Диалог Преобразования по методу нормальных меток

Подобранная плотность вероятности (только для метода Гауссовых кернфункций)

Метод аппроксимации: Прямой (по

умолчанию), Линейный, Гауссовых кернфункций

Количество столбцов гистограммы

Выберите количество

Гауссовых кернфункций

Набор данных

Подобранная

функция

кумулятивного

распределения

(красная

линия)

Эмпирическая функция кумулятивного распределения

Сравнение преобразований по методу нормальных меток с другими преобразованиями

Преобразования по методу нормальных меток могут быть сопоставлены с преобразованиями по методу Box-Cox, арксинуса, и логарифмическими преобразованиями. Наиболее существенная разница между ними состоит в том, что функция преобразований NST меняет каждый определенный набор даннгх, в то время как преобразование BAL не делает этого (например, функция логарифмического преобразования - всегда натуральный логарифм). Однако цель преобразований по методу NST - сделать случайные ошибки всей совокупности (а не только опорных точек) нормально распределенными. Таким образом, важно, что кумулятивное распределение опорных точек отражает истинное кумулятивное распределение всей совокупности данных. С точки зрения классической статистики, преобразование NST, примененное к непространственным данным, может рассматриваться как метод, основанный на ранжировании. Однако, метод нормальных меток может быть полезен в геостатистике, потому что, когда данные зависимы, с использованием метода нормальных меток легче определить и смоделировать автокорреляцию. По этой причине, преобразование по методу нормальных меток должно осуществляться после вычитания тренда, поскольку ковариация и вариограммы рассчитываются для остатков (значений, оставшихся после вычитания тренда). Сопоставьте это с логарифмическим преобразованием, когда исключаются любые связи между дисперсией и трендом. Следовательно, после логарифмических преобразований вычитаются тренд и модель автокорреляции (необязательно). Часто вследствие этого появляется примерно нормальное распределение остатков, но в целом это не является специфической целью логарифмических преобразований, в отличие от преобразований по методу нормальных меток.

Использование преобразований (логарифмического, по методу Box-Cox и

арксинуса)

Использование преобразований позволяет сделать дисперсии постоянными для всей изучаемой территории и привести данные ближе к нормальному распределению.

Воспользуйтесь гистограммой и нормальными графиками КК в инструментах ESDA, чтобы, испытав различные методы преобразований, получить нормальное распределение данных.

Некоторые методы геостатистики решающим образом зависят от даннгх, подчиняющихся нормальному распределению,-например, дизъюнктивный кригинг, карты квантилей и вероятности для ординарного, простого и универсального кригин-га. Поэтому выполнение преобразований может привести данные к распределению, которое ближе к нормальному, чем у исходных данных.

Подсказка

Когда вы можете выполнять преобразования

Опция выполнения преобразований может быть использована, когда в диалоге Выберите входные данные и метод вы выбираете методы кригинга и ко-кригинга.

Использование преобразований

1. В диалоге Выбор геостатистического метода выберите нужный метод преобразований из меню Преобразование.

2. Нажмите Далее.

3. Переходите от диалога к диалогу для того, чтобы построить поверхность.