안녕하세요,
저는 3개의 중앙점을 사용하여 변수 5개 전체 요인 선별을 통해 생성된 데이터세트로 작업하고 있습니다. 원시 데이터는 지수 분포로 심하게 치우쳐 있습니다. 나는 log, log10, 제곱근 및 다양한 box-cox 변환을 시도했지만 거의 정규 분포에 접근하는 것조차 얻지 못하는 것 같습니다.
| 상태 | 무늬 | 데이터1 |
| 1 | +−−+− | 0.59 |
| 2 | −+−−− | 1.6 |
| 삼 | −−−+− | 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. 데이터 세트를 처리하는 데 어떤 종류의 변환이 적합합니까?
2. 데이터를 변환하는 적절한 방법이 없다면 어떻게 모델링할 수 있습니까? (Fit Model 등을 사용하여)
3. 데이터가 변환된 후 예측 프로파일러 결과가 변환된 경우 어떻게 해석합니까?
