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和Cox(1964)早早的研究了该话题,提出了变量变换的思想并提出了一个系统的方法来估算变换函数,使响应变量在参数λ下具有如下形式: Y(λ)={Yλ−1λ,ifλ≠0log(Y),ifλ=0 在上面的BMI问题中,λ=2,在柯布—道格拉斯生产函数问题中,λ=0;由高等数学简单的极限知识,我们知道 limλ→0Yλ−1λ=...
从“拟合优度检验”的结果中可以看到,两种变换都是可以的(P值大于0.05)。 Box-Cox变换 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...
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 ...
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 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Minita...
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...
图1. BOX-COX变换的公式 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...
图1 Box-Cox 变换效果示例 第一列:原数据的总体分布、样本频率直方图和 q-q 图。 第二列:将样本进行 Box-Cox 变换后,新样本的频率直方图和 q-q 图(总体分布略)。 那么,是怎样的λ才能有这样好的效果呢?答案是0.16,大致相当于开6次方根。如果光靠瞎碰,估计找到这个变换不太容易吧?