一种想法可以是转换我们要建模的变量,然后考虑 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...
什么是Box-Cox变换? Box-Cox变换是一种用于将非正态分布的数据转换为近似正态分布的方法。它通过引入一个变换参数λ,根据数据的特性选择合适的λ值,从而对数据进行变换,使其更接近正态分布。Box-Cox变换的公式如下: [ y'(\lambda) = \begin{cases} \frac{y^\lambda - 1}{\lambda}, & \lambda eq 0 ...
我们可以使用直方图和Q-Q图来比较转换前后的数据分布情况。 # 绘制转换前后的直方图和Q-Q图par(mfrow=c(2,2))# 原始数据直方图hist(data,main="Original Data",xlab="Value",col="lightblue")# Box-Cox变换后数据的直方图hist(boxcox_data,main="Box-Cox Transformed Data",xlab="Value",col="lightgreen"...
R语言进行Box-Cox变换 为什么要进行Box-Cox转换 Box-Cox是一种广义幂变换,统计建模中常用的变换,用于连续响应变量不满足正态时的情况。Box-Cox的一个显著的有点是通过求变参数λ来确定变换形式,而这个过程完全基于数据本身而无需任何先导信息,这比凭经验的对数,平方根变换更客观。 Box-Cox变换公式 其中,y必须取...
在数据分析和回归建模中,很多时候需要对数据进行变换,以满足模型的假设,如正态性和同方差性。Box-Cox变换是一个常用的统计变换方法,旨在通过一个参数化的变换将非正态分布的数据转换为接近正态分布的形式。本文将介绍Box-Cox变换的基本原理及其在R语言中的实现,并结合示例代码进行演示。
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。
R中的Box-Cox变换 在许多情况下,为了满足经典线性模型的正态性假设,常常需要使用指数变换或者对数转化,使其转换后的数据接近正态,比如数据是非单峰分布的,或者各种混合分布,虽然不一定起作用,但是不妨试试。 我们使用平日最常见的box-cox转换,因为之前看到有人问到如何使用spss进行转换,到网上找了资料,是需... ...
R语言boxcox位于MASS包(package)。 说明 计算并可选择绘制 Box-Cox 幂变换参数的剖面对数似然。 用法 boxcox(object,...)## Default S3 method:boxcox(object, lambda = seq(-2,2,1/10), plotit =TRUE, interp, eps =1/50, xlab = expression(lambda), ...
step_BoxCox()创建配方步骤的规范,该步骤将使用 Box-Cox 转换来转换数据。 用法 step_BoxCox( recipe,..., role =NA, trained =FALSE, lambdas =NULL, limits = c(-5,5), num_unique =5, skip =FALSE, id = rand_id("BoxCox") ) 参数 ...
在进行BOX-COX变换之前,你需要估计最佳的变换参数。R语言提供了boxcox()函数来帮助你执行这一步骤。 # 估计最佳的变换参数boxcox(data,lambda=seq(-2,2,by=0.1)) 1. 2. 在boxcox()函数中,你需要指定待变换的数据(data)以及变换参数的范围(lambda)。通常情况下,我们可以从-2到2的范围中选择0.1的步长。