この関数を使用するには、を選択します。
二項データの分散を安定させるためにFreeman-Tukey変換を実行します。たとえば、回帰モデルまたは分散分析モデルの仮定が満たされるように属性データを変換できます。
FTP(試行、事象)
列または保存された定数として、試行回数と事象回数を指定します。試行回数は正の整数、事象回数は0~試行回数以内の整数でなければなりません。
ソフトウェア開発者がさまざまな音声サンプルを使い、音声認識ソフトウェアによって理解される単語の比率を追跡しているとします。回帰分析または分散分析を行う前に分散を安定させ、データの分布を正規化するために、試行回数に対する事象数の比率を変換します。式FTP(C1,C2)を入力し、結果をC3に保存します。
C1 | C2 | C3 |
---|---|---|
単語(試行)の総数 | 理解された単語(事象)の数 | 比率の変換 |
260 | 78 | 0.58047 |
160 | 24 | 0.40072 |
335 | 67 | 0.46476 |
100 | 22 | 0.49152 |
75 | 69 | 1.27422 |
525 | 273 | 0.80537 |
Bisgaard, Soren and Howard T. Fuller (1994) Quality Quandaries, Analysis of Factorial Experiments with Defects or Defectives as the Response, Quality Engineering, 7(2), 429–443.