Stat > Régression > Etude de stabilité > Etude de
stabilité > Box-Cox
Lorsque la dégradation d'un produit n'est pas linéaire dans le temps, une transformation de Box-Cox peut rendre la relation linéaire. Vous pouvez également appliquer une transformation de Box-Cox à vos données de réponse lorsque les valeurs résiduelles ne sont pas distribuées normalement ou n'ont pas de variance constante. Lorsque vous transformez vos données, Minitab transforme les données de réponse et les utilise dans l'analyse. Dans la majorité des cas, il n'est nécessaire de corriger la non-normalité que si les données sont fortement asymétriques. Lorsque vous utilisez une transformation de Box-Cox, toutes les données de réponse doivent être positives (> 0). Vérifiez soigneusement votre modèle avant d'utiliser la transformation de Box-Cox.
Transformation de Box-Cox
Sélectionnez la valeur lambda que Minitab doit utiliser pour transformer les données :
Aucune transformation : utilisez vos données de réponse d'origine.
λ optimal : cette option n'est pas disponible si le lot est un facteur aléatoire. Utilisez la valeur lambda optimale afin de produire la transformation la plus appropriée. Minitab arrondit la valeur optimale de lambda à 0,5 ou à l'entier le plus proche.
λ = 0 (logarithme népérien) : utilisez le logarithme népérien de vos données.
λ = 0,5 (racine carrée) utilisez la racine carrée de vos données.
λ : utilisez une valeur spécifiée pour lambda. Il existe d'autres transformations courantes, comme le carré (λ = 2), la racine carrée inverse (λ = −0,5) et l'inverse (λ = −1). Généralement, vous ne devez pas utiliser de valeurs en dehors de la plage allant de -2 à 2.
