Box-Cox-Transformation, auch bekannt als Box-Cox-Verfahren, bezeichnet eine statistische Methode zur Transformation von nicht-normalverteilten Daten.

Der Begriff "Box-Cox" stammt von den Statistikern George Box und David Cox, die diese Methode in den 1960er Jahren entwickelt haben. Die Box-Cox-Transformation wird häufig angewendet, um die Varianz in den Daten zu stabilisieren oder die Normalverteilung zu erreichen. Sie ist besonders nützlich, wenn lineare Modelle verwendet werden sollen, da viele dieser Modelle die Annahme einer Normalverteilung der Daten erfordern. Das Verfahren der Box-Cox-Transformation besteht darin, einen Parameter (λ) zu schätzen, der die beste Transformation der Daten liefert. λ kann jeden Wert annehmen, einschließlich negativer Werte, wobei verschiedene Werte unterschiedliche Transformationen bedeuten. Ein λ-Wert von 0 entspricht einer logarithmischen Transformation, während ein Wert von 1 keine Transformation bedeutet. Die Schätzung des optimalen λ-Wertes erfolgt oft durch Maximierung der maximalen Wertabweichung oder durch Minimierung der Varianz der transformierten Daten. Es gibt verschiedene Methoden zur Schätzung von λ, darunter Maximum-Likelihood-Schätzung und die Methode des Profil-Likelihoods. Die Box-Cox-Transformation kann auf verschiedene Arten angewendet werden, einschließlich der Transformation der gesamten Datensatzes oder nur einer bestimmten Variable. Sie ist nicht auf eine bestimmte Verteilung der Daten beschränkt und kann daher vielseitig in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Aktien, Krediten, Anleihen, Geldmärkten und Kryptowährungen eingesetzt werden. In der Praxis kann die Box-Cox-Transformation dazu beitragen, Verzerrungen zu korrigieren, die aufgrund von Nicht-Normalverteilung in den Daten auftreten können. Sie ermöglicht eine bessere Anpassung an statistische Modelle und verbessert die interpretierbaren Ergebnisse von Regressionen und anderen analytischen Ansätzen.