Box-Cox-Transformation
# Box-Cox-Transformation

Die Box-Cox-Transformation ist ein mathematisches Instrument der Regressionsanalyse und der Zeitreihenanalyse, mit dem eine Stabilisierung der Varianz erreicht werden soll. Die Formel lautet:

    $Y_{t}^{(\lambda )}=\left\{{\begin{matrix}{\dfrac {(Y_{t}+c)^{\lambda }-1}{\lambda }}&\quad \mathrm {f{\ddot {u}}r\;\;} \lambda \neq 0\\[10pt]\ln(Y_{t}+c)&\quad \mathrm {f{\ddot {u}}r\;\;} \lambda =0\end{matrix}}\right.$

Es gibt verschiedene Methoden, um geeignete Werte für $\lambda$ zu finden. Zum Beispiel kann $\lambda$ zusammen mit anderen Modellparametern mittels Maximum-Likelihood-Schätzung oder durch visuellen Vergleich der transformierten Daten bestimmt werden.

