Hallo,
Ich arbeite mit einem Datensatz, der aus einem vollfaktoriellen Screening mit 5 Variablen und 3 Mittelpunkten erstellt wurde. Die Rohdaten sind stark verzerrt und exponentiell verteilt. Ich habe Log-, Log10-, Quadratwurzel- und verschiedene Box-Cox-Transformationen ausprobiert und kann anscheinend nichts erreichen, was auch nur annähernd einer Normalverteilung entspricht.
| Zustand | Muster | Daten1 |
| 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. Welche Art von Transformation ist für die Verarbeitung des Datensatzes geeignet?
2. Wie können die Daten modelliert werden, wenn es keine geeigneten Methoden zur Transformation gibt? (mithilfe von Fit Model usw.)
3. Wie interpretiere ich die Ergebnisse des Vorhersageprofils nach der Transformation der Daten, wenn sie transformiert wurden?
