我們可以將變量的分布轉換為正態分布。
我們有多種方法將非正態分布轉化為正態分布：
1. 線性變換
一旦我們收集到變量的樣本數據，我們就可以對樣本進行線性變化，并計算Z得分：
計算平均值計算標準偏差對于每個 x，使用以下方法計算 Z：
2. 使用 Boxcox 變換
我們可以使用 SciPy 包將數據轉換為正態分布：
scipy.stats.boxcox(x, lmbda=None, alpha=None)
3. 使用 Yeo-Johnson 變換
另外，我們可以使用 yeo-johnson 變換。Python 的 sci-kit learn 庫提供了相應的功能：
sklearn.preprocessing.PowerTransformer(method=’yeojohnson’,standardize=True, copy=True)
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