Преобразование данных (статистика)

Преобразование данных (статистика) Преобразование данных может быть использовано для решения проблем с нормальностью и гомоскедастичностью.  Одномерная нормальность не требуется для […]

Преобразование данных (статистика)

  • Преобразование данных может быть использовано для решения проблем с нормальностью и гомоскедастичностью. 
  • Одномерная нормальность не требуется для значимости оценок параметров регрессии методом наименьших квадратов. 
  • Доверительные интервалы и проверка гипотез будут обладать лучшими статистическими свойствами при многомерной нормальности переменных. 
  • Логарифмическое преобразование, преобразование с квадратным корнем и мультипликативное обратное преобразование часто используются для положительных данных. 
  • Степенные преобразования, включая логарифм, могут создавать симметрию в данных с различными порядками значений. 
  • Преобразования, стабилизирующие дисперсию, направлены на устранение зависимости дисперсии от среднего значения. 
  • Одномерные функции могут быть точечно применены к многомерным данным для изменения их предельных распределений. 

Полный текст статьи:

Преобразование данных (статистика) — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх