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Box-Cox 变换方法及其实现运用主要内容 Box-Cox 转换的应用前提 1 数据不同转换方法的比较 2 Box-Cox 转换的具体内容 3 Box-Cox 转换的实例效果 4Box-Cox 变换 Box 和Cox 在1964 年提出的变换可以使线性回归 模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性 的同时，又不丢失信息，此种变换称之为Box Cox 变换。 后经过一定的推广和改 进，扩展了其应用范围。 应用前提 在做线性回归的过程中，一般线性模型假定： 线性性 独立性 方差齐性 正态性 E(Y) 是X 中 各变量的线 性函数 相互独立 服从 正态分布应用前提 在处理实际经济问题和社会问题时，由于海量数 据比较凌乱，同时在建立回归模型时，个别变量 的系数通不过。例如生物医学等数据的特殊性， 往往不可观测的误差 可能是和预测变量相关的 ，不服从正态分布，于是给线性回归的最小二乘 估计系数的结果带来误差，为了满足上述四个条 件而不丢失信息，有时需要改变一下数据形式， 进而Box-Cox 变换得到了广泛推广。非正态数据的不同处理方法及其比较 普通数据转换方法 该方法坚持正态性假设，通过各种
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