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Matlab中的Box-Cox变换程序

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简介:
本程序提供了在MATLAB环境下实现Box-Cox变换的功能,用于数据预处理以满足统计分析中正态分布的要求。适合进行时间序列分析或回归模型构建时使用。 Box-Cox变换是一种基于极大似然法的幂转换模型,包含一个待定参数。该程序用于求解这个参数,并且是使用MATLAB编写的算法。

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  • MatlabBox-Cox
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    本程序提供了在MATLAB环境下实现Box-Cox变换的功能,用于数据预处理以满足统计分析中正态分布的要求。适合进行时间序列分析或回归模型构建时使用。 Box-Cox变换是一种基于极大似然法的幂转换模型,包含一个待定参数。该程序用于求解这个参数,并且是使用MATLAB编写的算法。
  • 利用Matlab实现Box-Cox算法
    优质
    本项目采用MATLAB编程语言实现了Box-Cox变换算法,旨在通过对数据进行幂变换达到优化统计模型的目的。 在建立线性回归模型时,如果样本变量是非正态分布的,则需要采用适当的变换方法来处理这些变量,使其接近或符合正态分布。
  • Box-Cox方法及其应用实现
    优质
    Box-Cox变换是一种统计技术,用于通过转换非正态分布数据来优化数据分析过程。本文章探讨了该方法的基本原理和实际应用中的具体实现方式,旨在帮助读者理解和利用这一强大的工具改进其研究或业务分析流程。 Box和Cox在1964年提出了一种变换方法,这种变换可以使线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性和正态性的条件,并且不会丢失信息。这一变换被称为Box-Cox变换。进行Box-Cox转换及其逆变换时需要注意这些特性。
  • Box-Cox方法介绍与操作指南
    优质
    简介:本文介绍了Box-Cox变换的基本概念、方法及其在数据分析中的应用,并提供了详细的步骤指导和实例分析。 Box-Cox变换是一种统计方法,用于通过调整数据分布来最大化模型的线性关系,并减少异方差性的影响。该转换可以帮助将非正态分布的数据转化为接近于正态分布的形式。 在使用Minitab进行Box-Cox转换时,可以按照以下步骤操作: 1. 打开你的原始数据集。 2. 选择“统计”菜单中的“回归”选项,然后点击“Box-Cox变换...” 3. 在弹出的对话框中输入需要分析的数据列,并根据实际需求设置其他参数(如置信水平)。 4. 点击确定后,Minitab将计算最佳λ值并显示结果。这个最优的λ值会告诉您应该使用哪种形式来进行数据变换。 通过遵循上述步骤,您可以有效地利用Box-Cox转换来改善您的数据分析模型的质量和效果。
  • Box-Cox参数估计-SAS数据分析系统教
    优质
    本书为《SAS数据分析系统教程》系列之一,专注于介绍Box-Cox变换及其在统计分析中的应用,并详细讲解如何使用SAS软件进行参数估计。 在Box-Cox变换的参数估计中,基于常规自由度的一元回归表中的参数估计值表示的是经过最佳Lambda变换后的因变量与原始自变量之间的线性关系系数。换句话说,这些估计是通过将原数据进行适当的幂转换(根据最优的Lambda值)后,在新形成的因变量和原有自变量之间建立的线性模型中得出的。
  • 【R】Box-Cox检验SSE与λ关系图
    优质
    本图展示在Box-Cox变换中,不同λ值对残差平方和(SSE)的影响关系,帮助确定最佳数据变换参数以实现模型优化。 在统计软件R中进行Box-Cox检验时,可以绘制SSE(误差平方和)与lambda的关系图来分析数据变换的效果。通过这样的图像,我们可以直观地看到不同lambda值对模型拟合效果的影响,并选择最优的lambda值以实现数据的最佳正态化或稳定方差。
  • MatlabGivens
    优质
    本程序实现MATLAB环境下的Givens变换算法,用于矩阵的QR分解等线性代数操作,广泛应用于科学计算和工程问题求解。 数值分析中的一个重要概念是GIVENS 变换。该资源包内包含详细的程序和注释。
  • MATLABPRI
    优质
    本程序实现MATLAB环境下的PRI(保护区间)变换算法,适用于雷达信号处理等领域,帮助用户进行有效的信号分析与模拟。 信号分选PRI变换的MATLAB程序适用于处理三源抖动的情况。
  • Matlab小波
    优质
    本简介介绍了一个用于在MATLAB环境中执行小波变换的程序。该工具为信号和图像处理提供了强大的分析能力,适用于科研与工程应用。 小波变换的图像处理 %MATLAB二维小波变换经典程序 % FWT_DB.M; % 此示意程序用DWT实现二维小波变换 % 编程时间2004-4-10,编程人沙威 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear;clc; T=256; % 图像维数 SUB_T=T/2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调用原始图像矩阵 load wbarb;
  • Matlab小波
    优质
    本程序提供了利用MATLAB进行小波变换的基本方法和应用示例,适用于信号处理、图像压缩等领域的分析与研究。 以下是使用MATLAB进行二维小波变换的示例程序: ```matlab % FWT_DB.M; 此示意程序用DWT实现二维小波变换。 % 编程时间2004-4-10,编程人沙威 clear; clc; T = 256; % 图像维数 SUB_T = T / 2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调用原始图像矩阵 load wbarb; % 下载图像 f = X; % 原始图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 进行二维小波分解 l = wfilt(db10, d); % db10(消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应(长度为20) L = T - length(l); l_zeros = [l zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂 h = wfilt(db10, r); % db10(消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应(长度为20) h_zeros = [h zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂 for i=1:T; row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros) .* fft(f(:,i)))); % 圆周卷积<->FFT row(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros) .* fft(f(:,i)))); % 圆周卷积<->FFT end; for j=1:T; line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros) .* fft(row(j,:)))); line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros) .* fft(row(j,:)))); end; decompose_pic = line; % 分解矩阵 % 图像分为四块 lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T, 1:SUB_T); % 在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y) rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T, SUB_T+1:T); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y) lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T, 1:SUB_T); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y) rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T, SUB_T+1:T); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 分解结果显示 figure(1); colormap(map); subplot(2, 1, 1); image(f); title(原始图像); subplot(2, 1, 2); image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像 title(分解后的图像); figure(2); colormap(map); subplot(2, 2, 1); image(abs(lt_pic)); title(\Phi(x)*\Phi(y)); subplot(2, 2, 2); image(abs(rt_pic)); title(\Phi(x)*\Psi(y)); subplot(2, 2, 3); image(abs(lb_pic)); title(\Psi(x)*\Phi(y)); subplot(2, 2, 4); image(abs(rb_pic)); title(\Psi(x)*\Psi(y)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 重构源图像及结果显示 l_re = l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波 l_r = circshift(l_re, [0, 1]); h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波 h_r=circshift(h_re, [0, 1]); top_pic=[lt_pic rt_pic]; % 图像上半部分 t=0; for i=1:T; if (mod(i,2)==0) topll(i,:)=top_pic(t,:); else t=t+1; topll(i,:)=zeros(1,T); end end; for i=1:T; % 列变换 topcl_re(:,i)=ifft(fft(l_r).*fft(topll(:,i))); end; bottom_pic=[lb_pic rb_pic]; t=0; for i=1:T; if (mod(i,2)==0) bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); else t=t+1; bottomlh(i,:)=zeros(1,T); end end; for i=1:T; % 列变换 bottomch_re(:,i)=ifft(fft(h_r).*fft(bottomlh(:,i))); end; construct1 = bottom