| 中文题名： | 最优Box-Cox变换的方法研究 |
| 姓名： | |
| 保密级别： | 公开 |
| 论文语种： | 中文 |
| 学科代码： | 070101 |
| 学科专业： | |
| 学生类型： | 学士 |
| 学位： | 理学学士 |
| 学位年度： | 2017 |
| 学校： | 北京师范大学 |
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| 学院： | |
| 第一导师姓名： | |
| 第一导师单位： | |
| 提交日期： | 2017-06-26 |
| 答辩日期： | 2017-05-10 |
| 中文关键词： | |
| 中文摘要： |
回归分析是研究变量与因变量之间的函数关系的一种统计模型，一般以 (1) 方差齐性，(2) 观测数据相互独立，(3) 随机误差服从正态分布为前提假设条件。当实际观测数据不满足上述条件时，可考虑对观测数据进行Box-Cox变换，从而更好地分析数据。本文介绍了Box-Cox变换的背景和原理，解释了极大似然方法和交叉验证方法的定义与原理，并将这两种方法应用于Box-Cox变换的数学推导过程中，最后对一组模拟数据和现实数据进行Box-Cox变换，以探究Box-Cox变换的实际应用效果。应用结果显示Box-Cox变换能较好的将数据正态化，有利于数据分析。
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| 参考文献总数： | 10 |
| 馆藏号： | 本070101/17174 |
| 开放日期： | 2017-12-12 |
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