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我有一组数据数组，它们几乎是正态分布的。但我必须将数据转换为偏态正态分布。在互联网上搜索后，我发现任何凹凸双射变换都会使正态分布向左或向右倾斜。我正在寻找任何关于上述想法的论文或论文或python代码，但我没有找到它。任何关于这个问题的建议都将不胜感激！ 谢谢!
浏览 57提问于2020-10-12得票数 0
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我用对数，平方根，...但是我的因变量还没有达到正态分布。
然后，我知道Box-Cox变换允许我们找到最佳变换方法，以便实现正态分布，从而应用参数检验，如ANOVA。有没有人能教我如何在SPSS软件中执行Box-Cox变换？可以通过它的语法来应用吗？
浏览 14提问于2017-11-22得票数 1
在“滑雪”中，QuantileTransformer的文档说应用了幂变换的特性，使数据更像高斯型。这两种方法似乎都能将特征变换为高斯/正态分布。在这方面有什么不同，什么时候使用哪一方面？
浏览 11提问于2022-08-12得票数 -1
在发现可以应用于数据集的目标值(y列)的许多转换(如box变换)之后，我了解到，为了提高效率，需要用正态分布的目标值训练线性回归模型()。
我想知道是否也适用于非线性回归算法。到目前为止，我已经看到kaggle上的人使用日志转换来减少异方差，使用xgboost，但是他们从来没有提到是否也是为了获得正态分布的目标值。我试着做了一些研究，我在第11页的Andrew的课堂讲稿()中发现，许多算法使用的最小二乘代价函数是通过
浏览 2提问于2016-07-22得票数 2
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我有一个表型数据，它不是正态分布的。因此，我对数据进行了对数变换，将数据归一化为零。分布变得更好了，但它仍然不是正态分布。我可以做些什么来使它正常，或者我应该继续这样的分析。我的目标是建立一个共同表达网络。 谢谢!
浏览 22提问于2020-09-14得票数 0
我的神经网络的结构如下import torch.distributions as pydfrom torch.distributionsa_dist.sample() return a_tanh_mode, a_sample, log_pi_a
当我运行我的代码时Update：如果我从AffineTransform中删除event_dim，我就不会得到上面的错误，但是log_pro
浏览 8提问于2022-08-22得票数 3
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我设置了种子，生成均匀分布的随机数，并利用逆CDF方法得到一组正态分布的随机数。然后，重新设置种子，使用rnorm()生成正态分布随机数。结果是不同的。R中的随机数生成器不是默认为Mersenne算法生成整数吗？R(正态分布、一致数、指数分布等)中的其他随机数不是这些伪随机整数的确定性变换吗？z2 <- rnorm(5)# [1] -0.6264538 0.1836433 -0.8356286 1.5952808
浏览 1提问于2016-02-12得票数 4
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我有一个时间序列数据如下所示数据的频率分布如下这是Q-Q图。看起来数据呈指数分布。我的假设是，数据的噪声或误差成分也将以类似的方式分布。因此，为了使数据呈正态分布，采用了对数变换，得到了如下的频率分布和Q-Q图。📷我非常感谢你的答
浏览 0提问于2022-10-07得票数 0
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多元数据预处理
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我试图了解多元数据预处理是如何工作的，但我脑海中有一些问题。
例如，我可以在单变量数据中进行数据平滑、转换(box，微分)、去噪(对于任何机器学习问题)。不仅是时间序列预测)。或者一个不是光滑的，另一个是光滑的(我需要滑动窗口avg )。对于一个变量，而不是另一个变量。)情况会怎样？我该怎么办？
浏览 0提问于2022-03-31得票数 0
找到关于平均值对称的两个值a和b，使得随机变量取值在它们之间的概率为0.99 我已经使用下面的代码来查找z值pnorm(0.005)
浏览 13提问于2020-04-07得票数 0
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我检查了它是否为正态分布：import scipyfrom scipy.stats import mstats我的一个脚本是不是错了？另外，我应该提到我的数据的平均值是0.056，数字范围从0.014到0.171 (85个观察值)，我不确定这些数字如此小的事实是否重要。0.431264326632-0.
浏览 1提问于2015-11-30得票数 1
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时间序列异常预测/预测？
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有哪些选项可以预测下一次观测什么时候会成为时间序列中的离群点？起初，我想训练一个简单的预测模型，这个模型能够很好地预测正常值，但不预测异常值，因为我对此更感兴趣。请注意，我希望预测下一次观测将是异常的，而不是检测以前的异常观测。我在网上找不到关于这个话题的任何文献。我只是没有捕捉到一些可能被证明是一个更好的预测器的特性，还是有一些可能会有所帮助的方法？
浏览 0提问于2022-07-29得票数 0
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我有一个倾斜的分布，如下所示：我如何把它转换成高斯分布？值表示等级，因此，只要值的顺序保持不变，修改值就不会造成信息丢失。如果不同的发行版改变了我的ML模型的行为，我这样做是为了进行实验。通过大量的实验，我能够为单个特性找到一个合理的转换，但它并没有推广到其他特性：
normalize(np.log(0.30 + original))。**这是图像i.stack.imgur.com/uzorK.jpg，但我没有足够的代表发布超过2张图片
浏览 0提问于2016-09-25得票数 4
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我正在研究一个线性回归问题，线性回归模型的一个假设是特征应该是正态分布的。因此，为了将我的非线性特征转换为线性特征，我正在执行一些转换，如log、box、平方根变换等。我同时拥有离散和连续的数值变量(给出了每个变量的直方图和qq图的示例)：📷离散变量直方图与QQ图📷
从连续变量的qq图中，我们可以看到，红线上有不存在的点，因此需要某种变换。因此，我可能尝试不同<
浏览 0提问于2021-11-17得票数 0
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我有10组1000个历史值，其中一些是正态分布的，另一些是非正态分布的(根据Jarque-Bera检验)。现在我想根据每个集合的分布来模拟1,000个值。是否有可能有一个既适用于正态分布又适用于非正态分布的公式，即无论正态分布还是非正态分布，模拟分布都将具有相同的样本偏度和峰度？
浏览 2提问于2014-03-09得票数 0
为简单起见，假设价格范围包含足够的存储桶(例如，40美分范围的增量为41美分)，以使这种分布变得实用。我该如何分配这些项目，以形成存储在向量中的正常钟形曲线？它不一定要完美，但要切合实际。我(非常)天真的想法是假设随机数应该形成正态分布，所以我可以做一些事情，比如有一个二进制RNG。如果“1”出现20次，则它位于向量的中间。对每个项目执行此操作，直到X个单位被计算在内。这可能是对的，也可能不是，而且在任何情况下，效率似乎都比必要的低得多。我在找一些更明智的</e
浏览 4提问于2012-06-15得票数 2
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有没有办法使用python从矩阵正态分布()中随机抽取样本？Numpy具有从一维正态分布和多元正态分布绘制的功能，但我在矩阵正态分布上找不到任何东西。谢谢。
浏览 4提问于2017-02-07得票数 1
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如何在中添加可训练变量
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我想在由编写的神经网络模型中添加可训练参数'p‘。参数'p‘应该在0到1之间，它可以在0到1之间，用σ函数变换(例如p= 1/(1 + exp(-pi))，在这种情况下，从sigmoid函数得到的值应该是正态分布的。
浏览 2提问于2022-03-17得票数 -2
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