Преобразование бокса-кокса в excel (шаг за шагом)

Преобразование Бокса-Кокса — это широко используемый метод преобразования набора данных с ненормальным распределением в набор с более нормальным распределением .

Основная идея состоит в том, чтобы найти такое значение λ, чтобы преобразованные данные были как можно ближе к нормальному распределению, используя следующую формулу:

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

В следующем пошаговом примере показано, как выполнить преобразование Бокса-Кокса для набора данных в Excel.

Шаг 1: Введите данные

Начнем с ввода значений из набора данных:

Шаг 2. Отсортируйте данные.

Затем создайте столбец индекса и столбец отсортированных данных:

Шаг 3. Выберите произвольное значение для Lambda.

Далее мы выберем произвольное значение 1 для лямбды и применим к данным временное преобразование Box-Cox:

Шаг 4: Рассчитайте Z-показатели

Далее мы рассчитаем z-показатель для каждого значения индекса:

Затем мы рассчитаем корреляцию между значениями, преобразованными Box-Cox, и z-показателями:

Шаг 5. Найдите оптимальное значение лямбды

Далее мы воспользуемся поиском цели, чтобы найти оптимальное значение лямбды для использования в преобразовании box-cox.

Для этого нажмите вкладку «Данные» на верхней ленте. Затем нажмите «Анализ «что, если»» в группе «Прогнозы» .

В раскрывающемся меню нажмите «Поиск цели» и введите следующие значения:

Как только вы нажмете «ОК» , Goal Seek автоматически найдет оптимальное значение лямбды, равное -0,5225 .

Шаг 6. Выполните преобразование Бокса-Кокса

Наконец, мы применим преобразование box-cox к исходным данным, используя значение лямбда -0,5225:

Бонус: мы можем подтвердить, что преобразованные данные нормально распределяются, выполнив тест Жарка-Бера в Excel .

Дополнительные ресурсы

Как преобразовать данные в Excel (журнал, квадратный корень, кубический корень)
Как рассчитать Z-баллы в Excel