Transformación Box Cox Y: muestra valores no transformados en Prediction ProfilerHola,
Después de aplicar una transformación Box Cox Y a una respuesta, el Generador de perfiles de predicción, hasta donde tengo entendido, solo muestra la respuesta transformada. Así también las conveniencias tienen que basarse en estos valores transformados. La fórmula de predicción sólo conduce también a la respuesta transformada. ¿Existe algún método para tratar esto? Agradecería trabajar con valores retransformados en Prediction Profiler.
¡Gracias por cualquier consejo!
Saludos,
ben
Re: Transformación Box Cox Y - Mostrar valores no transformados en Prediction ProfilerAquí está la definición del cálculo de la transformación utilizada por JMP:
Tenga en cuenta que el denominador usa la media geométrica de y. No puedo verificar tu resultado porque no puedo obtener la media geométrica de tus datos no transformados.
Apliqué la transformación Box-Cox al :peso variable en gran clase usando lambda = 0.5 y obtuve 95 => 177.3396219 en la tabla de datos. Obtengo el mismo resultado cuando lo calculo directamente:
Re: Transformación Box Cox Y - Mostrar valores no transformados en Prediction ProfilerMis disculpas por la probablemente muy mala pregunta. Hice una transformación de Box Cox de mis datos, pero cuando guardé los datos transformados, no era lo que esperaba.
La lambda asociada con mi transformación Box Cox fue 0,5. Se adjuntan los primeros valores transformados. El primer valor no transformado fue 113.000, mientras que el valor transformado fue 237.441,53296. Esto no corresponde a ninguna fórmula de transformación de Box Cox que haya visto en la web, incluida la del sitio web de JMP. ¿Alguien podría aclarar exactamente cuál es la fórmula de transformación?
Re: Transformación Box Cox Y - Mostrar valores no transformados en Prediction ProfilerMuchas gracias por su explicación y los dos enfoques útiles.Re: Transformación Box Cox Y - Mostrar valores no transformados en Prediction ProfilerUsar una respuesta transformada o un predictor/factor/variable explicativa requiere un cambio de pensamiento. Todo el análisis es en términos de la variable transformada. La mayoría de los científicos actuales, por ejemplo, no transformarían el pH en actividad de hidronio.
La naturaleza de la transformación podría hacer que sea más fácil respaldar la transformación de la respuesta. Por ejemplo, si la transformación es raíz cuadrada Y, simplemente eleva la predicción al cuadrado. Generalmente seleccionamos un valor para la transformada de Box-Cox que corresponde a una realidad física, ya que las dimensiones y relaciones naturales a menudo funcionan de esa manera. Generalmente puedes pensar en el valor como una potencia, aunque no es exactamente lo mismo. Entonces, un valor de parámetro de -0,5 correspondería a la raíz cuadrada recíproca.
Una vez que identifique la naturaleza de la transformación, es posible que pueda usar una transformación en el cuadro de diálogo Ajustar modelo en lugar de usar la transformación Box-Cox. Luego, JMP perfilará la respuesta en términos de la respuesta original. De lo contrario, puede guardar el modelo para la respuesta transformada de Ajustar mínimos cuadrados haciendo clic en el triángulo rojo y seleccionando Guardar columnas > Fórmula de predicción. Luego puede seleccionar la columna, seleccionar Cols > Fórmula y aplicar la función inversa. Después de guardar los cambios en la fórmula, seleccione Gráfico > Generador de perfiles, seleccione la fórmula de predicción modificada y haga clic en Aceptar.
