このスクリプトは対話型のデモをサポートしています。ボックスコックス電力変換単純な線形回帰の文脈で。従属変数、独立変数、またはその両方を変換できます。例を挙げてデータテーブルを開くだけです。（この説明は車1993 からのデータテーブルサンプルデータその後、スクリプトを開いて実行します。従属変数を選択してクリック Y、応答 。独立変数を選択してクリック X、予測子 。
クリック OK 。
最初の結果は、主な特徴としてプロットに現れます。これらのプロットは、左上から時計回りに進みます。
- 元のデータの散布図。この例は、非線形の関係と不等分散性を示します。
- 変換後のデータの散布図。各変数の電力レベルは、最初は1に設定されていて、データは変更されません。
- 変換後の予測子による残差の散布図。
- XとYの出力レベルの関数としての回帰のR 2乗（等高線）の等高線図。独立変数と従属変数の現在の電力レベルは、それぞれ垂直線と水平線で示されます。対角線は、XとYの倍率が等しい場所を示します。最大Ｒ二乗は、最良の電力を決定するための最小二乗誤差の合計と同じ目的を達成する。この例の最大R 2乗は、プロットの中央下の輪郭の内側にあります。
プロットの右側には、各変数の現在の電力値を決定する2つのスライダと、現在の変換の下での線形回帰のR 2乗のレポートがあります。この例では、R squareは最初は0.35です。最大R二乗値が達成されるまで、各変数のスライダーをドラッグします。
R 2乗は0.63になり、関係は本質的に線形になり、誤差は等分散になります。
従属変数のBox-Cox電力変換は、Fit Least Squaresプラットフォームで利用可能です。
参照
ボックス、GEP、およびDRコックス（1964） 変換の分析 、王立統計学会誌、シリーズＢ（方法論）、２６（２）２１１−２５２。
