個別の分布の識別の変換

個別の分布の識別を実行するときにBox-Cox変換を含める場合、Minitabでは、変換で使用されるラムダ（λ）の値を報告します。

Box-Cox変換では、以下のようにしてλ値を推定し、標準化された変換変数の標準偏差を最小化します。出力される変換は、λ ≠ 0の場合にY^λ、およびλ = 0の場合にIn Yです。

この方法では、多くのタイプの変換内を検索します。以下の表に、一般的な変換方法をいくつか示します（Y'はデータYの変換データ）。

ラムダ（λ）値	変換

個別の分布の識別を実行するときにJohnson変換を含めると、Minitabでは、データの変換に使用した関数を報告します。たとえば、Johnson変換関数が0.762475 + 0.870902 × Ln((X – 46.3174 ) / (59.6770 – X))であるとします。Xの元データの値が50の場合、50の変換データ値は、0.762475 + 0.870902 × Ln((50 – 46.3174) / (59.6770 – 50))として計算され、–0.07893となります。

Johnson変換関数を定義するためにMinitabで使用されるアルゴリズムの詳細は、個別の分布の識別での変換の方法と計算式を参照してください。