JMP 如何进行 BoxCox 变换？我最近一直在使用 Python 代码选项将 JMP 公式转换为 Excel 格式。但实际上，我无法传输任何涉及 BoxCox 变换的公式 (MLR)。我手动按照公式进行了计算，结果却得出了数百万个数字，而不是十万个数字（它应该是十万个数字）。请问有人知道公式是否已经转换回来，或者我是否需要转换回来，以及我需要如何应用逆 BoxCox 函数才能将其恢复到正常值吗？我不知道是我遗漏了什么，还是通过发布公式选项编写的 Python 代码缺少了什么。我希望有人能解释一下 JMP 是如何执行 BoxCox 变换的，这样我就能更好地理解它，并有可能修复它。我试图附加公式代码，但它不允许我发布。任何帮助都将不胜感激。
数据探索与可视化预测模型和机器学习回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？Box-Cox 变换的文档和公式可在此处找到： https://www.jmp.com/support/help/en/18.2/index.shtml#page/jmp/boxcox-y-transformation.shtml
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？你好@DWS ：这可能也有帮助。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-understand-Lambda1-and-Lambda2-for-Box-Cox-transformation/mp/614578#M81444
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？谢谢，这确实帮助我更好地理解了 BoxCox 变换的总体原理，但并不一定能帮助我理解 JMP 是如何进行这些变换的。我相信下面的问题能帮助我理解。JMP 在 BoxCox 公式的“参数估计”部分显示的数字，是经过 BoxCox 变换的，还是已经逆变换回了可理解的单位？
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS如果您所做的只是在“因子分析”菜单下选择“Box Cox 变换”，则不会应用任何变换，参数估计基于 Y。但如果您进一步使用 box-cox 变换（“Box Cox 变换”输出中的红色三角形）进行重新拟合，则参数估计基于变换后的 Y。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？好的，需要澄清的是，在我点击“使用变换重新拟合”后，在新菜单中显示的公式中，该公式和参数估计值并没有被变换后再逆变换回真实单位，而是保留了变换后的单位。如果是这样，那么是否可以知道JMP用来逆变换它们的公式，因为它在保存列预测公式中给出了逆正态单位？还是我应该应用正态逆变换？另外，您是根据经验知道的吗？还是因为我找不到相关资料，所以不知道在哪里找到的。抱歉，问题太多了。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS ：正如您所见，当您重新拟合并保存预测公式时，它会被反向变换，因此预测结果仍处于 Y 的原始尺度。而新列中的公式就是您要查找的反向变换公式。我不确定 JMP 帮助中是否有这个公式（但我可以在自己的工作中看到它的作用）。不过，我不确定您问的是参数估计值；它们没有任何变换；只有 Y 会变换。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？好的，让我举一个只有一个X变量的例子，两个公式之间有一个截距。非BoxCox变换：截距：254,077 X1：-44,880。BoxCox变换后的相同公式和变量：截距：61,472,780 X1；-43,139。你明白我的问题了吧。这些数字取自参数估计值，并在公式编辑器中进行了验证。所有x变量都相同，它们与未变换后的对应变量相差不大，但截距却非常偏离。我不知道这是为什么，也想不出这怎么可能。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS你的BC变换中的lambda是多少？你有多少个X？你能拍一张两组参数估计的照片吗？
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS哦，天哪。我觉得反向变换是你最不用担心的事情。在考虑解释系数（尤其是超过50个系数的系数）之前，你需要确保模型中的项可以用你现有的数据进行估计。有些估计值有偏差，有些估计值被置零。这表明你正在尝试估计一些与X高度相关的参数，和/或一些由于数据结构不支持估计你试图估计的项而无法估计的参数。参数估计表中的方差系数（VIF）（如果看不到，请在参数估计表上右键单击以选择它们）将帮助你识别多重共线性（相关性）。例如，如果X1和X2同时变动，那么将两者都纳入模型中会导致它们的系数在解释方面都不可靠……因此，应该在模型中排除其中一个作为候选参数。
另外，如果 lambda = -0.002，则使用 LN 变换可能更容易；它更容易解释，并且 -0.002 非常接近 0（lambda=0 对应于 LN 变换）。
编辑：此处有更多信息。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Parameter-Estimates-being-zerod/mp/751701
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？感谢您的帮助，我完全了解这些。这只是我创建的一个例子，旨在向您展示BC公式和非BC公式截距的显著差异。您知道为什么截距差异如此之大吗？
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS嗯……一个基于 BoxCox(Y)，另一个基于 Y；那么为什么截距不会不同呢？我并不是故意装糊涂。
我们先把有偏和零参数估计的问题放在一边。这两个模型都使用最小二乘法来估计各自模型中的参数。并且每个模型基于最小二乘法都会有一组不同的参数估计值。它们之所以不同，是因为响应不同（一个是 Y，另一个是 BoxCox[Y] ）。
如果我们假设 LN 变换，BoxCox[Y] = LN[Y]，当我们反向变换时，我们得到 Y = exp[int + X 的线性组合] = exp[int]*exp[X 的线性组合]。该模型是乘法的……因此，该模型中的截距对 Y 的影响与未变换的加法模型中的截距对 Y 的影响不同。
希望以上信息对您有所帮助。也许我没理解您问题的本质；为什么这个问题如此令人担忧？
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？我不知道您是否能读懂这张图片，但您可以在左侧看到预测值的比较。彼此之间并不公平。然后在右侧，您可以看到非公元前和公元前的页面以及底部的参数估计值。我可以使用非公元前参数估计值中给出的截距 + 估计值 (X) 公式从工作表中获取预测值，但无法获取公元前的预测值，因为公元前的估计值是 3860 亿。这与 Python 代码给出的数字相同，因此我无法在 Excel 中获得左侧显示的准确数字。我想知道 JMP 用于计算左图所示的 Box Cox 预测的实际公式。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS如果我理解正确的话，您不能只通过输出顶部的红色三角形菜单来保存预测公式吗？
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS或者一般来说，看图（g 是 Y 的几何平均值）。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？它仍然给出 3.868e+11
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS你肯定做错了什么，或者误解了什么。你在Excel里用什么公式来预测Y值？
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？直接从 JMP 使用 Python
def getModelMetadata（）：
返回 {“creator”：u“拟合最小二乘法”，“modelName”：u“”，“predicted”：u“BoxCox（调整后的售价，-1.088）”，“table”：u“国家出口”，“version”：u“18.0.2”，“timestamp”：u“2025-07-02T17：34：44Z”}
def getInputMetadata（）：
返回 {
u"大约居住面积": "浮动",
u"YSB": "浮动"
}
def getOutputMetadata（）：
返回 {
u“预测公式BoxCox（调整后的售价，-1.088）”：“浮动”
}
定义分数（输入数据，输出数据）：
outdata[u"预测公式 BoxCox(调整后的售价,-1.088)"] = 386761700160.329 + 153.473460505384 * indata[u"大致居住面积"] + -1519.63590642121 * indata[u"YSB"]
返回输出数据[u"预测公式BoxCox(调整后的售价,-1.088)"]
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS在我看来，您正在返回转换后的 Y。如果您想要 Y，则需要按照此图所示进行反向转换（其中 g 是 Y 的几何平均值）。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS我会尝试进一步解释。你的 outdata 函数中的公式不正确。如果你将该函数设为附图中的 f(x)，并让 g=Y 的几何平均值，你就能得到你想要的结果。
即，让 f(x) = 386761700160.329 + 153.473460505384 * indata[u"Approx Living Area"] + -1519.63590642121 * indata[u"YSB"] 在附图中。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？也许我数学不太好，但我一直没能做到。我还需要能把它输入到Excel和一个函数里。不是那个完全相同的公式，但非常相似。这是它的公式编辑器。这个能用吗？科学计数法对吗？
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS看起来还不错，但我不知道几何平均值是多少，所以我无法完全验证它。
不过你可以检查一下。正如我多次提到的，在 JMP 中进行 Box-Cox 变换分析时，保存预测公式（输出顶部的红色三角形）。它会根据该反向变换创建一个新的预测列。保存到该列的公式应该与上面的公式一致。
回复：JMP 如何进行 BoxCox 转换？@DWS顺便说一句，我们经常将 lambda 四舍五入到最接近的 0.5。这样更容易解释，而且你经常在 Box Cox 图中看到差异可以忽略不计。对于你的情况，你可能应该选择 lambda = -1。
