1.Boxcox和powerTransform的区别
2.BOX-COX变换（学习笔记）
3.box-cox变换正态分布检验
4.如何用matlab实现BOX

Boxcox和powerTransform的区别

       forecast package的Boxcox方法是先用BoxCox.lambda函数自动筛选出最合适的lambda，然后用Boxcox进行普通的Box-cox变换，BoxCox.lambda这个函数用于数值向量或时间序列，可以得到\lambda的估计精确值。而car package中的powerTransform要更复杂一些，这个函数是针对线性模型计算一个最优的\lambda ，采取的方法是最大似然估计。 使用这个函数的问题是只能对模型l寻找最优lambda，而且还得不到 lambda的估计的精确值。可以参考 Box-Cox变换

BOX-COX变换（学习笔记）

       在《时间序列分析》中提到的源码 box-cox 变换，广泛应用于数据分析与统计分析领域，源码帮助解决数据不符合经典线性模型假设的源码问题。数据转换的源码目的是使数据接近正态分布，满足统计分析需求。源码

       在进行数据分析时，源码精准线副图指标源码若数据非正态分布，源码使用指数或对数变换，源码可使数据分布更加接近正态，源码从而提高分析的源码准确性。Box-cox 变换，源码就如同在购买美国食品时，源码将价格单位从美元/磅转换为元/kg，源码以更直观理解价格区间。源码

       Box-cox 变换主要有两个目的源码站内搜源码：一，减少不可观测误差和预测变量的相关性，通过因变量转换，使其与回归自变量线性相关，误差服从正态分布，各分量等方差且相互独立。二，通过转换使因变量具备平稳性或正态分布性质，免费扫雷源码适用于时间序列分析。

       理解极大似然法，关键在于似然函数的概念。似然函数是关于统计模型参数的函数，表示在给定样本分布x的情况下，参数的概率。通过寻找似然函数值最大时的字体源码软件参数值，实现极大似然估计。在 Box-cox 变换中，通过调整参数 [公式]，使因变量分布符合正态分布。

       在实践中，R语言中的 powertransfer 函数用于实现 Box-cox 变换，时间序列分析的苹果代源码tsa包提供 BoxCox.ar 函数，用于对数据执行 Box-cox 变换。通过调整变换参数，确保转换后的数据符合正态分布，满足统计分析需求。

box-cox变换正态分布检验

       Box-Cox变换正态分布检验是一种常用的方法，用于检验样本数据是否符合正态分布。以下是两种主要的检验方法——W检验和D检验的概述：

       1. W检验：由Shapiro和Wilk于年提出，适用于样本量在3n至之间的数据。检验步骤如下：

        - 将n个观测值按顺序排列

        - 计算统计量W，公式中包括样本均值和样本方差的整数部分

        - 查表获取给定水平和样本容量的W分位数

        - 比较W值与分位数：若W值小于分位数，则拒绝原假设，认为数据不遵循正态分布；否则接受假设。

       2. D检验：D’Agostino检验（简称D检验）在W检验的基础上，扩展到样本容量至。检验步骤包括：

        - 同样对数据排序

        - 计算统计量Y，涉及样本均值、样本方差和一个特定的函数

        - 查表获取Y的分位数和1-分位数

        - 比较Y值与分位数：若Y值小于下限或大于上限，拒绝正态性假设；否则不拒绝。

       另外，Box-Cox变换是一种数据预处理技术，通过调整数据的幂次来使其更接近正态分布。在R语言中，可以使用car包中的BoxCox_Trans函数进行变换。例如，对Prestige数据集中的income变量进行Box-Cox变换，通过调整参数得到最佳幂次（0.），然后对变换后的数据进行直方图展示。

如何用matlab实现BOX

       [transdat, lambda] = boxcox(data)，用这个命令就可以实现，其中transdat为正态转换后的数据，lambda为变换参数λ，data为待转换的数据。