x1和x2均具有统...
Box-Cox变换简介 最近在看与Box-Cox变换相关的东西,发现知乎上面对相关的讨论只有如何运用R或者SPSS进行实操,所以来填个小坑。 一. 基础铺垫 最经典的多元线性回归模型有如下形式: Y=β1X1+⋯+βpXp+ε 该模型简单直观易于理解,最小化残差平方和RSS得到的估计量也出人意料的具备诸多优良的统计性质,如:Best ...
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数据变换 Box-cox Transformation 背景 有很多时候我们需要把右偏(长尾)分布的数据进行数值变换,将其变为接近正态分布的形式,好使用统计工具。Box-cox的原理其实就是用一系列f(y;lambda)对y做变换尝试,看看哪一个变换f(lambda)能够使得Y'=f(Y)变成正态分布,越正态越好。要注意,这里的transformation是指...
Box-Cox 转换是这样的一种方法，它的目的是使偏斜的数据更接近正态分布。这种转换方法是 George Box ...
Box-Cox 变换 对数变换 反正弦变换 Geostatistical Analyst 中的一些方法要求数据呈正态分布。如果数据偏斜(分布不均衡),则可能需要将数据变换为正态分布。直方图允许探索不同变换对数据集分布的不同作用。如果构建的插值模型使用某种克里金方法,并选择将变换数据作为其中一步,则在插值表面中预测值将变换回原始比例。
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: ...