Commentaires sur : Transformer les Données en Distribution Normale dans R https://www.datanovia.com/en/fr/lessons/transformer-les-donnees-en-distribution-normale-dans-r/ Exploration de Données et Statistiques pour l'Aide à la Décision Mon, 03 Jul 2023 14:05:26 +0000 hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.8.2 Par : Simon https://www.datanovia.com/en/fr/lessons/transformer-les-donnees-en-distribution-normale-dans-r/#comment-28830 Mon, 03 Jul 2023 14:05:26 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=dt_lessons&p=11050#comment-28830 Bonjour, Merci pour votre post très complet. Néanmoins, dans le cas d’une assymétrie négative, le changement sqrt(max(x+1) – x) ou log10(max(x+1) – x) va changer l’ordre des variables (i.e. le territoire le plus chaud en température va devenir le plus froid par exemple). Ne faut-il rajouter un signe moins devant ? (dans le cas où on fait des changements différents sur nos variables et qu’on les utilise après pour faire des modèles).

]]> Par : Lisa https://www.datanovia.com/en/fr/lessons/transformer-les-donnees-en-distribution-normale-dans-r/#comment-23053 Wed, 26 Oct 2022 14:54:04 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=dt_lessons&p=11050#comment-23053 J’adore vos post toujours tres clair! pourriez vous expliquer si il est permis de faire une nromalisation par log pour petits echantillons et ensuite faire un rescaling si nous avons des variables (biologique) numeriques qui sont a des echelles differentes? Doit on traiter les outliers prealablement a toute transformation?

]]> Par : Ali https://www.datanovia.com/en/fr/lessons/transformer-les-donnees-en-distribution-normale-dans-r/#comment-22112 Sat, 19 Jun 2021 12:13:39 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=dt_lessons&p=11050#comment-22112 Comment interpréter le CV pour les données de comptage(souvent très variées) de 0 on peut aller 10 15 voire même 20 et souvent avec beaucoup de zéro. Le CV peut -il être choisi pour apprécier de telle variable

]]> Par : Lisa https://www.datanovia.com/en/fr/lessons/transformer-les-donnees-en-distribution-normale-dans-r/#comment-21905 Fri, 23 Apr 2021 07:08:46 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=dt_lessons&p=11050#comment-21905 J’ai du mal a comprendre pourquoi la transformation en log de la variable « phys » depend de la variable « cont ».
pourquoi ne pas faire df$phys<- log10(df$phys)?

]]> Par : kassambara https://www.datanovia.com/en/fr/lessons/transformer-les-donnees-en-distribution-normale-dans-r/#comment-18800 Sat, 18 Apr 2020 08:44:30 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=dt_lessons&p=11050#comment-18800 En réponse à Nabaguedja.

En effet, comme vous l’avez souligné, la transformation log ne peut s’appliquer que sur des valeurs positives.

Une technique courante pour traiter les valeurs négatives consiste à ajouter une valeur constante aux données avant d’appliquer la transformation logarithmique. La transformation est donc log(x + constante).

Certaines personnes aiment choisir la constante de sorte que min(x + constante) soit un très petit nombre positif (comme 0,001).

D’autres choisissent la constante de sorte que min(x + constante) = 1. Dans ce cas, la constante à prendre peut être definie comme constante = b - min(x), où b est soit un petit nombre, soit 1. C’est à vous de choisir. Dans l’exemple, ci-dessous j’ai choisi b = 1:

x <- c(-10.2, -2.5, 0, 2, 10, 20)
x_transforme <- log10(x + 1 - min(x))
x_transforme
## [1] 0.0000000 0.9395193 1.0492180 1.1205739 1.3263359 1.4941546

Il faudrait voir si de telle approache est applicable dans votre étude économétrique.

]]> Par : Nabaguedja https://www.datanovia.com/en/fr/lessons/transformer-les-donnees-en-distribution-normale-dans-r/#comment-11271 Thu, 16 Apr 2020 11:00:02 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=dt_lessons&p=11050#comment-11271 Bonjour,

Très bel article. Néanmoins, pour la transformée en Log, il faudrait avoir des données qui soient positives. Dans mon étude économétrique, j’ai une variable synthétique qui prend des valeurs négatives. Y a-t-il un moyen de les normaliser? Vu que j’ai besoin d’executer l’étude en utilisant des transformées Log.

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