| dbo:abstract
|
- In statistics, data transformation is the application of a deterministic mathematical function to each point in a data set—that is, each data point zi is replaced with the transformed value yi = f(zi), where f is a function. Transforms are usually applied so that the data appear to more closely meet the assumptions of a statistical inference procedure that is to be applied, or to improve the interpretability or appearance of graphs. Nearly always, the function that is used to transform the data is invertible, and generally is continuous. The transformation is usually applied to a collection of comparable measurements. For example, if we are working with data on peoples' incomes in some currency unit, it would be common to transform each person's income value by the logarithm function. (en)
- En estadística, la transformación de datos se efectúa para asegurarse que estos tienen una distribución normal (lo que puede ser un remedio para analizar datos que tienen otros tipos de distribución, falta de normalidad, linealidad, y homocedasticidad). Con la transformación de los datos estos se preparan para diferentes tipos de análisis, como los de regresión, t de student, correlación y ANOVA. Cuando se usan este tipo de la transformación de datos puede ser necesaria ya que este tipo de análisis asumen que los datos deben ser lineales, normales y tienen homocedasticidad en su varianza. Este tipo de transformación se conoce también como transformación de la linealidad. Un buen indicador de datos con una distribución normal es que el sesgo en el rango va de -0,8 a 0,8 y la curtosis se encuentra en el rango de -3,0 a 3,0. La normalidad se mide comúnmente con , como las de y . Para los novatos en estadística el análisis de muestras que no tienen una distribución normal pueden ser un problema, porque las pruebas paramétricas estadísticas comunes asumen normalidad en los datos, es decir, que la distribución de los mismos se ajusta a una campana de Gauss. Si la distribución de los datos no es normal se asume que la distribución de los datos no es semejante estadísticamente a una campana de Gauss, porque sus intervalos de confianza pueden estar a menudo fuera de centro o ser estrechos. Si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño o los datos están sesgados hacia una distribución no normal se puede intentar hacer una de las siguientes transformaciones: logarítmica, raíz cuadrada o inversa. Se debe tener en cuenta que el tipo de trasformación que se use debe ser acorde con el tipo de datos que se desea transformar, para ello debe considerarse si la variable tiene distribución continua y que tipo datos son (por ejemplo, resultados de conteos, porcentajes, etc.). Para personas con mayor experiencia en estadística que tengan datos cuya distribución no se ajusta a la normalidad se sugiere definir la distribución real de los datos, que puede ser exponencial, poisson, etc., y analizarlos usando procedimientos específicos (algunos de ellos encontrados en el ) que asumen de facto ese tipo de distribución. (es)
- Преобразование данных — это применение детерминированной математической функции к каждой точке множества данных, то есть каждая точка данных zi заменяется преобразованным значением , где f — функция. Преобразования обычно применяются так, что данные больше подходят для процедуры статистического вывода, которую хотят применять, для улучшения интерпретируемости или для представления. Почти всегда функция, которая применяется для преобразования данных, обратима, и обычно является непрерывной. Преобразование обычно применяется к коллекции сравнимых показателей. Например, если мы работаем с данными по доходам людей в некоторой валюте, обычно преобразуется доход каждого человека с помощью логарифмической функции. (ru)
- В статистиці перетворення даних зводиться до застосування детермінованої математичної функції до кожного елементу в наборі даних, тобто, кожна точка z в наборі даних замінюється на трансформоване значення , де f – це якась функція. Перетворення зазвичай застосовуються для того, щоб дані точніше відповідали припущенням процедури статистичного зведення, а також для покращення інтерпретації або вигляду графіків. Майже завжди функція, застосована для трансформації даних, має обернену та єнеперервною. Трансформацію зазвичай застосовують до набору порівняних вимірювань. Наприклад, якщо ми маємо набір даних про доходи населення в якійсь валюті, трансформацію зазвичай виконують за допомогою логарифмічної функції. (uk)
|
| rdfs:comment
|
- В статистиці перетворення даних зводиться до застосування детермінованої математичної функції до кожного елементу в наборі даних, тобто, кожна точка z в наборі даних замінюється на трансформоване значення , де f – це якась функція. Перетворення зазвичай застосовуються для того, щоб дані точніше відповідали припущенням процедури статистичного зведення, а також для покращення інтерпретації або вигляду графіків. Майже завжди функція, застосована для трансформації даних, має обернену та єнеперервною. Трансформацію зазвичай застосовують до набору порівняних вимірювань. Наприклад, якщо ми маємо набір даних про доходи населення в якійсь валюті, трансформацію зазвичай виконують за допомогою логарифмічної функції. (uk)
- In statistics, data transformation is the application of a deterministic mathematical function to each point in a data set—that is, each data point zi is replaced with the transformed value yi = f(zi), where f is a function. Transforms are usually applied so that the data appear to more closely meet the assumptions of a statistical inference procedure that is to be applied, or to improve the interpretability or appearance of graphs. (en)
- En estadística, la transformación de datos se efectúa para asegurarse que estos tienen una distribución normal (lo que puede ser un remedio para analizar datos que tienen otros tipos de distribución, falta de normalidad, linealidad, y homocedasticidad). Con la transformación de los datos estos se preparan para diferentes tipos de análisis, como los de regresión, t de student, correlación y ANOVA. Cuando se usan este tipo de la transformación de datos puede ser necesaria ya que este tipo de análisis asumen que los datos deben ser lineales, normales y tienen homocedasticidad en su varianza. Este tipo de transformación se conoce también como transformación de la linealidad. Un buen indicador de datos con una distribución normal es que el sesgo en el rango va de -0,8 a 0,8 y la curtosis se e (es)
- Преобразование данных — это применение детерминированной математической функции к каждой точке множества данных, то есть каждая точка данных zi заменяется преобразованным значением , где f — функция. Преобразования обычно применяются так, что данные больше подходят для процедуры статистического вывода, которую хотят применять, для улучшения интерпретируемости или для представления. (ru)
|
