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?

[Green]

nokh, Pinus
Афифи, Эйзен. Статистический анализ, Москва, Мир , 1982. Стр 147 (речь о случайных величинах, но не о нормально распределенных)
Монтгомери, Планирование эксперимента и анализ данных, 1980. стр282 , 288 ( а вообще всю главу прочтите)
Из модели, что ошибка e - распределена нормально, из того, что мы хотим оценить коэффициенты/параметры следует именно это. ( стр 288 внизу).


И еще. Оттого, что Вы для себя решаете, не следует что так трактует теория статистического оценивания.
Для того, чтобы провести оценку параметров - нам нужно предположение о нормальности.
=======
можно взять модель с любым распределением ошибки, но математика не проработана.
а проработана она для вот такого:

Матожидание для каждого значения E(y/x)= b0+b1*x
Каждое наблюдение у=b0+b1*x + е
е- случайная ошибка с нулевым матожиданием и дисперсией сигма^2

-------
А теперь жду источника, где написано что нужно норм распределение на каждом уровне X. Желательно не последних лет издания.
Или пояснения фразы "Подразумевается что Y нормально распределена на каждом уровне X. "

---------
Вообще, у меня возникает ощущение что Вы путаете два понятия - линейна по параметрам и линейна по переменным.
у=k*x+b
y=k*(x^2)+b
y=k*ln(x)+b

эти все функции линейны по параметрам. В теории статоценивания нам нужно оценить параметры.
поэтому сделайте нормальным y и крутите любые степени от х.

[Pinus]

nokh, Pinus
Афифи, Эйзен. Статистический анализ, Москва, Мир , 1982. Стр 147 (речь о случайных величинах, но не о нормально распределенных)
Монтгомери, Планирование эксперимента и анализ данных, 1980. стр282 , 288 ( а вообще всю главу прочтите)
Из модели, что ошибка e - распределена нормально, из того, что мы хотим оценить коэффициенты/параметры следует именно это. (стр 288 внизу).

Green, Вы утверждали, что для проведения регрессионного анализа необходимо нормальное распределение переменной Y. В приведенных Вами источниках на указанных страницах подтверждения Ваших слов нет.

А теперь жду источника, где написано что нужно норм распределение на каждом уровне X.

Можно привести много источников, но сначала докажите свои утверждения.
Если хотите развивать этот вопрос, то лучше открыть новую тему. В этой теме отвечать больше не буду.