Como interpretar Log Variável Dependente

Em estatística e por vezes mesmo na matemática, não é raro presenciar uma função que usa um log como variável dependente. No entanto, a maioria das pessoas estão acostumados a ver as variáveis ​​dependentes em seus estados normais – ou seja, não transformados. Surge então a questão : como se deve interpretar uma variável dependente log quando o padrão é aparentemente para deixar a variável dependente não transformada ? A solução para essa questão é entender o significado dos dados, bem como base por trás transformar a variável dependente. Instruções

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Compreender a razão para a transformação log. Geralmente, há uma única razão para a utilização de uma variável dependente log: os dados mostram uma tendência exponencial . Isto significa que, quando representado graficamente , a variável dependente cresce exponencialmente com a variável independente . Por causa da dificuldade em analisar funções não-lineares , muitos pesquisadores decidir usar o log da transformação , que transforma a forma dos dados em que de uma linha.

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reconhecer a relação entre o dependente variável e a variável independente . Se a variável dependente é uma variável dependente de log , isto significa que a variável dependente cresce lentamente, com relação à variável independente em primeiro lugar. No entanto, quando a variável independente cresce para um tamanho maior , a variável dependente fica fora de mão , crescendo a uma velocidade que tornam difícil para o pesquisador analisar de uma maneira prática . Assim , sabendo que a variável dependente é uma variável dependente de log é o suficiente para entender o efeito da variável independente sobre a variável dependente .

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Encontre os verdadeiros valores dos dados . Como a variável dependente é uma transformação log dos dados originais , essas variáveis ​​dependentes não significam nada em termos reais. Para retornar as variáveis ​​dependentes de valores interpretáveis ​​, use a função exponencial , aplicando pontos de dados individuais da variável dependente. Depois de usar a função exp (x) em um ponto de dados ” x “, você vai ter o ponto de dados original para a variável dependente, o que pode ser interpretado em termos do significado real dos dados.