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 AI代码解释 #我们这里是对训练集和测试集一起归一化
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。
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。 从数据看,如果数据...
boxmode (str (default ‘group’)) – One of ‘group’ or ‘overlay’ In ‘overlay’ mode, boxes are on drawn top of one another. In ‘group’ mode, boxes are placed beside each other. log_x (boolean (default False)) – If True, the x-axis is log-scaled in cartesian coordinates....
这篇文章给大家分享的是有关python中Box-Cox变换指的是什么的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。 1、概念 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时,可采用Box-Cox变换,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...
Box-Cox变换:是一种广义的幂变换,其一般形式通常如下所示: Box-Cox变换的一般形式 λ=0时相当于对数变换,λ=2时相当于平方变换,λ=1/2时相当于平方根变换,λ=-1时相当于倒数变换。 (b):在本部分中,我将先对对数变换后的第三、四列,原始的第八列进行与第二列的类别进行单因素的方差分析。然后对对数变...
Box-Cox 归一化通过幂律变换将数据转换为更接近正态分布的形式,公式为:eq 0) $$ $$ Y(0) = \ln(X) \quad (\lambda = 0) $$ **代码实现**: ```python filename="box_cox_normalization.py" import numpy as np from scipy import stats # 示例数据 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5,...
0 升级成为会员 «结构化数据转换(Box-Cox) »SVD(奇异值分解) posted on2018-05-05 10:41郑哲阅读(2806) 评论(1) 编辑推荐: ·长文讲解 MCP 和案例实战 ·Hangfire Redis 实现秒级定时任务,使用 CQRS 实现动态执行代码 ·Android编译时动态插入代码原理与实践 ...
from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothingfit1 = ExponentialSmoothing(np.asarray(train['Spend']) ,seasonal_periods=7 ,trend='add', seasonal='add').fit(use_boxcox=True)test['Holt_Winter'] = fit1.forecast(len(test))plt.figure(figsize=(16,8))plt.plot( train['Spend'], label='...