在 Box-Cox 方程中获取 lambda
我有一组值，我需要获取 Box-Cox 方程的 lambda。这是一条正态曲线（高斯分布）。有谁知道如何在 R、C#、MATLAB、python 或 perl 中获得 lambda 的最佳值？
I have a set of values and I need to get the lambda for a Box-Cox equation. It's a normal curve (gaussian distribution). Does anyone know how to get optimal value for lambda in R, C#, MATLAB, or python or perl?
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评论（6）
在 R 中： 包 geoR，boxcox.fit
In R: package geoR, boxcox.fit
MASS包中的boxcoxboxcoxin theMASSpackageScipy 有很多很好的曲线拟合模块。有一个关于线性回归的食谱。如果您需要更复杂的东西，可以使用 optimize 包。
Scipy has a lot of good curve fitting modules. There is a cookbook recipe for Linear Regression. If you need something more complex, there is an optimize package.
我很惊讶以下软件包没有在任何答案中列出：
您可以在 Python 或 R 中使用 scipy.stats 中的 boxcax，也可以在 Caret 包中使用 Boxcox。您可以阅读有关解决预测建模偏度的更多信息在这篇文章中。
I'm surprised the following packages are not listed in any of answers:
You can use boxcax from scipy.stats in Python or in R you can use Boxcox in Caret package. You can read more about resolving skewness for predictive modeling in this post.
如果您的数据是高斯数据（正如您在问题中所述），则 lambda 的最佳值为 1，即不需要进行转换。
If your data is Gaussian (as you state in your question), then the optimal value of lambda is 1, i.e. it doesn't need to be transformed.
Perl 的 PDL 有一个高斯拟合例程。除了具有 Perl 编程功能之外，PDL 与 Matlab 很相似。
Perl's PDL has a gaussian fit routine. PDL is a lot like Matlab except with the power of programming in Perl.