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2Box-Cox 转换的具体内容3Box-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BoxCox 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，通过各种数据转换函数将非正态数据转换为正态，例如原始测量值为 ，转换后
