A transformação Box-Cox é uma técnica estatística usada para estabilizar a variância e tornar os dados mais próximos de uma distribuição normal. Desenvolvida pelos estatísticos George Box e Sir David Cox, esta transformação envolve elevar os dados a uma potência variável, representada como lambda (λ).
A escolha de lambda depende das características dos dados, e a transformação é eficaz para lidar com problemas como heterocedasticidade e não normalidade.
A transformação Box-Cox é particularmente útil no contexto de regressão linear e outras análises estatísticas em que as suposições de normalidade e homocedasticidade são importantes. Ao aplicar essa transformação, os analistas visam melhorar o grau de confiança das inferências estatísticas e aprimorar o desempenho dos modelos, alinhando os dados com as suposições subjacentes a muitos métodos estatísticos.
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