结构化数据转换方式之一:box-cox转换
来源:互联网 发布:签章软件下载 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 04:52
之前在《笔记︱信用风险模型(申请评分、行为评分)与数据准备(违约期限、WOE转化)》中提到过WOE转换,WOE转换=分箱法=Logit值,与等深、等宽不同是根据被解释变量来重新定义一个WOE值
**笔者将其定位于对自变量的数据转换。
现在来看看对于因变量的数据转换:BOX-COX转换。**
内容主要参考交大的课件:BoxCox-变换方法及其实现运用.pptx
优势:
- 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Box—Cox变换。
- 误差与y相关,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
- 使用Box-Cox变换族一般都可以保证将数据进行成功的正态变换,但在二分变量或较少水平的等级变量的情况下,不能成功进行转换,此时,我们可以考虑使用广义线性模型,如LOGUSTICS模型、Johnson转换等。
- Box-Cox变换后,残差可以更好的满足正态性、独立性等假设前提,降低了伪回归的概率
常规的经济学转换方式:
log,对数转换,是使用最多的(数据必须大于0)
还有:
平方根转换
倒数转换
平方根后取倒数
平方根后再取反正弦
幂转换
Box-Cox变换的正态变换:
数据不比大于>0
没有Box-Cox变换的回归:
Box-Cox变换之后的回归:
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