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16: Transformaciones

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    En este capítulo, nos centramos en el hecho de que muchos procedimientos estadísticos funcionan mejor si las variables individuales tienen ciertas propiedades. La escala de medición de una variable debe ser parte del esfuerzo de preparación de datos. Por ejemplo, el coeficiente de correlación no requiere que las variables tengan una forma normal, pero a menudo las relaciones se pueden hacer más claras volviendo a expresar las variables.

    • 16.1: Preludio a las transformaciones
      El capítulo introductorio abarcó las transformaciones lineales. Estas transformaciones normalmente no cambian estadísticas como la r de Pearson, aunque sí afectan la media y la desviación estándar. La primera sección aquí es sobre transformaciones de registro que son útiles para reducir el sesgo. La segunda sección está en la escalera de poderes de Tukey. Verás que las transformaciones de registro son un caso especial de la escalera de poderes. Finalmente, cubrimos el tema relativamente avanzado de la transformación de Box-Cox.
    • 16.2: Transformaciones de registro
      La transformación logarítmica se puede utilizar para hacer distribuciones altamente sesgadas menos sesgadas. Esto puede ser valioso tanto para hacer que los patrones en los datos sean más interpretables como para ayudar a cumplir con los supuestos de las estadísticas inferenciales.
    • 16.3: Escalera de Poderes de Tukey
      Tukey (1977) describe una forma ordenada de reexpresar variables usando una transformación de potencia.
    • 16.4: Transformaciones de Box-Cox
      La transformación de Box-Cox es una familia de transformaciones muy útil para convertir un conjunto de datos de comportamiento no normal en una distribución aproximadamente normal.
    • 16.5: Alfabetización estadística
    • 16.E: Transformaciones (Ejercicios)


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