Saravá Cultural- Passo 1: Introduzir os dados
- Passo 2: Ordenar os dados
- Etapa 3: Escolha um valor arbitrário para Lambda
- Etapa 4: Calcular os escores Z
- Passo 5: Encontrar o valor Lambda ótimo
- Passo 6: Efetuar a transformação Box-Cox
A transformação box-cox é um método comummente utilizado para transformar um conjunto de dados com uma distribuição não normal num conjunto de dados com uma distribuição mais normal.
A ideia básica é encontrar um valor para λ de modo a que os dados transformados se aproximem o mais possível de uma distribuição normal, utilizando a seguinte fórmula:
- y(λ) = (yλ - 1) / λ se y ≠ 0
- y(λ) = log(y) se y = 0
O exemplo passo-a-passo seguinte mostra como efetuar uma transformação box-cox num conjunto de dados no Excel.
Passo 1: Introduzir os dados
Primeiro, vamos introduzir os valores para um conjunto de dados:
Passo 2: Ordenar os dados
Em seguida, crie uma coluna de índice e uma coluna de dados ordenados:
Etapa 3: Escolha um valor arbitrário para Lambda
De seguida, vamos escolher um valor arbitrário de 1 para lambda e aplicar uma transformação box-cox temporária aos dados:
Etapa 4: Calcular os escores Z
Em seguida, calcularemos o escore z para cada valor no índice:
Em seguida, calcularemos a correlação entre os valores transformados em box-cox e os escores-z:
Passo 5: Encontrar o valor Lambda ótimo
Em seguida, utilizaremos o Goal Seek para encontrar o valor lambda ótimo a utilizar na transformação box-cox.
Para o fazer, clique no botão Dados na faixa de opções superior. Em seguida, clique em Análise de hipóteses dentro do Previsão grupo.
No menu suspenso, clique em Procura de objectivos e preencha os seguintes valores:
Depois de clicar em OK , o Goal Seek encontrará automaticamente o valor lambda ótimo para ser -0.5225 .
Passo 6: Efetuar a transformação Box-Cox
Por fim, aplicaremos a transformação box-cox aos dados originais, utilizando um valor lambda de -0,5225:
Bónus: Podemos confirmar que os dados transformados têm uma distribuição normal efectuando um teste Jarque-Bera no Excel.