BOX-COX变换: # boxcox变换 ynew, lamb = scipy.stats.boxcox(df['y']) df['y'] = ynew print(df) result2 = smf.ols('y~x1+x2', data=df).fit() print(result2.summary()) print(lamb) 再进行DW检验,结果为1.68,DW值落在无自相关性区域,所以消除了模型的自相关性。
Box-Cox变换是一种常用的数据转换方法,可以将非正态分布的数据转换为近似正态分布的数据。通过使用Python中的boxcox函数,可以方便地实现Box-Cox变换,并找到最佳的变换参数。在数据分析和建模中,Box-Cox变换可以帮助我们更好地理解数据,提高模型的性能和预测准确度。 引用:[Box-Cox变换 - 维基百科]( 参考资料 Hyndm...
Python实现BOX-COX变换 1 基本概念 BOX-COX变换是由博克斯与考克斯在1964年提出的一种应用非常广泛的变换,是对因变量y做如下变换: BOX-COX变换是一个幂变换族,λ=0时,成为对数变换。 从概率分布角度看,当数据本身服从对数正态分布时,对数据做对数变换后其就服从正态分布。对数正态分布是右偏分布,有厚重的右尾...
1、Box-Cox变换是统计建模中常用的建模方法,主要用于连续响应变量不满足正态分布。 可采用Box-Cox变换。 2、使线性回归模型在满足线性、正态性、独立性和方差的同时不丢失信息。 在Box-Cox转换之前,有必要将数据归一化。 实例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #我们这里是对训练集和测试集一...
Python Box-Cox变换 1. 什么是Box-Cox变换? Box-Cox变换是一种统计方法,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。这种变换在数据预处理阶段非常有用,特别是在进行线性回归分析之前,以确保模型满足正态性假设。 2. Box-Cox变换的公式 Box-Cox变换的公式如下: [ y^{(\lambda)} = \begin{cases...
1、Box-Cox变换是统计建模中常用的建模方法,主要用于连续响应变量不满足正态分布。 可采用Box-Cox变换。 2、使线性回归模型在满足线性、正态性、独立性和方差的同时不丢失信息。 在Box-Cox转换之前,有必要将数据归一化。 实例 #我们这里是对训练集和测试集一起归一化,也可以分开进行归一化,(分开)这种方式需要建...
SciPy 的 stats 包提供了一个名为boxcox的函数,用于执行 box-cox 幂变换,该函数将原始非正态数据作为输入,并返回拟合数据以及用于将非正态分布拟合为正态分布的 lambda 值。 下面是相同的代码。 示例: # Python3 code to show Box-cox Transformation# of non-normal data# import modulesimportnumpyasnpfrom...
本文简要介绍 python 语言中scipy.stats.boxcox_llf的用法。 用法: scipy.stats.boxcox_llf(lmb, data)# Boxcox 对数似然函数。 参数:: lmb:标量 Box-Cox 转换的参数。有关详细信息,请参阅boxcox。 data:array_like 用于计算 Box-Cox 对数似然的数据。如果数据是多维的,则沿第一个轴计算对数似然。
scipy.special.inv_boxcox(y, lmbda, out=None) = <ufunc 'inv_boxcox'>#计算Box-Cox 变换的逆。找到x,这样:y = (x**lmbda - 1) / lmbda if lmbda != 0 log(x) if lmbda == 0参数 :: y: array_like 要转换的数据。 lmbda: array_like Box-Cox 变换的功率参数。 out: ndarray,可选...
1 Box-Cox变换 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: ...