データにモデルを当てはめてみる（00:00:45 - 00:01:32）
Box-Cox変換でデータを正規分布に近づけてみよう

今回はデータを前処理する手法の一つとして、データの分布を正規分布に近づける方法（Box-cox変換、Yeo-Johnson変換）を紹介したいと思います。
★動画で使用したpythonコード：https://k-dm.work/ja/timeseries/basic/004-preprocess-log/

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★参考文献
・https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.yeojohnson.html
・Weisberg, Sanford. "Yeo-Johnson power transformations." Department of Applied Statistics, University of Minnesota. Retrieved June 1 (2001): 2003.
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★目次
0:00 タイトル
0:45 データにモデルを当てはめてみる
1:32 残差の分布を確かめる
3:11 Box-Cox変換
3:43 Yeo-Johnson変換
4:09 pythonで動かしてみる
5:27 変換をした時の残差の分布の変化を見る
7:29 まとめ
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★SNS
twitter：https://twitter.com/intent/follow?screen_name=_K_DM
ブログ: https://kdm.hatenablog.jp/
コード置き場: https://k-dm.work/ja/
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★BGM
キューブスカイ (by かずち様) https://dova-s.jp/bgm/play1365.html
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