> tukey(1,.5) Box-Cox变换 当然,也可以使用Box-Cox变换。此外,还可以寻求最佳变换。考虑 > for(p in seq(.2,3,by=.1)) bc=cbind(bc,boxcox(y~I(x^p),lambda=seq(.1,3,by=.1))$y) > contour(vp,vq,bc) 颜色越深越好(这里考虑的是对数似然)。 最佳对数在这里是 > bc=function(a){p...
STEP3:进行Box-Cox转换,确定λ值 b <- boxcox(y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data=data) b lambda <- b$x lik <- b$y bc <- cbind(lambda, lik) bc[order(-lik),]#结果λ=-0.3时lik值最大,因此λ取值-0.3 STEP4:依据步骤3确定的λ值进行转换,并检查残差的正态性 r2 <- lm(1/y^(1/3...
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...
Box-Cox变换是一种数据变换,用于评估一组Lambda系数(λ)并选择可实现最佳正态性近似值的值。 如果我们将新转换的数据与未转换的数据一起绘制,则可以看到Box-Cox转换能够消除随着时间变化而观察到增加的方差: 预测 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...
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...
R语言进行数据结构化转换:Box-Cox变换、“凸规则”变换方法点赞(0) 踩踩(0) 反馈 访问所需:1 积分 访问第三方平台链接 访问申明(访问视为同意此申明) 1.在网站平台的任何操作视为已阅读和同意网站底部的版权及免责申明 2.部分网络用户分享TXT文件内容为网盘地址有可能会失效(此类多为视频教程,如发生失效情况...
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。
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。
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。
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。