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我对 boxcoxfit 功能有疑问。

我模拟了一些数据，现在我想为回归参数和 box-cox 变换中的参数创建估计器。

我使用包 geoR

我有一个具有 2 列的矩阵 X 和具有非负值的 Y（我通过 box-cox 的逆变换得到）。

我使用 aboxcoxfit(Y~X)并且答案有 4 个参数（一个额外的用于拦截）。当我将截距添加到 mz 矩阵 X 并再次运行 boxcosfit 时，对于 lambda=2，我得到了截距的无意义估计器。

这是我的完整代码：

library(geoR)
#optional
set.seed(80974140)
XX=matrix(rnorm(2000,100,12),ncol=2,nrow=1000)
epsilon=rnorm(1000,0,1)
beta=c(0,2,3)
a=2

#invers transformation  
inverz=function(y,a){
  if (a==0) inverz<-exp(y)
  else inverz<-(y*a+1)^(1/a)
  return(inverz)
}

jedna=rep(1,1000)
X=cbind(jedna,XX) #intercept
TY=X%*%beta+epsilon #regression model
head(cbind(TY,X))
Y=inverz(TY,a) #Observed data
summary(Y)
head(cbind(Y,X,epsilon))
boxcoxfit(object=Y,xmat=X)

和输出：

Fitted parameters:
lambda     beta0     beta1     beta2   sigmasq 
1.9903028 2.0598958 1.9415787 2.8965162 0.9945854 `

  • 我可以从 boxcoxfit 中减去截距吗？

  • 我可以得到估计标准吗？系数的偏差？

感谢您的回答

PS：对不起我的英语不好

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