在MATLAB中,通过调用`boxcox`函数可以对数据进行Box-Cox变换。该函数的语法为: ```matlab [Y, lambda] = boxcox(X) ``` 其中X为原始数据,Y为变换后的数据,lambda为最优变换参数。 3. Box-Cox变换的反变换 对于已经进行了Box-Cox变换的数据Y,如何进行反变换得到原始数据X呢?这涉及到Box-Cox变换的反变换...
我们的目标是希望变换后的响应变量与自变量之间满足下面的正态相依关系: y(λ)=Xβ+e,e∼Nn(0,σ2In). 其中y(λ)=(y1(λ),y2(λ),...,yn(λ)),为对响应变量的观测值进行变换后的值。 可以看到Box-Cox变换是一个变换族,其变换的结果取决于λ的选择。λ的选择主要有极大似然法和贝叶斯方法,这里...
matlab练习程序(box-cox变换) box-cox变换可以将非正态分布的数据变换到正态分布。 变换公式如下: 其中lambda是待求参数。 这里就遍历可能的lambda值,得到变换后的数据,再通过sw正态分布检验,选取最好的lambda值。 如果有自变量的话可以考虑这篇文章中的优化方法。 matlab代码如下: clear all;close all;clc y= ...
transdat = boxcox(lambda,data) Description [transdat,lambda] = boxcox(data)transforms the data vectordatausing the Box-Cox transformation method intotransdat. It also estimates the transformation parameter λ. example transdat= boxcox(lambda,data)transform thedatausing a certain specified λ for the...
首先，Box-Cox变换的基本步骤是将响应变量 [公式] 通过变换 [公式] 进行调整，目标是使得变换后的 [公式] 与自变量满足正态线性模型 [公式]。变换参数 [formula] 的选择可通过极大似然法或贝叶斯方法，这里以极大似然法为例，通过求解最优化问题 [公式] 来估计。具体理论通过RSS（残差平方和）函数 ...
boxcox transforms nonnormally distributed data to a set of data that has approximately normal distribution. The Box-Cox transformation is a family of power transformations.If λ is not = 0, then If λ is = 0, then [transdat, lambda] = boxcox(data) transforms the data vector data using ...
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...
box_cox变换在matlab上的实现_以中国汽车特征价格模型为例 星级: 5页 Box-Cox变换及其在Minitab上的实现——中国对美出口贸易计量分析 星级: 2页 落地式钢管脚手架搭设安全技术交底58633928 星级: 6页 七年级地理上册_2.1大洲和大洋课件_人教新课标版 星级: 46 页 Box...
关键词:Box-Cox变换;Matlab;特征价格模型中图分类号:F22410文献标识码:A文章编号:1007-5585(2007)06-0116-05一、Box-Cox变换原理Box和Cox(1964)提出的变换可以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,称之为Box-Cox变换。对其介绍如下:,xk的关系时,经常用的回归方程是线性...
= chi2rnd(,,); %= -==lambda=-::lambda==%box-=newy= (y.^lambda-1)./lambda;end[~,p,~]= swtest(newy); %Shapiro-Wilk正态分布检验ifp >maxp maxp=p; re_y=newy; re_lambda=lambda;endendfigure; histogram(re_y,50); 其中swtest函数比较长,在这里下载。