ch55ch
请问 为什么非正态数据经过box-cox变换后就会更接近正态度?
在什么情况下 一般考虑用这种变换?
rtist
如果用mle,显然likelihood不会降低。
阿娅
先看看Box-Cox变换吧,
通过参数lampda的适当选择,达到对原来数据的“综合治理”,使其满足一个正态线性回归模型的 所有假设条件。
当你在进行数据分析时,需要有这样一系列的 假设前提时,就要运用到这样一个变换了,关键是选择合适的lampda
rtist
that's a good comment, and is also why I rarely use box-cox.
but the idea of box-cox can be incorporated into other models, e.g. thru the link function of GLM.