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Crédito: 123rf

Métodos de la Transformación Exponencial

CIO | CTO – Head of Innovation & Transformation in Santander Financia

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.