=0log(x),forlmbda =0 boxcox要求输入数据为正数。有时,Box-Cox 转换提供了一个移位参数来实现这一点;boxcox才不是。这样的移位参数等价于在x调用之前boxcox. 提供alpha时返回的置信限给出以下区间: 其中llf为对数似然函数,为卡方函数。 参考: G.E.P. Box 和 D.R.考克斯,“变革分析”,皇家统计学会杂
对于非正态分布的数据,其置信区间可以用boostrapping等非参数方法来确定,或者使用可信区间,可信区间是置信区间的Baysian等价物。或者,您可以使用Box-Cox变换将数据转换为正态分布。确保您了解非正态分布的参数与非参数方法的稳健性,这将在下面详细讨论。 5.95%的C.I.并不意味着95%的样本数据在区间内。 这意味着95...
boxcox(x[, lmbda, alpha]) 参数: x:非正态数据 lambda:转换的λ值 alpha:计算置信区间时所用到的alpha值 返回值: boxcox:经过转换以后的数据 maxlog:如果在传入时lambda参数值没有指定的话,该函数也会计算一个λ值出来 (min_ci, max_ci):如果lambda参数为空且alpha参数不为空时,会计算maxlog的一个置...
dat['target'],'.',alpha=0.5)plt.title('corr='+'{:.2f}'.format(np.corrcoef(dat[var],dat['target'])[0][1]))i+=1plt.subplot(frows,fcols,i)trans_var,lambda_var=stats.boxcox(dat[var].dropna()+1)trans_var=scale_data(trans_var)sns.distplot(trans_var,fit=stats.norm);plt.title...
Box-Cox 变换(指数变换) Box-Cox 转换也是一种转换序列的方法,lambda(λ)的值是用于转换序列的参数。 简而言之,这个函数是几个指数变换函数的结合,我们需要找到转换序列的 lambda 的最佳值,使其分布更接近正态高斯分布。使用此转换的一个条件是序列只有正值,公式为: ...
毫无疑问,Box-Cox变换对时间序列做了一些事情,而且是有效的。 在使用转换数据测试ARIMA模型之前,我们必须有一种方法来进行逆转转换,以便可以将对在转换后的尺度上进行训练的模型所做的预测转换回原始尺度。 示例中使用的boxcox()函数通过优化损失函数找到理想的lambda值。
使用Prophet通过Box-Cox转换的数据集拟合模型后,现在就可以开始对未来日期进行预测。 现在,我们可以使用predict方法对未来数据帧中的每一行进行预测。 此时,Prophet将创建一个分配给变量的新数据框,其中包含该列下未来日期的预测值yhat以及置信区间和预测部分。我们可以使用Prophet的内置plot将预测可视化: ...
可以尝试对数转换、Box-Cox转换等 转换后再次用Q-Q图验证效果 验证模型假设 许多机器学习模型假设残差呈正态分布 使用Q-Q图检验这一假设 帮助选择合适的模型 金融数据分析实例 我们以比特币和以太坊的收益率分布对比: BTC与ETH收益率分布对比分析 从这个Q-Q图中,我们可以观察到: ...
data.insert(len(data.columns), 'A_Boxcox', boxcox(data.iloc[:, 0])[0]) 1. 2. 3. 4. 我们来验证一下,先取得 boxcox 返回的参数 ,然后代入 Box-Cox 变换函数。 lmd = boxcox(data.iloc[:, 1])[1] (data.iloc[:, 1]**lmd-1)/lmd ...
4.2.1 解释 Cox 模型的输出 模型的输出通常包括估计的系数、标准误差、置信区间等信息。这些信息可以帮助我们理解不同变量对事件风险的相对影响。系数的正负表示影响的方向,而系数的大小表示影响的强度。标准误差和置信区间则提供了估计的不确定性范围。 4.2.2 变量之间的关系与决策支持 ...