![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 15 Регистрация: 13.09.2010 Пользователь №: 22733 ![]() |
Здравствуйте!
Буду благодарен за помощь в следующем: 1. Какие преобразования агументов существуют (кроме 1/х, lgx, корень из х)? 2. Существуют ли условия применения каждого из них? 3. Уделено ли внимание этому теоретическому аспекту в литературе, если да, то в какой? Спасибо!!! |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1218 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 ![]() |
Все преобразования можно разделить на (1) универсальное и (2) частные. Последние подразделяются на преобразования:
а). нормализующее ошибки - этого требуют параметрические методы (дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ и др.) б). стабилизирующие дисперсии - "развязывают", делают независимыми меры положения и рассеяния (масштаба) для ненормально распределённых данных в). ведущие к аддитивности - устраняют взаимодействия факторов, вызванные эффектом шкалы. Часто одно адекватное преобразование решает параллельно и а, и б и в. Наиболее известны нормализующие преобразования. В них выделяют угловые преобразования - для частот (варианты преобразования арксинуса и преобразования Фримана-Тьюки) и преобразования, которые относят к семейству степенных (power transformation). Все перечисленные Вами преобразования - из последней группы. Они получаются в качестве частных решений преобразования Бокса-Кокса (Box-Cox tr-n), которое неоднократно обсуждалось на форуме - см. поиском. Читайте Кендалл, Стьюарт - Многомерный стат. анализ и временные ряды, Афифи, Эйзен - Статистический анализ и все хорошие учебники по прикладной статистике. Условие применимости - должно быть адекватным, т.е должно решать ту задачу, для которой используется (а,б, в или все одновременно). Сообщение отредактировал nokh - 8.02.2011 - 21:32 |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 15 Регистрация: 13.09.2010 Пользователь №: 22733 ![]() |
Весьма признателен Вам, nokh, за ответ,
![]() Сообщение отредактировал Sjutka - 9.02.2011 - 14:44 |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 15 Регистрация: 13.09.2010 Пользователь №: 22733 ![]() |
|
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1218 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 ![]() |
Пока даже свободной минуты нет. Ищите в "Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды" со стр. 129-133 и далее.
|
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 15 Регистрация: 13.09.2010 Пользователь №: 22733 ![]() |
Спасибо!!!
|
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#7
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 15 Регистрация: 13.09.2010 Пользователь №: 22733 ![]() |
Здравствуйте!
Обращаюсь за помощью в поисках ответа на следующий вопрос: "Какие подходы, кроме указаных в этой теме, используются для преобразование ассиметричного закона распределения в симметричный". Спасибо! Сообщение отредактировал Sjutka - 11.10.2012 - 16:20 |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#8
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 15 Регистрация: 13.09.2010 Пользователь №: 22733 ![]() |
Здравствуйте!
Обращаюсь за помощью, подсказкой, ссылками на литературу в поисках ответа на вопрос связаный с применением "нормализующих" преобразований (логарифмирование, извлечение квадратного корня,..) случайной величины. В частности, интересует, каким образом осуществляется преобразование (возможно, приближение) функции плотности ( с асимметричной или симметричной формой кривой) распределения случайной величины к нормальной при использовании "нормализующих" преобразований? Правильно ли я пониманию - достаточно преобразовать значения случайной величины, чтобы считать функцию плотности приближенно нормальной? Спасибо! |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#9
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1 Регистрация: 14.10.2012 Из: Москва Пользователь №: 24261 ![]() |
Спасибо за полезный блог!
|
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |