爲Yeo和Johnson變換估算Lambda

Question

我有一個csv文件中的降雨值時間序列。我繪製了數據的直方圖。直方圖偏向左側。我想改變這些值，以便它具有正常的分佈。我使用了R中的Yeo-Johnson變換。變換的值是here。

我的問題是：

在上述變換中，我使用的0.5的λ的測試值，這工作正常。是否有根據時間序列確定lambda的最優值？我會感謝任何建議。

到目前爲止，下面的代碼：

library(car) 
dat <- scan("Zamboanga.csv") 
hist(dat) 
trans <- yjPower(dat,0.5,jacobian.adjusted=TRUE) 
hist(trans) 

Here is the csv file。

Answer 1

首先使用汽車包裝中的函數boxCox通過最大似然估計λ來找到最優lambda。

您可以繪製這樣說：

boxCox(your_model, family="yjPower", plotit = TRUE) 

正如本Bolker在評論說，這裏的模型可以像

your_model <- lm(dat~1) 

然後使用優化的拉姆達在你現有的代碼中。