<div dir="ltr">Hugo,<div><br></div><div>O nome dessa operação que deseja fazer em inglês é « backtranformation ».</div><div><br></div><div>Numa das n respostas a essa questão nos <i>fora</i> do R a proposta de se usar uma função:</div><div><div>> invBoxCox <- function(x, lambda)</div><div>    <span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">          </span>if (lambda == 0) exp(x) else (lambda*x + 1)^(1/lambda)</div><div><br></div><div>você poderá então retrotransformar suas médias e intervalos de confiança para a distribuição original dos seus dados.</div></div><div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2017-05-18 23:52 GMT-03:00 Hugo Zeni via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><span class="">Pessoal, boa noite!<div><br></div><div>Senhores sempre aprendi que ao transformar variáveis aleatórias para atender a algum pressuposto da ANOVA ao apresentar os resultados você deve usar a função inversa da transformação que aplicou.</div><div><br></div><div>Por exemplo se eu usar a transformação raiz quadrada devo ajustar os resultados depois das analises utilizando-se do quadrado desses números.</div><div><br></div><div>Eu usei a transformação de BoxCox utilizando-se da biblioteca car para extrair o lambda:</div><div><div>require(car)</div><div>summary(p1<-powerTransform(Var<wbr>1~Trat+Rep, dados))</div></div><div><br></div></span><div>e depois transformei minha variável aleatória seguindo a equação (y^lamb)-1 / lamb. Até aí tudo bem, normalidade por Shapiro foi atendida e cedasticidade por Bartlett ok também.</div><span class=""><div><br></div><div>Meu questionamento é como "des-transformar" minha v.a.? Qual a função inversa para poder apresentar os dados?</div><div><br></div><div>Obrigado a todos</div></span></div>
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