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首页> 外文期刊>Computers & Industrial Engineering >Normalizing variables with too-frequent values using a Kolmogorov-Smirnov test: A practical approach
【24h】

Normalizing variables with too-frequent values using a Kolmogorov-Smirnov test: A practical approach

机译：使用Kolmogorov-Smirnov检验对频率太高的变量进行标准化：一种实用方法

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Many quantitative applications in business operations, environmental engineering, and production assume sufficient normality of data, which is often, demonstrated using tests of normality, such as the Kolmogorov deemed Smirnov test. A practical problem arises when a high proportion of a too-frequent value exists in data, in which case transformation to normality that passes tests for normality may be impossible. Analysts and researchers are therefore often concerned with the question: should we bother transforming the variable to normality? Or should we revert to other approaches not requiring a normal distribution? In this study, we find the critical number of the frequency of a single value for which there is no feasible transformation to normality within a given a of the Kolmogorov-Smirnov test. The resultant decision table can guide the effort of analysts and researchers.
机译：在业务运营，环境工程和生产中的许多定量应用程序都假定数据具有足够的正态性，通常使用正态性检验（例如Kolmogorov认为是Smirnov检验）来证明这一点。当数据中存在很高比例的太频繁值时，就会出现实际问题，在这种情况下，可能无法通过正常性测试转换到正常性。因此，分析人员和研究人员经常关心这个问题：我们是否应该麻烦将变量转换为正态性？还是我们应该恢复到其他不需要正态分布的方法？在这项研究中，我们找到了在给定的Kolmogorov-Smirnov检验范围内没有可行的向正态转换的单一值频率的临界数。最终的决策表可以指导分析人员和研究人员的工作。

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