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...
然后,我们考虑预测的逆变换。这条线画在左边。问题在于它不应该被认为是我们的最佳预测,因为它显然存在偏差。请注意,在这里,有可能考虑另一种形状相同但完全不同的变换 > tukey(1,.5) Box-Cox变换 当然,也可以使用Box-Cox变换。此外,还可以寻求最佳变换。考虑 > for(p in seq(.2,3,by=.1)) bc=cbind(...
zhou963015177 华丽飘过 6 经过[transdat,lambdt]=boxcox(data),后的transdat数据如何变回data数据 zhou963015177 华丽飘过 6 自己顶一下 登录百度帐号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示1...
逆变换抽样将数据标准化和R语言结构化转换:BOX-COX、凸规则变换方法 一些归一化技术,如取对数,在大多数情况下可能有效,但在这种情况下,我决定尝试对任何数据都有效的方法,不管它最初是如何分布的。我下面要介绍的方法是基于逆变换抽样:主要思想是根据数据的统计特性,构造这样的函数F,所以F(x)是正态分布。下面是...
这就是我们通常使用Box-Cox变换进行的操作。另一个想法可以是转换解释变量, 例如,我们有时会考虑连续的分段线性函数,也可以考虑多项式回归。 “凸规则”变换 “凸规则”(_Mosteller_. Fand_Tukey_, J.W. (1978).Data_Analysis_and_Regression_)的想法是,转换时考虑不同的幂函数。
这就是我们通常使用Box-Cox变换进行的操作。另一个想法可以是转换解释变量, 例如,我们有时会考虑连续的分段线性函数,也可以考虑多项式回归。 “凸规则”变换 “凸规则”(_Mosteller_. Fand_Tukey_, J.W. (1978).Data_Analysis_and_Regression_)的想法是,转换时考虑不同的幂函数。
R语言进行数据结构化转换:Box-Cox变换、“凸规则”变换方法 线性回归时若数据不服从正态分布,会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差,所以需要对数据进行结构化转换。 在讨论回归模型中的变换时,我们通常会简单地使用Box-Cox变换,或局部回归和非参数估计。
我所说的算法是基于逆变换抽样法。这种方法被广泛用于伪随机数生成器,从任何给定的分布中生成数字。有了均匀分布的数据,你总是可以把它转化为分布,有任何给定的累积密度函数(或简称CDF)。CDF显示了分布的数据点中有多大比例小于给定值,基本上表示了分布的所有统计特性。
这就是我们通常使用Box-Cox变换进行的操作。另一个想法可以是转换解释变量, 例如,我们有时会考虑连续的分段线性函数,也可以考虑多项式回归。 “凸规则”变换 “凸规则”(_Mosteller_. Fand_Tukey_, J.W. (1978).Data_Analysis_and_Regression_)的想法是,转换时考虑不同的幂函数。
然后,我们考虑预测的逆变换。这条线画在左边。问题在于它不应该被认为是我们的最佳预测,因为它显然存在偏差。请注意,在这里,有可能考虑另一种形状相同但完全不同的变换 > tukey(1,.5) Box-Cox变换 当然,也可以使用Box-Cox变换。此外,还可以寻求最佳变换。考虑 > for(p in seq(.2,3,by=.1)) bc=cbind...