개별 분포 식별에 대한 Box-Cox 변환 지정

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정규 분포를 따르도록 데이터를 변환하고 이후 분석에서 사용할 수 있도록 변환된 데이터를 저장하려면 Box-Cox 변환을 사용합니다. Box-Cox 변환은 양수 데이터와 함께만 사용할 수 있습니다. 데이터에 음수 값이나 0이 포함되어 있는 경우에는 Johnson 변환을 사용하십시오.
참고

Minitab에서는 주 대화 상자에서 모든 분포와 변환 사용을 선택할 때 기본적으로 Box-Cox 변환을 수행합니다.

Box-Cox 누승 변환(W = Y^λ)
Minitab에서 데이터를 변환하기 위해 사용하는 람다(λ) 값을 사용합니다.
  • 최적 λ 사용: 최적의 변환을 산출하는 최적 람다를 사용합니다. Minitab에서는 최적 람다를 0.5 또는 가장 가까운 정수로 반올림합니다.
    참고

    반올림한 최적 λ 값 대신 정확한 값을 사용하려면 도구 > 옵션 > 관리도 및 품질 도구 > 기타을 선택하고 가능할 경우 Box-Cox 변환 시 반올림한 값 사용을 선택 취소합니다.

  • λ = 0(ln): 데이터의 자연 로그를 사용합니다.
  • λ = 0.5(제곱근): 데이터의 제곱근을 사용합니다.
  • 기타(-5와 5 사이의 값 입력): 지정된 람다 값을 사용합니다. 기타 일반적인 변환은 제곱(λ = 2), 역 제곱근(λ = −0.5) 및 역(λ = −1)입니다. 대부분의 경우 -2에서 2의 범위를 벗어나는 값은 사용하지 말아야 합니다.
변환 데이터 저장 위치
단일 열
변환된 값을 저장할 워크시트의 단일 열을 입력합니다.
부분군 행 위치
부분군이 여러 열에 걸쳐 행으로 정렬되어 있는 경우 변환된 값을 저장할 워크시트의 열을 입력합니다.
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