YeoとJohnsonの変換に関するラムダの推定

Question

私はcsvファイルに降雨値の時系列を持っています。私はデータのヒストグラムをプロットしました。ヒストグラムは左に歪んでいます。私は値が正規分布になるように変換したかったのです。 Rで利用できるYeo-Johnson変換を使用しました。変換された値はhereです。

私の質問である：上記の変換において

、私は正常に動作ラムダ、0.5の試験値を用います。時系列からラムダの最適値を決定するために遠く離れていますか？私は何か提案を感謝します。

library(car) 
dat <- scan("Zamboanga.csv") 
hist(dat) 
trans <- yjPower(dat,0.5,jacobian.adjusted=TRUE) 
hist(trans) 

Here is the csv file：

はこれまでのところ、ここのコードです。

Answer 1

まず、車のパッケージから関数boxCoxを使って最適なラムダを見つけ、λを最尤法で推定します。ベンBolkerコメントで言ったように、ここでのモデルはその後、最適化されたラムダを使用

your_model <- lm(dat~1) 

のようなものかもしれない

boxCox(your_model, family="yjPower", plotit = TRUE) 

：

あなたはこのようにそれをプロットすることができますあなたの既存のコードで。