Log-transformerte data

[GPO]

Har litt problemer med å forstå hvorfor log-transformasjon av data er
så bra... Ser det går igjen i mange oppgaver og eksempler.

Dette med å unngå negative prediksjoner - er det for å få mer eksakte
svar, eller bare for å unngå at R skal henge seg opp? Kan ikke skjønne
at det skal bli mer presist svar av å trasformere til log før
modellering og tilbake igjen etter beregning...? Kan ikke se at dette
skulle endre resultatene i det hele tatt??

Eks: Oppgave 2b i prøve-eksamensoppgavene
I fasiten sies det om log-transformasjonen at
"Dette sikrer at modellen gir mening for alle parameterverdier og at
prediksjoner for forventet antall trær i en gitt sampling-rute blir
ikke-negative."

[ego]

LF av øving 1 oppg2 tar for seg litt hvorfor man bør bruke log i R.

[Jarle Tufto]

On Jun 7, 4:50 pm, GPO <preus...@stud.ntnu.no> wrote:
> Har litt problemer med å forstå hvorfor log-transformasjon av data er
> så bra... Ser det går igjen i mange oppgaver og eksempler.
>
> Dette med å unngå negative prediksjoner - er det for å få mer eksakte
> svar, eller bare for å unngå at R skal henge seg opp? Kan ikke skjønne
> at det skal bli mer presist svar av å trasformere til log før
> modellering og tilbake igjen etter beregning...? Kan ikke se at dette
> skulle endre resultatene i det hele tatt??

Hvis vi alternativt bruker en vanlig lineær modell vet vi at slik
modell gi dårligere prediksjoner når vi ekstrapolerer utenfor området
hvor vi har data når vi a priori vet at responsvariablene ikke kan ta
negative verdier. Så sånn sett vil modellen gi mindre presise
prediksjoner i visse områder.