이 스크립트는 대화 형 데모를 지원합니다. 박스 - 콕스 전력 변환 간단한 선형 회귀의 맥락에서 종속 변수, 독립 변수 또는 둘 다를 변환 할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 표를 열면됩니다. (이 설명은 자동차 1993 에서 데이터 테이블 샘플 데이터 폴더를 엽니 다.) 그런 다음 스크립트를 열고 실행하십시오. 종속 변수를 선택하고 클릭하십시오. Y, 응답 . 독립 변수를 선택하고 클릭하십시오. X, 예측 자 .
딸깍 하는 소리 승인 .
초기 결과는 플롯을 주요 기능으로 제시합니다. 왼쪽 상단에서 시작하여 시계 방향으로 진행되는이 그림은 다음과 같습니다.
- 원본 데이터의 산점도. 이 예제는 비선형 관계와 이분 산성을 보여줍니다.
- 변형 후 데이터의 산점도. 각 변수의 전원 수준은 처음에 1로 설정되며 데이터는 변경되지 않습니다.
- 변형 후의 예측 자에 의한 잔차 오차의 산점도.
- X 및 Y 출력 레벨의 함수로서 회귀의 R 제곱 (등고선)의 등고선 플롯입니다. 독립 변수 및 종속 변수의 현재 전력 수준은 각각 수직 및 수평 선으로 표시됩니다. 대각선은 X 및 Y 전원이 동일한 위치를 나타냅니다. 최대 R square는 최상의 전력을 결정하기위한 최소 제곱합 합계와 동일한 목적을 달성합니다. 이 예제의 최대 R 정사각형은 플롯의 하단 중앙에있는 형상 내부에 있습니다.
각 변수의 현재 전력 값을 결정하는 플롯의 오른쪽에 두 개의 슬라이더가 있으며 현재 변환에서 선형 회귀에 대한 R 제곱의 보고서가 있습니다. R square는이 예제에서 처음에는 0.35입니다. 최대 R 제곱 값에 도달 할 때까지 각 변수의 슬라이더를 끕니다.
R square는 이제 0.63이며, 관계는 본질적으로 선형이며 오류는 동위 적입니다.
종속 변수에 대한 Box-Cox Power Transformation은 Fit Least Squares 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
참고
Box, GEP, DR Cox (1964) 변환 분석 , 왕립 통계 학회지, 시리즈 B (방법론), 26 (2) 211-252.
