負の値を対数に変換する方法は？

Log()異分散データがあるため、負の値をに変換する方法を知りたいです。私はそれが式で動作することを読みましたLog(x+1)が、これは私のデータベースでは動作せず、結果としてNaNを取得し続けます。たとえば、この警告メッセージが表示されます（負の値のいずれかで例を示すのに十分だと思うため、完全なデータベースを配置しませんでした）。

> log(-1.27+1)
[1] NaN
Warning message:
In log(-1.27 + 1) : NaNs produced
> 

前もって感謝します

更新：

これが私のデータのヒストグラムです。化学測定の古生物学の時系列で作業しています。たとえば、CaとZnなどの変数の差が大きすぎる場合、何らかのタイプのデータ標準化が必要ですlog()。そのため、関数をテストしています。

これは私の生データです

対数は正の数に対してのみ定義されるため、負の値の対数を取ることはできません。ただし、データの分散を改善することを目的としている場合は、次の変換を適用できます。

負のデータが歪んでいるとします：

x <- rlnorm(n = 1e2, meanlog = 0, sdlog = 1)
x <- x - 5
plot(density(x))

$(-1,1)$

z <- (x - min(x)) / (max(x) - min(x)) * 2 - 1
z <- z[-min(z)]
z <- z[-max(z)]
min(z); max(z)

最後に逆双曲線正接を適用します。

t <- atanh(z)
plot(density(t))

これで、データはほぼ正規分布しているように見えます。これはフィッシャー変換とも呼ばれます。

それを対数目盛に変換するには、最初に正の数の対数を見つけてからその符号を乗算します。次のコードでそれを行う必要があります。

transform_to_log_scale <- function(x){
    if(x==0){
        y <- 1
    } else {
        y <- (sign(x)) * (log(abs(x)))
    }
        y 
    }

上記の例を使用して、次の歪んだ分布をプロットできます

x <- rlnorm(n = 1e2, meanlog = 0, sdlog = 1)
x <- x - 5
plot(density(x))

次のように変換関数を使用すると、より「正規」に見える分布が得られます

plot(density(sapply(x,FUN=transform_logs_scale)))