Quelltext der Seite Box-Cox-Transformation

Die '''Box-Cox-Transformation''' ist ein mathematisches Instrument der [[Regressionsanalyse]] und der [[Zeitreihenanalyse]], mit dem eine Stabilisierung der [[Varianz (Stochastik)|Varianz]] erreicht werden soll. Die Formel lautet:

:<math>
Y_t^{(\lambda)}=\left\{\begin{matrix} \dfrac{(Y_t+c)^\lambda-1} {\lambda} & \quad  \mathrm{f\ddot ur\;\;}\lambda \ne 0 \\[10pt] \ln(Y_t+c) &\quad  \mathrm{f\ddot ur\;\;}\lambda = 0\end{matrix}\right.
</math>

Es gibt verschiedene Methoden, um geeignete Werte für <math>\lambda</math> zu finden. Zum Beispiel kann <math>\lambda</math> zusammen mit anderen Modellparametern mittels [[Maximum-Likelihood-Schätzung]] oder durch visuellen Vergleich der transformierten Daten bestimmt werden.

== Weblinks ==
* https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.boxcox.html

== Literatur ==
* George E. P. Box und David R. Cox: ''An analysis of transformations''. Journal of the Royal Statistical Society Series B 26(2). 1964. S. 211–252. {{JSTOR|2984418}}

[[Kategorie:Regressionsanalyse]]
[[Kategorie:Zeitreihenanalyse]]
[[Kategorie:Transformation]]