非正規データセットを変換およびモデル化する方法こんにちは、
私は、3 つの中心点を持つ 5 変数の完全要因スクリーニングから生成されたデータセットを使用しています。 生データは指数分布で大きく偏っています。 log、log10、平方根、さまざまなボックス-コックス変換を試しましたが、正規分布にほぼ近づくものさえ得られないようです。
| 状態 | パターン | データ1 |
| 1 | +−−+− | 0.59 |
| 2 | −＋−−− | 1.6 |
| 3 | −−−＋− | 1.78 |
| 4 | +−++− | 0.45 |
| 5 | +−−−− | 1.37 |
| 6 | −＋＋−− | 0.87 |
| 7 | ＋＋＋－ | 0.05 |
| 8 | −−−−− | 4.46 |
| 9 | ++--- | 0.14 |
| 10 | −＋−＋− | 0.36 |
| 11 | ＋＋＋−− | 0.11 |
| 12 | +−+−− | 0.8 |
| 13 | −＋＋− | 0.33 |
| 14 | ＋＋＋－ | 0.05 |
| 15 | −−＋−− | 2.43 |
| 16 | −−＋− | 1.53 |
| 17 | 0 | 0.86 |
| 18 | 0 | 0.79 |
| 19 | 0 | 0.9 |
| 20 | −＋−−＋ | 0.94 |
| 21 | ＋＋＋＋ | 0.87 |
| 22 | −−＋＋＋ | 0.91 |
| 23 | −−−＋＋ | 0.72 |
| 24 | −＋−＋＋ | 0.05 |
| 25 | −−＋−＋ | 2.74 |
| 26 | −＋＋−＋ | 0.72 |
| 27 | −＋＋＋ | 0.08 |
| 28 | +−+−+ | 2.92 |
| 29 | −−−−+ | 4.08 |
| 30 | ＋＋－－＋ | 0.88 |
| 31 | +−−−+ | 3.98 |
| 32 | ＋−−＋＋ | 0.82 |
| 33 | ++++ | 0.08 |
| 34 | ++++ | 0.78 |
| 35 | ＋＋＋＋ | 0.06 |
1. データセットを処理するにはどのような変換が適切ですか?
2. データを変換する適切な方法がない場合、どのようにモデル化できますか? (Fit Modelなどを使用)
3. データが変換された後、予測プロファイラーの結果が変換されている場合、その結果をどのように解釈すればよいですか?
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング実験計画法予測モデリングと機械学習ウィンドウズRe: 非正規データセットを変換およびモデル化する方法なぜデータを変換するのですか?正規分布する必要があるのは残差です。
