R语言构建回归模型诊断（正态性无效）进行变量变换使用car包中的powerTransform函数对目标变量进行Box-Cox变换（Box–Cox transform to normality)
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言构建回归模型诊断（正态性无效）进行变量变换使用car包中的powerTransform函数对目标变量进行Box-Cox变换（Box–Cox transform to normality)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
R语言构建回归模型并进行模型诊断（正态性不满足时）、进行变量变换（Transforming variables）、使用car包中的powerTransform函数对目标变量进行Box-Cox变换（Box–Cox transformation to normality）
目录
CSDN 社区图书馆，开张营业！
深读计划，写书评领图书福利~
以上是关于R语言构建回归模型诊断（正态性无效）进行变量变换使用car包中的powerTransform函数对目标变量进行Box-Cox变换（Box–Cox transform to normality)的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
R语言构建回归模型并进行模型诊断diagnostics（正态性线性独立性方差齐性）如果模型构建的初始假设不满足常使用的补救措施（Corrective measures）
R语言构建回归模型并进行模型诊断（线性关系不满足时）进行变量变换（Transforming variables）使用car包中的boxTidwell函数对预测变量进行Box–Tidwell变换
R语言普通最小二乘(OLS)回归说明以及构建普通最小二乘(OLS)回归需要满足的四个假设（Normality（正态性）Independence（独立性）Linearity（线性度）方差齐性）
R语言Box-Cox变换实战（Box-Cox Transformation）：将非正态分布数据转换为正态分布数据计算最佳λ变换后构建模型