Métodos de la Transformación Exponencial

La transformación exponencial se utiliza a menudo en estadística para transformar datos que no siguen una distribución normal o para reducir la varianza de los datos. Aquí tenemos los métodos comunes de transformación exponencial:

• Logaritmo natural: se utiliza a menudo para reducir la variabilidad de los datos, especialmente cuando los datos tienen una distribución asimétrica o están sesgados hacia un extremo. La transformación logarítmica también se utiliza para transformar datos que aumentan exponencialmente a una tasa constante.

• Raíz cuadrada: se utiliza a menudo para reducir la varianza de los datos, especialmente cuando los datos tienen una distribución asimétrica o están sesgados hacia un extremo.

• Recíproco: se utiliza a menudo para transformar datos que tienen una distribución sesgada hacia valores bajos o cercanos a cero.

• Box-Cox: es una transformación paramétrica que puede utilizarse para transformar datos que tienen una distribución asimétrica y varianza no constante en una distribución normal.

• Yeo-Johnson: es una transformación paramétrica que puede utilizarse para transformar datos que tienen una distribución asimétrica y varianza no constante en una distribución normal. La transformación de Yeo-Johnson es una versión mejorada de la transformación de Box-Cox y puede utilizarse en casos en los que la transformación de Box-Cox no es apropiada.

Amable lector (a), en la próxima entrega veremos temas relacionados a las disciplinas de gestión en la transformación exponencial.