Box-Cox变换是一种常用的数据预处理技术,主要用于将非正态分布的数据转换为接近正态分布的数据,以满足某些统计模型(如回归分析)的假设条
这时我们可以使用Box-Cox变换或Johnson变换对原始数据进行正态变换,然后再对变换后的数据进行Cpk的计算。 下文将使用焊接强度进行Box-Cox变换的举例说明,原始数据如下: 2. Box-Cox 变换 Box-Cox变换的公式说明 要将非正态分布的数据转换为正态分布,我们一般可以对原数据y进行平方,开根号,自然对数,倒数等方式进行...
对于给定的数据,Box-Cox 变换的主要问题就是要估计出合适的参数值 。有了这个值就可以对数据作变换和反变换了。 调用scipy 的 boxcox 至于参数值是如何从数据中估计的我们先不管它,接下来直接使用 SciPy 提供的 Box-Cox 来估计参数以及变换数据。 代码语言:javascript 复制 from scipy.statsimportboxcox # Box-C...
倒数转换:yi=1xi 上述各方法,对xi的转换幅度依次增大。 Box-Cox转换形式为: 可变参数λ决定具体的变换形式,λ=0时,变换为对数变化。对于任意取值的yi,可改为yi+ci>0,保证对数的运算。 在应用中,需要估计的参数是λ。为使转换后的数据服从线性,即希望Y(λ)=βX+ε,ε∼N(0,σ2I),则对固定λ,β和...
Box-Cox变换的目的是为了让数据满足线性模型的基本假定,即线性、正态性及方差齐性 4.什么时候用Box-Cox 对于非正太数据的转换方法有: 在一些情况下(P值<0.003)上述方法很难实现正态化处理,所以优先使用Box-Cox转换,但是当P值>0.003时两种方法均可,优先考虑普通的平方变换。
Box-Cox变换是一种有效的数据转换方法,可以用于处理偏态或尖峰度较高的数据,使其满足正态分布的假设。通过选择合适的λ值,可以控制对数据的变换程度。然而,在应用Box-Cox变换时需要注意数据的前提条件和适用范围,以及对变换结果进行验证。只有在满足条件和适用范围的情况下,才能确保使用Box-Cox变换得到的结果是可靠和...
使用Box-Cox变换族一般都可以保证将数据进行成功的正态变换,但在二分变量或较少水平的等级变量的情况下,不能成功进行转换,此时,我们可以考虑使用广义线性模型,如LOGUSTICS模型、Johnson转换等。 Box-Cox变换后,残差可以更好的满足正态性、独立性等假设前提,降低了伪回归的概率 ...
box-cox 由于线性回归是基于正态分布的前提假设,所以对其进行统计分析时,需经过数据的转换,使得数据符合正态分布。 Box 和 Cox在1964年提出的Box-Cox变换可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。 Box-Cox变换是统计建模中常用的一种数据变换,用于连续的响应变量不满足正态分...
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...