tilbaketransformeres

Tilbaketransformeres er et begrep som beskriver handlingen med å anvende den inverse transformasjonen for å bringe data eller resultater tilbake til sitt opprinnelige domene eller skala etter at en transformasjon er brukt. Formålet er å gjøre tolkning og kommunikasjon av resultatene enklere, eller å rekonstruere tids- eller romlige signaler i original form.

I statistikk og dataanalyse brukes tilbaketransformering når modeller er bygd på transformert data for å stabilisere varians, forbedre normalfordeling eller gjøre andre antagelser bedre oppfylt. Vanlige transformasjoner inkluderer log-, kvadratrot- og Box-Cox-transformasjoner. Etter at modellresultater er beregnet i den transformerte skalaen, blir prediksjonene tilbake-transformert til originalskalaen for tolkning. Tilbake-transformering kan imidlertid gi upresist eller skjevheter, spesielt ved ikke-lineære transformasjoner. For å korrigere denne rekonstruksjonen benyttes ofte metoder som smearing-estimatorer for å redusere bias i forventningen av tilbake-transformerte prediksjoner.

Innen signalbehandling og relaterte felt refererer tilbaketransformering til inverse transformasjoner som inverse Fourier-, Laplace- eller z-transformer. Disse brukes til å rekonstruere tids- eller romlige signaler fra frekvens- eller kompleksdomener, ofte med hensyn til sampling, vinduing og aliasing som påvirker nøyaktigheten.

Viktige betraktninger inkluderer potensielt innført bias ved tilbake-transformering, behov for korrigering ved ikke-lineære transformasjoner, og forståelse av hvordan transformasjonen påvirker varians og tolkningsmuligheter.

Se også: inverse transform, Box-Cox-transformasjon, smearing-estimator, Fourier-transform.