我给3个不符合正态分布的因变量进行了对数转换，做完之后进行正态分布检验的结果是NA

对数转换可以用来减小数据的偏度和方差，从而更好地符合正态分布的假设。但是，如果转换后的数据仍然无法满足正态分布的假设，进行正态分布检验就可能会得到NA的结果。

这种情况下，你可以考虑使用非参数方法进行分析，如Wilcoxon秩和检验或Mann-Whitney U检验等。另外，你也可以尝试使用其他的数据转换方法，如Box-Cox变换等，看看能否更好地符合正态分布的假设。

相关问题

matlab 对数正态分布随机变量当量正态化随机变量

当处理对数正态分布随机变量的当量正态化时，可以使用Matlab进行计算。首先，需要将对数正态分布随机变量转化为正态分布随机变量。根据引用所述，当量正态化的条件要求在验算点$x_i$处，对应的分布函数和概率密度函数相等。

具体步骤如下：
1. 计算对数正态分布随机变量$x$的均值$\mu_x$和标准差$\sigma_x$。
2. 假设当量正态分布随机变量为$y$，则可以使用以下公式进行转化：
$$y = \frac{{\ln(x) - \mu_x}}{{\sigma_x}}$$
3. 通过这个转化，对数正态分布随机变量$x$将被转化为正态分布随机变量$y$。

需要注意的是，当处理对数正态分布随机变量的当量正态化时，需要事先处理非正态变量。这可以通过当量正态化法来实现，即根据引用所提到的方法。

因此，使用Matlab可以实现对数正态分布随机变量的当量正态化随机变量的计算。

假设有一个不符合正态分布的数据集，请使用Box-Cox转换使该数据集符合正态分布

Box-Cox转换是一种常见的数据变换方法，可以使数据集更加符合正态分布。它通过对数据进行幂变换来实现这一目的。具体来说，对于一个非正态分布的数据集，可以使用Box-Cox转换将其转换为正态分布的数据集，步骤如下：

1. 首先，需要确定Box-Cox转换中的参数λ。可以通过绘制数据的QQ图或利用统计软件中的Box-Cox变换函数来确定λ的值。

2. 对于每个数据点，将其进行如下变换：

$$
y^{(\lambda)} =
\begin{cases}
\frac{y^\lambda -1}{\lambda} & \text{if } \lambda \neq 0 \\
\ln(y) & \text{if } \lambda = 0
\end{cases}
$$

3. 变换后的数据集可以进行正态性检验，如果仍然不符合正态分布，可以尝试使用其他数据变换方法或使用更复杂的模型进行建模。

需要注意的是，Box-Cox转换只适用于正值数据，如果数据集包含负值或零值，需要先进行平移或加上一个常数以确保数据集中的所有值都是正值。