As transformações diretas dos dados mais comumente utilizadas são: a logarítmica, a logarítmica dos (dados+1), a raíz quadrada dos dados , a raíz quadrada dos (dados + 1, ou mais 1/2), a raíz cúbica dos dados, a transformação angular, a transformação hiperbólica de primeiro grau (ou o inverso dos dados) ou hiperbólica ...
Geralmente quando os dados são contínuos e mesmo assim não se aderem a distribuição normal, então a transformação logarítmica pode ser útil. Neste caso não importa se a base é 10 ou e (logarítmo neperiano). Quando os dados são binominais, proporções ou percentagens podemos utilizar a transformação em questão.
Conversão de Dados no Excel
A transformação de dados é o processo de conversão de dados de um formato em outro formato que seja mais utilizável pelo sistema ou aplicativo de destino.
Em termos simples, o logaritmo natural é uma função que é o expoente de uma potência de e, e aparece frequentemente nos processos naturais (o que explica o nome "logaritmo natural"). Esta função torna possível o estudo de fenômenos que evoluem de maneira exponencial.
Este teorema prova que a distribuição da média de dados de qualquer distribuição se aproxima da distribuição normal conforme o tamanho amostral aumenta. Portanto, se você estiver interessado em fazer uma inferência sobre uma média da população, a suposição de normalidade não é crítica desde que sua amostra seja grande o suficiente.
Distribuição normal (ou gaussiana, ou de Gauss). Diz-se que uma variável aleatória Ytem distribuição normal, com média e variância 2, e escreve-se Y~N(,σ2), se sua função densidade de probabilidade é dada por: 2 2 21/2
Ou seja, P ( μ − σ < X < μ + σ) ≈ 0.68. P ( μ − 2 σ < X < μ + 2 σ) ≈ 0.95. P ( μ − 3 σ < X < μ + 3 σ) ≈ 0.99. Note que para uma distribuição normal isso é válido, sejam quais forem os parâmetros ( μ, σ 2). Observe na figura abaixo a mesma situação com diferentes distribuições normais.
A transformação dos seus dados, que já estão tratados, é uma pratica para evitar que seu algoritmo fique enviesado para as variáveis com maior ordem de grandeza. As duas técnicas tem o mesmo objetivo: transformar todas as variáveis na mesma ordem de grandeza.
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