> bc=function(a){p=a[1];q=a[2]; (-boxcox(y~I(x^p),data=base,lambda=q)$y[50] > optim(bc,method="L-BFGS-B") 实际上,我们得到的模型还不错, 最受欢迎的见解 1.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 2.R语言中使用排队论预测等待时间 3.R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型 4.R...
一、boxcox变换不是万能的，本质上还是幂变换。而在x^(lambda)中，lambda取不同值在直方图上的表现主要就是将x上的大值是往左还是往右拉的问题。（PS：你可以自己多试几个lambda）二、kolmogorov smirnov检验统计量是比较经验分布函数与累计分布函数间的极大值，这里用这个检验也没什么问题。当然，样本...
2.R语言中使用排队论预测等待时间 3.R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型 4.R语言中的马尔科夫机制转换(Markov regime switching)模型 5.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型 6.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 7.Python基于粒子群优化的投资组合优化 8.R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测 9.用机器学...
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简介:R语言进行数据结构化转换:Box-Cox变换、“凸规则”变换方法 线性回归时若数据不服从正态分布,会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差,所以需要对数据进行结构化转换。 在讨论回归模型中的变换时,我们通常会简单地使用Box-Cox变换,或局部回归和非参数估计。
这就是我们通常使用Box-Cox变换进行的操作。另一个想法可以是转换解释变量, 例如,我们有时会考虑连续的分段线性函数,也可以考虑多项式回归。 “凸规则”变换 “凸规则”(_Mosteller_. F _and_ _Tukey_, J.W. (1978). _Data_ _Analysis_ _and_ _Regression_)的想法是,转换时考虑不同的幂函数。
这就是我们通常使用Box-Cox变换进行的操作。另一个想法可以是转换解释变量, 例如,我们有时会考虑连续的分段线性函数,也可以考虑多项式回归。 “凸规则”变换 “凸规则”(Mosteller. F and Tukey, J.W. (1978). Data Analysis and Regression)的想法是,转换时考虑不同的幂函数。
R语言进行数据结构化转换:Box-Cox变换、“凸规则”变换方法 线性回归时若数据不服从正态分布,会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差,所以需要对数据进行结构化转换。 在讨论回归模型中的变换时,我们通常会简单地使用Box-Cox变换,或局部回归和非参数估计。
这就是我们通常使用Box-Cox变换进行的操作。另一个想法可以是转换解释变量, 例如,我们有时会考虑连续的分段线性函数,也可以考虑多项式回归。 “凸规则”变换 “凸规则”(Mosteller. F and Tukey, J.W. (1978). Data Analysis and Regression)的想法是,转换时考虑不同的幂函数。
这就是我们通常使用Box-Cox变换进行的操作。另一个想法可以是转换解释变量, 例如,我们有时会考虑连续的分段线性函数,也可以考虑多项式回归。 “凸规则”变换 “凸规则”(_Mosteller_. Fand_Tukey_, J.W. (1978).Data_Analysis_and_Regression_)的想法是,转换时考虑不同的幂函数。