Excel での box-cox 変換 (ステップバイステップ)

ボックス コックス変換は、非正規分布のデータ セットをより正規分布のセットに変換するために一般的に使用される方法です。

基本的な考え方は、次の式を使用して、変換されたデータが可能な限り正規分布に近づくような λ の値を見つけることです。

• y(λ) = (y ^λ – 1) / λ (y ≠ 0 の場合)
• y = 0の場合、y(λ) = log(y)

次のステップバイステップの例は、Excel のデータ セットに対してボックス コックス変換を実行する方法を示しています。

ステップ 1: データを入力する

データセットから値を入力することから始めましょう。

ステップ 2: データを並べ替える

次に、インデックス列と並べ替えられたデータ列を作成します。

ステップ 3: Lambda の任意の値を選択する

次に、ラムダに任意の値 1 を選択し、一時的なボックス-コックス変換をデータに適用します。

ステップ 4: Z スコアを計算する

次に、各インデックス値の Z スコアを計算します。

次に、box-cox 変換された値と Z スコアの間の相関関係を計算します。

ステップ 5: 最適なラムダ値を見つける

次に、ゴール シークを使用して、box-cox 変換で使用する最適なラムダ値を見つけます。

これを行うには、上部のリボンに沿って[データ]タブをクリックします。次に、 「予測」グループの「What-If-分析」をクリックします。

ドロップダウン メニューで、 [目標検索]をクリックし、次の値を入力します。

[OK]をクリックすると、ゴール シークは自動的に最適なラムダ値-0.5225を見つけます。

ステップ 6: ボックス-コックス変換を実行する

最後に、ラムダ値 -0.5225 を使用して、box-cox 変換を元のデータに適用します。

おまけ: Excel で Jarque-Bera テストを実行することで、変換されたデータが正規分布していることを確認できます。

追加リソース

Excel でデータを変換する方法 (対数、平方根、立方根)
Excel で Z スコアを計算する方法