হয়

Question

আমার সহকর্মী 1 এর ক্ষমতায় উন্নীত করে প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীলকে রূপান্তর করার পরে কিছু ডেটা বিশ্লেষণ করতে চায় (এটি,y0.125)।$\frac18$$y^{0.125}$

আমি এ নিয়ে অস্বস্তি বোধ করছি, তবে কেন তা স্পষ্ট করে বলতে আগ্রহী। আমি এই রূপান্তরটির জন্য কোনও যান্ত্রিক যুক্তি সম্পর্কে ভাবতে পারি না। বা আমি এর আগে কখনও দেখিনি, এবং আমি উদ্বেগ প্রকাশ করি যে এটি সম্ভবত টাইপ আই ত্রুটির হার বা অন্য কোনও কিছুকেই আক্রান্ত করে - তবে আমার এই উদ্বেগগুলিকে সমর্থন করার মতো কিছুই নেই!

অতিরিক্তভাবে, আমার সহকর্মী আবিষ্কার করেছেন যে এই রূপান্তরিত মডেলগুলি এআইসির তুলনায় অপরিবর্তিত মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে যায়। এটি কি নিজে থেকেই, এর ব্যবহারকে ন্যায়সঙ্গত করে?

Comments

শুধুমাত্র FYI, সৌন্দর্য একটি অনেক মত লগ ( Y ) অনেক ব্যাপ্তির জন্য Y । লগ রূপান্তরটি প্রায়শই অনেক ক্ষেত্রে ন্যায়সঙ্গত হয় (তবে প্রায়শই অযাচিত ক্ষেত্রেও ব্যবহৃত হয়)। $y^{1/8}$$\log(y)$$y$

— ক্লিফ এবি

এটি সম্পর্কিত আলোচনা

— ব্যবহারকারী 603

আপনি রূপান্তরিত নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির সাথে মডেলগুলির মধ্যে অর্থপূর্ণভাবে এআইসির তুলনা করতে পারবেন না। (স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলটি রূপান্তর করা ভাল))

— স্টিফান কোলাছা

$y=(x^p-1)/p$$p$

এটি এই ধারণাটির উপর একটি ছোট্ট রিফ যে জিরোস দেখা দিলে এই রূপান্তরটি লগারিদমের বিকল্প হতে পারে। সাধারণ রৈখিক মডেলগুলির জন্য একটি লোগারিথমিক লিঙ্কটি বলে যে এর অর্থ প্রতিক্রিয়াগুলি তাত্পর্যপূর্ণভাবে পরিবর্তিত হয় তবে তাদের সমস্ত মান ধনাত্মক বলে ধরে নি। সুতরাং এটি ডেটাতে কিছু শূন্য সহ্য করে। মোটামুটিভাবে বোঝা যায় যে তারা এগুলি করতে পারত বা ইতিবাচক হবে: উদাহরণস্বরূপ রিপোর্ট করা শূন্যগুলি (নমুনায় শূন্য নমুনাগুলি, মেশিন অনুসারে শূন্য ঘনত্ব) এর অর্থ কখনও কখনও ধরা পড়ে না। এর দুর্দান্ত নাম থাকা সত্ত্বেও বাক্স-কক্স যখনই জিএলএমগুলিতে প্রাকৃতিক লিঙ্ক না থাকে ততক্ষণ ওভারসোল্ড বলে মনে হয়।

— নিক কক্স

Answer 1

প্রতিক্রিয়াটিতে স্বেচ্ছাচারিত মান সহ পাওয়ার ট্রান্সফরমেশনগুলি (টুকি, বক্স-কক্স) প্রয়োগ করা সাধারণ অভ্যাস। সেই দৃষ্টিকোণ থেকে, আমি আপনার 1/8 মূল্য সম্পর্কে কোনও বিশেষ উদ্বেগ দেখছি না - যদি সেই রূপান্তরটি আপনাকে ভাল অবশিষ্টাংশ দেয় তবে এর জন্য যান।

অবশ্যই, কোনও রূপান্তর আপনার মাপসই কার্যকরী সম্পর্কের পরিবর্তন করে, এবং এটি হতে পারে যে 1/8 যান্ত্রিকভাবে বোঝায় না, তবে এটি যখন আমার উদ্দেশ্য উদ্বেগ বা শারীরিক পরামিতিগুলি ফিট করা না হয় তখন আমার পক্ষে উদ্বেগের বিষয় হবে না আইন, তবে এফেক্টের চিহ্নের উপর সঠিক পি-মান পেতে (আমি যুক্তি দিয়েছি যে এটি একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে সাধারণ ক্ষেত্রে)। এই উদ্দেশ্যে, আপনার একমাত্র উদ্বেগ হ'ল ফাংশনটি আপনার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মানগুলির (ডোমেনের গড় এবং অবশিষ্টাংশের প্রকরণ) ডোমেনের ডেটার সাথে খাপ খায় এবং এটি পরীক্ষা করা সহজ।

আপনি যদি বিদ্যুত রূপান্তরের সর্বোত্তম মান সম্পর্কে অনিশ্চিত হন এবং বিভিন্ন বিকল্পের মধ্যে তুলনা করতে চান তবে আপনার সরাসরি এআইসি / সম্ভাবনা মানগুলির তুলনা করা উচিত নয় কারণ শক্তি রূপান্তর প্রতিক্রিয়াটির স্কেলকে পরিবর্তন করে। ভাগ্যক্রমে, দেখা যাচ্ছে যে রূপান্তরটির জন্য একটি সংশোধন গণনা করা তুলনামূলকভাবে সোজা, যেমন বিভিন্ন রূপান্তরগুলি তাদের (সংশোধন) সম্ভাবনার মাধ্যমে তুলনা করা যায় (দেখুন, উদাহরণস্বরূপ এখানে )।

আর এ, এটি এমএএসএস :: বক্সকক্সে প্রয়োগ করা হয়েছে - পাওয়ারের জন্য সঠিক মানটি চয়ন করার এটি একটি সুবিধাজনক উপায়।