JMP 如何進行 BoxCox 轉換？我最近一直在使用 Python 程式碼選項將 JMP 公式轉換為 Excel 格式。但實際上，我無法傳送任何涉及 BoxCox 變換的公式 (MLR)。我手動按照公式進行了計算，結果卻得出了數百萬個數字，而不是十萬個數字（它應該是十萬個數字）。請問有人知道公式是否已經轉換回來，或者我是否需要轉換回來，以及我需要如何應用逆 BoxCox 函數才能將其恢復到正常值嗎？我不知道是我遺漏了什麼，還是透過發佈公式選項編寫的 Python 程式碼缺少了什麼。我希望有人能解釋一下 JMP 是如何執行 BoxCox 變換的，這樣我就能更好地理解它，並有可能修復它。我試圖附加公式代碼，但它不允許我發布。任何幫助都將不勝感激。
數據探索與視覺化預測模型和機器學習回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？Box-Cox 變換的文件和公式可在此處找到： https://www.jmp.com/support/help/en/18.2/index.shtml#page/jmp/boxcox-y-transformation.shtml
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？你好@DWS ：這可能也有幫助。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-understand-Lambda1-and-Lambda2-for-Box-Cox-transformation/mp/614578#M81444
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？謝謝，這確實幫助我更了解 BoxCox 變換的整體原理，但不一定能幫助我理解 JMP 是如何進行這些變換的。我相信下面的問題能幫助我理解。 JMP 在 BoxCox 公式的「參數估計」部分顯示的數字，是經過 BoxCox 轉換的，還是已經逆變換回了可理解的單位？
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS如果您所做的只是在“因子分析”選單下選擇“Box Cox 變換”，則不會套用任何變換，參數估計是基於 Y。但如果您進一步使用 box-cox 變換（「Box Cox 變換」輸出中的紅色三角形）進行重新擬合，則參數估計是基於變換後的 Y。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？好的，需要澄清的是，在我點擊「使用變換重新擬合」後，在新選單中，公式和參數估計值並沒有被變換後再逆變換回真實單位，而是保留了變換後的單位。如果是這樣，那麼是否可以知道JMP用來逆變換它們的公式，因為它在保存列預測公式中給出了逆正態單位？還是我應該應用常態逆變換？另外，您是根據經驗知道的嗎？還是因為我找不到相關資料，所以我不知道在哪裡找到的。抱歉，問題太多了。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS ：如您所見，當您重新擬合並保存預測公式時，它會被反向變換，因此預測結果仍處於 Y 的原始尺度。而新列中的公式就是您要找的反向變換公式。我不確定 JMP 幫助中是否有這個公式（但我可以在自己的工作中看到它的作用）。不過，我不確定您問的是參數估計值；它們沒有任何變換；只有 Y 會變換。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？好的，讓我舉一個只有一個X變數的例子，兩個公式之間有一個截距。非BoxCox轉換：截距：254,077 X1：-44,880。 BoxCox轉換後的相同公式與變數：截距：61,472,780 X1；-43,139。你明白我的問題了吧。這些數字取自參數估計值，並在公式編輯器中進行了驗證。所有x變數都相同，它們與未變換後的對應變數相差不大，但截距卻非常偏離。我不知道這是為什麼，也想不出怎麼可能。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS你的BC變換中的lambda是多少？你有幾個X？你能拍一張兩組參數估計的照片嗎？
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS哦，天哪。我覺得反向變換是你最不用擔心的事。在考慮解釋係數（尤其是超過50個係數的係數）之前，你需要確保模型中的項可以用你現有的資料來估計。有些估計值有偏差，有些估計值被置零。這表示你正在嘗試估計一些與X高度相關的參數，和/或一些由於資料結構不支援估計你試圖估計的項而無法估計的參數。參數估計表中的變異係數（VIF）（如果看不到，請在參數估計表上右鍵單擊以選擇它們）將幫助您識別多重共線性（相關性）。例如，如果X1和X2同時變動，那麼將兩者都納入模型中會導致它們的係數在解釋方面都不可靠……因此，應該在模型中排除其中一個作為候選參數。
另外，如果 lambda = -0.002，則使用 LN 變換可能會更容易；它更容易解釋，並且 -0.002 非常接近 0（lambda=0 對應於 LN 變換）。
編輯：這裡有更多資訊。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Parameter-Estimates-being-zerod/mp/751701
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？感謝您的幫助，我完全了解這些。這只是我創建的一個例子，旨在向您展示BC公式和非BC公式截距的顯著差異。您知道為什麼截距差異如此之大嗎？
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS嗯……一個基於 BoxCox(Y)，另一個基於 Y；那麼為什麼截距不會不同呢？我並不是故意裝糊塗。
我們先把有偏和零參數估計的問題放在一邊。這兩個模型都使用最小平方法來估計各自模型中的參數。並且每個模型基於最小平方法都會有一組不同的參數估計值。它們之所以不同，是因為反應不同（一個是 Y，另一個是 BoxCox[Y] ）。
如果我們假設 LN 變換，BoxCox[Y] = LN[Y]，當我們反向變換時，我們得到 Y = exp[int + X 的線性組合] = exp[int]*exp[X 的線性組合]。此模型是乘法的…因此，此模型中的截距對 Y 的影響與未變換的加法模型中的截距對 Y 的影響不同。
希望以上資訊對您有幫助。也許我沒理解您問題的本質；為什麼這個問題如此令人擔憂？
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？我不知道您是否能讀懂這張圖片，但您可以在左側看到預測值的比較。彼此之間並不公平。然後在右側，您可以看到非公元前和公元前的頁面以及底部的參數估計值。我可以使用非公元前參數估計值中給出的截距 + 估計值 (X) 公式從工作表中獲取預測值，但無法獲得公元前的預測值，因為公元前的估計值是 3860 億。這與 Python 程式碼給出的數字相同，因此我無法在 Excel 中獲得左側顯示的準確數字。我想知道 JMP 用於計算左圖所示的 Box Cox 預測的實際公式。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS如果我理解正確的話，您不能只通過輸出頂部的紅色三角形選單來保存預測公式嗎？
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS或一般來說，看圖（g 是 Y 的幾何平均值）。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？它仍然給出 3.868e+11
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS你肯定做錯了什麼，或是誤解了什麼。你在Excel裡用什麼公式來預測Y值？
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？直接從 JMP 使用 Python
取得模型元資料（）：
回傳 {“creator”：u“擬合最小二乘法”，“modelName”：u“”，“predicted”：u“BoxCox（調整後的售價，-1.088）”，“table”：u“國家出口”，“version”：u“18.0.2”，“timestamp”：u“國家出口”，“version”：u“18.0.2”，“timestamp”：u“2025-07474：3474：3474：3474：3474：3474：347：274：34：347：34：34：34：34：34：34：34：34：34：34：34：474
def getInputMetadata（）：
返回 {
u"大約居住面積": "浮動",
u"YSB": "浮動"
}
def getOutputMetadata（）：
返回 {
u“預測公式BoxCox（調整後的售價，-1.088）”：“浮動”
}
def 分數（輸入數據，輸出數據）：
outdata[u"預測公式 BoxCox(調整後的價格,-1.088)"] = 386761700160.329 + 153.473460505384 * indata[u"大致居住面積"] + -1519.63590642121 indata"
傳回輸出資料[u"預測公式BoxCox(調整後的售價,-1.088)"]
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS在我看來，您正在返回轉換後的 Y。如果您想要 Y，則需要按照此圖所示進行反向轉換（其中 g 是 Y 的幾何平均值）。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS我會嘗試進一步解釋。你的 outdata 函數中的公式不正確。如果你將該函數設為附圖中的 f(x)，並讓 g=Y 的幾何平均值，你就能得到你想要的結果。
即，令 f(x) = 386761700160.329 + 153.473460505384 * indata[u"Approx Living Area"] + -1519.63590642121 * indata[u"YSB"] 在附圖中。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？也許我數學不太好，但我一直沒能做到。我還需要能把它輸入到Excel和函數裡。不是那個完全相同的公式，但非常相似。這是它的公式編輯器。這個能用嗎？科學計數法對嗎？
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS看起來還不錯，但我不知道幾何平均值是多少，所以我無法完全驗證它。
不過你可以檢查一下。正如我多次提到的，在 JMP 中進行 Box-Cox 轉換分析時，請儲存預測公式（輸出頂部的紅色三角形）。它會根據該反向變換建立一個新的預測列。儲存到該列的公式應該與上面的公式一致。
回覆：JMP 如何進行 BoxCox 轉換？@DWS順便說一句，我們經常將 lambda 四捨五入到最接近的 0.5。這樣比較容易解釋，而且你常在 Box Cox 圖中看到差異可以忽略不計。對於你的情況，你可能應該選擇 lambda = -1。
