Трансформация Бокса-Кокса Опции

[fruitfly]

Здравствуйте,
Ситуация: есть данные по шести экспериментальным группам. Хочу сделать АНОВУ, знаю что для этого данные должны быть нормально распределены. Вопрос такой: Как смотреть распределение (1) у всех групп по отдельности или (2) у всех групп вместе. Если (1) у 5 групп нормально распределены а у одной нет. Что делать. Что такое Cox-Box трансформация. Как ее сделать. Правда ли что это самая мощная трансформация?

[Игорь]

Не могу с этим однозначно согласиться. Описанное задание (так как оно сформулировано) напоминает классическое задание для применения трансформации Бокса-Кокса. Есть переменная отклика (возможно, не нормальная) и влияющая переменная с шестью уровнями. Соответственно, находится лямбда, которая минимизирует ошибку, иными словами делаем следующую дисперсионную модель: boxcox(dependent) ~ independent

Обдумал. Вы совершенно правы, уважаемый плав. Я ошибся. В данной задаче так и должно быть.

Еще раз посмотрел найденные материалы по ссылке, которые указал выше, о многомерном преобразовании Бокса-Кокса. Автор настоятельно рекомендует его использование в случае применения факторного и дискриминантного анализа. Словом, там, где исходные данные, при внешней схожести (таблица) представляют собой не набор выборок, а одну многомерную выборку. В этом случае ведь действительно нужно применять многомерное обобщение Бокса-Кокса, а не обычное преобразование для каждого "измерения"?

[плав]

Обдумал. Вы совершенно правы, уважаемый плав. Я ошибся. В данной задаче так и должно быть.

Еще раз посмотрел найденные материалы по ссылке, которые указал выше, о многомерном преобразовании Бокса-Кокса. Автор настоятельно рекомендует его использование в случае применения факторного и дискриминантного анализа. Словом, там, где исходные данные, при внешней схожести (таблица) представляют собой не набор выборок, а одну многомерную выборку. В этом случае ведь действительно нужно применять многомерное обобщение Бокса-Кокса, а не обычное преобразование для каждого "измерения"?

Вы абсолютно правы, в той статье речь идет о многомерных методиках, т.е. случаях, когда у нас есть несколько разных переменных. Иными словами, если бы автор изучал влияние взаимосвязь уровней систолического, диастолического артериального давления, триглицеридов, холестрина и возраста, то тогда надо было бы использовать многомероное обобщение.