优化Box-cox转换，无法在初始参数处评估功能 [英] Optimize box-cox transform, function cannot be evaluated at initial parameters

问题描述

我正在尝试进行自动Box-cox转换(这通常对规范数据的人们很有用)，但是在以R的乐观主义者可以接受的方式来表达我的优化方面遇到了麻烦.它通常可以工作，但是我不清楚是什么导致它在极端偏斜的变量上失败.

I'm trying to make an automatic box-cox transform (which should be generally useful to folks norming data), but having trouble phrasing my optimization in a way that R's optim is OK with. It generally works, but I'm unclear on what's causing it to fail on variables with extreme skew.

想法是在box-cox变换中选择Lambda参数，以使数据集偏度的绝对值最小.

The idea is to choose the parameter of Lambda in the box-cox transform that minimizes the absolute value of the skewness of the dataset.

library(car)
library(moments)

xskew <- function(data,par){
    abs(skewness(bcPower(data,lambda=par[1]),na.rm=T)) # minimize abs(skew)
}

boxit <- function(x){
    res <- optim(par=c(-5,5), xskew, data=x+1)         # find argmin(^) lambda
    print(res$par)
    return(bcPower(x+1,lambda=res$par[1]))

这通常效果很好，例如:

This generally works quite well, for example:

> skewness(rbeta(1000,12,3))
[1] -0.6439532

成为

> skewness(boxit(rbeta(1000,12,3)))
[1] -5.980757e-08

-几乎为0偏斜.

但是在一个极其偏斜的变量上，我得到了:

But on one extremely skewed variable, I'm getting:

Error in optim(par = c(-5, 5), xskew, data = x + 1) (from #2) : 
  function cannot be evaluated at initial parameters

我的想法可能是:

1. 不了解bcPower函数如何处理接近零或无穷大的值.
2. 滥用乐观情绪
3. 也许做些更愚蠢的事情，因为我正在构架一些可能无法融合的事情.

推荐答案

糟糕，我使用的是2参数求解器，而不是使用具有明确的上下限的1-参数求解器.我需要的最佳通话是:

Oops, I was using a 2 param solver instead of using a 1-param solver with explicit lower, upper bounds. The optim call I needed was:

optim(par=-2, xskew, x=x, method="Brent", lower=-20, upper=20)

稍微重新定义了xskew函数调用.

And slight redefinition to the xskew function call.

这篇关于优化Box-cox转换，无法在初始参数处评估功能的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！