Este script soporta una demostración interactiva del Transformación de potencia de Box-Cox En el contexto de una regresión lineal simple. Puede transformar la variable dependiente, la variable independiente o ambas. Simplemente abre una tabla de datos con un ejemplo. (Esta descripción usa el Coches 1993 tabla de datos de la Data de muestra carpeta.) A continuación, abra y ejecute el script. Seleccione la variable dependiente y haga clic en Y, Respuesta . Seleccione la variable independiente y haga clic en X, Predictor .
Hacer clic DE ACUERDO .
El resultado inicial se presenta para las parcelas como la característica principal. Estas gráficas, comenzando en la parte superior izquierda y procediendo en el sentido de las agujas del reloj, son:
- Un diagrama de dispersión de los datos originales. Este ejemplo muestra una relación no lineal y heterocedasticidad.
- Un diagrama de dispersión de los datos después de la transformación. El nivel de potencia para cada variable se establece inicialmente en 1, lo que no cambia los datos.
- Un diagrama de dispersión del error residual por predictor después de la transformación.
- Un gráfico de contorno de la casilla R de la regresión (contornos) en función del nivel de potencia X e Y. Los niveles de potencia actuales para la variable independiente y la variable dependiente se muestran mediante las líneas vertical y horizontal, respectivamente. La línea diagonal indica dónde son iguales las potencias X e Y. El cuadrado R máximo alcanza el mismo propósito que la suma mínima de errores cuadrados para determinar la mejor potencia. El cuadrado R máximo para este ejemplo está dentro del contorno en el centro inferior de la trama.
Hay dos controles deslizantes a la derecha de los gráficos que determinan el valor de potencia actual para cada variable y un informe del cuadrado R para la regresión lineal en la transformación actual. R cuadrado es inicialmente 0.35 para este ejemplo. Arrastre el control deslizante para cada variable hasta que se alcance el valor de R cuadrado máximo.
El cuadrado R ahora es 0.63, la relación ahora es esencialmente lineal y los errores son homoscedásticos.
Tenga en cuenta que la Transformación de energía de Box-Cox para la variable dependiente está disponible en la plataforma Ajustar los mínimos cuadrados.
Referencia
Caja, GEP y DR Cox (1964) Un análisis de transformaciones , Diario de la Royal Statistical Society, Serie B (Metodología), 26 (2) 211-252.
