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. FandTukey, J.W. (1978).DataAnalysisandRegression)的想法是,转换时考虑不同的幂函数。 1.“凸规则”为纠正非线性的可能变换提供...
λ=0对数变换;λ=-1倒数变换;λ=0.5平方根变换。 下面本文将介绍基于R语言进行Box-Cox转换。 STEP1:加载程序包并读取数据 library(readxl)#此包可以读取电子表格数据 library(moments)#此包可进行偏度锋度计算 library(MASS)#基于此包进行box-cox转换 data<-read_excel(file.choose())#读取特定文件夹中的数据 ...
进行Box-Cox变换 选择最佳的(\lambda)后,可以进行Box-Cox变换: # 找到最佳的lambdabest_lambda<-boxcox_result$x[which.max(boxcox_result$y)]# 应用变换transformed_data<-(data^best_lambda-1)/best_lambda# 绘制变换后的数据直方图hist(transformed_data,main="变换后的数据直方图",xlab="值",col="green"...
R语言中的Box-Cox变换 1. 什么是Box-Cox变换? Box-Cox变换是一种数据变换方法,用于将非正态分布的数据转换为更接近正态分布的数据。这种方法由Box和Cox在1964年提出,主要用于时间序列分析和回归分析中,以提高模型的拟合度和预测准确性。Box-Cox变换可以自动选择适当的幂变换参数,使得变换后的数据更接近正态分布。
R语言中的`boxcox`函数提供了实现Box-Cox转换的功能。 2. `boxcox`函数概述 `boxcox`函数用于执行Box-Cox转换,其语法如下: boxcox(x,lambda=NULL,plotit=FALSE,...) -`x`:待转换的数据向量或数据框。 -`lambda`:Box-Cox转换的指数(lambda)值。如果不指定此参数,函数将通过最大似然估计自动选择最佳的...
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...
在R语言中,Box-Cox函数是stats包中的一个重要工具,可以方便地对数据进行变换。 【2】Box-Cox变换的应用场景 Box-Cox变换适用于以下场景: 1.数据分布不均匀,需要进行预处理以提高后续分析的准确性; 2.需要将非正态分布的数据转换为正态分布,以便于进行假设检验和建模; 3.希望对数据进行归一化处理,以便于不同...
- lambda:指定 Box-Cox 变换的形状参数,用于控制数据的平移和缩放,取值范围为 (0, +∞) - alpha:指定 Box-Cox 变换的位置参数,用于控制数据的对数转换的基点,取值范围为 R 3.参数的解释与用法 - x:输入的数据,为一个向量或者数据框。在使用数据框时,需要指定需要进行变换的列名。 - method:变换方法,取值...
由于Prophet用于Box-Cox转换后的数据,因此您需要将预测值转换回其原始单位。要将新的预测值转换回其原始单位,您将需要执行Box-Cox逆转换。`` 现在,您已将预测值转换回其原始单位,现在可以将预测值与历史值一起可视化: 最受欢迎的见解 1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 ...
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