Преобразование Бокса-Кокса
Использование fints объект для tsobj аргумент boxcox не рекомендуется. Использовать fts2timetable для преобразования fints объект в timetable объект, а затем использовать timetable2table и table2array.
[transdat,lambda] = boxcox(data) [transfts,lambda] = boxcox(tsobj) transdat = boxcox(lambda,data) transfts = boxcox(lambda,tsobj)
| Вектор данных. Должен быть положительным и указан как вектор данных столбца. |
| Объект финансового временного ряда. |
boxcox преобразует ненормально распределенные данные в набор данных, который имеет приблизительно нормальное распределение. Преобразование Бокса-Кокса представляет собой семейство силовых преобразований.
Если λ не = 0, то
− 1λ
Если λ = 0, то
данные)
Логарифм - натуральный логарифм (логарифмическое основание e). Алгоритм вызывает поиск значения λ, которое максимизирует функцию логарифмического правдоподобия (LLF). Поиск выполняется с использованием fminsearch.
[transdat,lambda] = boxcox(data) преобразует вектор данных data использование метода преобразования Box-Cox в transdat. Он также оценивает параметр преобразования λ.
[transfts,lambda] = boxcox(tsojb) преобразует объект финансового временного ряда tsobj использование метода преобразования Box-Cox в transfts. Он также оценивает параметр преобразования λ.
Если входные данные являются вектором, lambda является скаляром. Если ввод является объектом финансового временного ряда, lambda - структура с полями, аналогичными компонентам объекта; например, если объект содержит имена серий Open и Close, lambda имеет поля lambda.Open и lambda.Close.
transdat = boxcox(lambda, data) и transfts = boxcox(lambda, tsobj) преобразование данных с использованием определенного заданного λ для преобразования Бокса-Кокса. Этот синтаксис не находит оптимального λ, который максимизирует LLF.
Использовать boxcox преобразование рядов данных, содержащихся в объекте финансового временного ряда, в другой набор рядов данных с относительно нормальными распределениями.
Создание объекта финансового временного ряда из поставляемого whirlpool.dat файл данных.
whrl = ascii2fts('whirlpool.dat', 1, 2, []);Warning: FINTS is not recommended. Use TIMETABLE instead. For more information, see <a href="matlab:web(fullfile(docroot, 'finance/convert-from-fints-to-timetables.html'))">Convert Financial Time Series Objects (fints) to Timetables</a>.
Заполните все отсутствующие значения, обозначенные NaNнаходится в стволе со значениями, вычисленными линейным методом.
f_whrl = fillts(whrl);
Warning: FINTS is not recommended. Use TIMETABLE instead. For more information, see <a href="matlab:web(fullfile(docroot, 'finance/convert-from-fints-to-timetables.html'))">Convert Financial Time Series Objects (fints) to Timetables</a>.
Преобразование ненормально распределенного заполненного ряда данных f_whrl в нормально распределенный с использованием преобразования Box-Cox.
bc_whrl = boxcox(f_whrl);
Warning: FINTS is not recommended. Use TIMETABLE instead. For more information, see <a href="matlab:web(fullfile(docroot, 'finance/convert-from-fints-to-timetables.html'))">Convert Financial Time Series Objects (fints) to Timetables</a>.
Сравните результат Close ряды данных с нормальной (гауссовой) функцией распределения вероятностей и ненормально распределенными f_whrl.
subplot(2, 1, 1); hist(f_whrl.Close);
Warning: FINTS is not recommended. Use TIMETABLE instead. For more information, see <a href="matlab:web(fullfile(docroot, 'finance/convert-from-fints-to-timetables.html'))">Convert Financial Time Series Objects (fints) to Timetables</a>.
grid; title('Nonnormally Distributed Data');
subplot(2, 1, 2);
hist(bc_whrl.Close);Warning: FINTS is not recommended. Use TIMETABLE instead. For more information, see <a href="matlab:web(fullfile(docroot, 'finance/convert-from-fints-to-timetables.html'))">Convert Financial Time Series Objects (fints) to Timetables</a>.
grid; title('Box-Cox Transformed Data');
Гистограмма вверху представляет функцию распределения вероятностей заполненного ряда данных, f_whrl, который является исходным серией данных whrl с отсутствующими значениями, интерполированными линейным методом. Распределение смещено влево (обычно не распределено). Линейчатая диаграмма внизу менее скошена влево. При построении графика функции распределения вероятности по Гауссу (PDF) с аналогичным средним и стандартным отклонением распределение преобразованных данных очень близко к норме (Гауссову). При проверке содержимого результирующего объекта bc_whrl, вы находите объект, идентичный исходному объекту whrl но содержимое представляет собой преобразованный ряд данных.