Метод Бокса-Кокса

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Maria Lyubimtseva (Обсуждение | вклад)
(Новая: В реальности часто приходится иметь дело со статистическими данными, которые по тем или иным причина...)
К следующему изменению →

Версия 18:55, 28 декабря 2013

В реальности часто приходится иметь дело со статистическими данными, которые по тем или иным причинам не проходят тест на нормальность. В этой ситуации есть два выхода: либо обратиться к непараметрическим методам, либо воспользоваться специальными методами, позволяющими преобразовать исходную «ненормальную статистику» в «нормальную». Среди множества таких методов преобразований одним из лучших (при неизвестном типе распределения) считается преобразование Бокса-Кокса.

Вид преобразования

Для исходной последовательности $y = \{ y_1, \ldots, y_n \}, \quad y_i > 0, \quad i = 1,\ldots,n$ однопараметрическое преобразование Бокса-Кокса определяется следующим образом: