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:

$Y^{(\lambda)}=\left\{\begin{matrix} \frac{(Y_t+c)^\lambda-1} {\lambda} & \mbox{für }\lambda \ne 0 \\ ln(Y_t+c) & \mbox{für }\lambda = 0\end{matrix}\right.$

Für das Finden eines geeigneten Wertes für λ gibt es zwei Methoden. Einmal das eher heuristische Gittersuchverfahren und zum anderen die Schätzung von λ im Rahmen einer Maximum-Likelihood-Schätzung der ARMA-Koeffizienten.