Trasformazione box-cox in excel (passo dopo passo)

Una trasformazione box-cox è un metodo comunemente utilizzato per trasformare un set di dati non distribuito normalmente in un set distribuito più normalmente .

L’idea di base è trovare un valore per λ tale che i dati trasformati siano il più vicino possibile alla distribuzione normale, utilizzando la seguente formula:

• y(λ) = (y ^λ – 1) / λ se y ≠ 0
• y(λ) = log(y) se y = 0

L’esempio passo passo seguente mostra come eseguire una trasformazione box-cox su un set di dati in Excel.

Passaggio 1: inserisci i dati

Iniziamo inserendo i valori da un set di dati:

Passaggio 2: ordinare i dati

Quindi crea una colonna indice e una colonna dati ordinata:

Passaggio 3: scegli un valore arbitrario per Lambda

Successivamente, sceglieremo un valore arbitrario pari a 1 per lambda e applicheremo una trasformazione box-cox temporanea ai dati:

Passaggio 4: calcolare i punteggi Z

Successivamente, calcoleremo il punteggio z per ciascun valore dell’indice:

Calcoleremo quindi la correlazione tra i valori trasformati box-cox e gli z-score:

Passaggio 5: trovare il valore Lambda ottimale

Successivamente, utilizzeremo Goal Seek per trovare il valore lambda ottimale da utilizzare nella trasformazione box-cox.

Per fare ciò, fai clic sulla scheda Dati lungo la barra multifunzione in alto. Quindi fare clic su Analisi What-If nel gruppo Previsioni .

Nel menu a discesa, fai clic su Ricerca obiettivo e inserisci i seguenti valori:

Dopo aver fatto clic su OK , Goal Seek troverà automaticamente il valore lambda ottimale che è -0,5225 .

Passaggio 6: eseguire la trasformazione Box-Cox

Infine, applicheremo la trasformazione box-cox ai dati originali, utilizzando un valore lambda pari a -0,5225:

Bonus: possiamo confermare che i dati trasformati sono normalmente distribuiti eseguendo un test Jarque-Bera in Excel .

Risorse addizionali

Come trasformare i dati in Excel (log, radice quadrata, radice cubica)
Come calcolare i punteggi Z in Excel