Johnson 变换示例
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另请参见 

假设您为一家生产地面砖的公司工作,并关注砖中出现的扭曲。为确保生产质量,您测量了 10 个工作日中每个工作日生产的 10 块砖的扭曲程度。当收集的数据是非正态的,但您希望应用要求基础分布为正态的方法时,Johnson 变换很有用。

由于您的数据严重向右偏斜,因此要对其进行变换,以使数据服从正态分布。使用 Johnson 变换来选择最佳变换。

注意

您可以使用工具 > 选项 > 单独图表 > 概率图为 Y 尺度类型、图形方向和计算标绘点的方法设置首选项。

1    打开工作表“瓦片.MTW”。

2    选择统计 > 质量工具 > Johnson 变换

3    数据排列为下,选择单列,然后输入扭曲

4    在将变换后数据存储在下,选择单一列,然后输入 C2

5    单击选项

6    在 P 值选择最佳拟合中,输入 0.05。在每个对话框中单击确定

图形窗口输出

 

解释结果

·    使用正态概率图可以比较变换后的数据和原始数据。以下数据的正态概率图表明:

原始数据的正态概率图表示数据不服从正态分布(AD = 1.028,P = 0.01)。

变换后数据的正态概率图表示数据服从正态分布(AD = 0.2310,P = 0.799)。

·    0.25 到 1.25 范围上 P 与 Z 的散点图显示在 Z = 0.6 处选择的变换函数最佳。

·    表中显示了所选变换函数的参数估计及其相应的 p 值和 Z 值。

更多

您可以使用统计 > 基本统计 > 正态性检验来比较 C2 中存储的变换后数据与原始数据的正态性。有关使用此数据的 Box-Cox 变换示例,请参见使用 Box-Cox 变换的能力分析示例

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