【R语言 】boxcox变换

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【前文说明]】其实自己是刚刚接触R语言的小白一枚，最近在学习的过程中遇到很多问题，比如最近纠结的这个boxcox变换问题。当时满怀希望的上论坛找，想求得操作说明，但是无奈放眼望去木有答案。可能与我一样的小白众多，大牛也不愿意解答这么easy的问题吧。所以秉承和小白们惺惺相惜的原则，就当做笔记了，把自己从国外网站翻译过来的东西，加上自己的操作写下来，对与不对，还请大牛指导。##############################################################################
1 什么是boxcox变换？
      在做线性回归的过程中，不可观测的误差可能是和预测变量相关，于是给线性回归的最小二乘法估计系数的结果带来误差，为了解决这样的方差齐性问题，所以考虑对相应应变量做Box-Cox变换，变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。 也就是说，在实际使用数据分析的时候，想对数据做正态性假设，但是数据往往是不是正态分布的。这个时候考虑boxcox变换。
2 boxcox变换
       具体的数学公式如下所示，通过确定λ的值来将x转换为正态分布——
      
（1）首先，在r中运行这个计算，要运用car这个package.命令如下——
       >install.packages("car")
       >library(car)
      其中，可以先看一下原数据的分布。如hist(wool$cycle)

(2)接下来，运用powerTansform函数，确定λ，然后以此为基础进行bcPower变换。
> summary(p1 <- powerTransform(Wool$cycles))
bcPower Transformation to Normality

                            Est.Power Std.Err. Wald Lower Bound Wald Upper
BoundWool$cycles -0.0473   0.1931          -0.4259           0.3313


Likelihood ratio tests about transformation parameters
                             LRT df         pval
LR test, lambda = (0)  0.05994796  1 8.065782e-01
LR test, lambda = (1) 27.29886008  1 1.743141e-07


hist(bcPower(Wool$cycles, p1$roundlam))

       其中需要说明的是，要进行powerTransform的函数，x中不能有0或者负数。因此，常用的做法是将x加上一定的数，平移后使其没有负数。
##############################################################################
以上是关于boxcox的方法。
以下是我在实际操作过程中的r代码，因为我计算得出的x中都是负数，所以我是对x取的相反数。不知道这样对不对。
x=read.csv("hedonic.csv",header=T)
z=read.csv("z.csv",header=T)
  m=0
  for(i in 1:3){
  m=m+exp(-z[,(i-1)*2+2]/188)*(1-exp(z[,(i-1)*2+1]/12))
  }
  m1=m/abs(min(m))   #########对m进行变换########
  m2=-m1
  summary(z<-powerTransform(m2))   #####decide the best λ　######
  p=bcPower(m2,0.1)      ########其中m2是需要变换的数据，0.1是上一步确定的最优的λ#############
  hist(p)

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关键词：boxcox box Cox R语言 Packages R语言

谢谢 谢谢

你好，我想问下 for(i in 1:3){
  m=m+exp(-z[,(i-1)*2+2]/188)*(1-exp(z[,(i-1)*2+1]/12))
  }
这步是做什么用的，不是太懂，请楼主指教，谢谢啦

还有，根据这里Likelihood ratio tests about transformation parameters
                               LRT               df         pval
LR test, lambda = (0)  0.05994796  1 8.065782e-01
LR test, lambda = (1) 27.29886008  1 1.743141e-07是怎样确定lambda的确定值的？

程序包TSA好久可以之间进行boxcox变换，命令式BoxCox.ar（data）

附件的图片是关于boxcox转换的公式，下面的是实现的R代码。用的是R软件包自带的例子，需要先用MASS包中的boxcox()求出当图2 公式中L 最大时的lambda值，即均衡值，该值即为最佳变换模型。然后根据图1中的公式进行转化（用car包里的bcPower()进行转化）。你可以先执行下下面的例子，看看效果。
# Box-Cox transformation
library(MASS)
# lambda-likelyhood function
tr <- boxcox(Volume ~ Height, data=trees, lambda = seq(-1, 1, length=10))
lambda <- tr$x[ tr$y == max(tr$y) ]; lambda # 求得lambda 为-0.19
library(car)
Volume2 = bcPower(trees$Volume, lambda) # Box-Cox transformation
par(mfrow=c(1,4))
plot(trees$Volume); plot(Volume2)
hist(trees$Volume); hist(Volume2)

Is the length of seq in lambda wrong? I think it should be .01 or .1.

想请问一下，我做完之后用lillie检验的时候发现转换之后的数据还是非正态呀，但是直方图接近正态了，请问您做完之后有用过什么正态性检验吗？
我先用powerTransform找到了λ，然后用bcPower(x,λ)进行的转换

Tiramisu023 发表于 2015-5-9 10:34
附件的图片是关于boxcox转换的公式，下面的是实现的R代码。用的是R软件包自带的例子，需要先用MASS包中的bo ...

大神，R代码中的lambda<-trx[try==max(try)] trx try 指的是什么啊？敲的时候出错了