如何對非常態資料集進行轉換和建模你好，
我正在使用由具有 3 個中心點的 5 變數全因子篩選產生的資料集。 原始資料嚴重偏斜，呈指數分佈。 我嘗試過 log、log10、平方根和各種 box-cox 變換，但似乎無法得到任何接近常態分佈的結果。
| 狀態 | 圖案 | 數據1 |
| 1 | +−−+− | 0.59 |
| 2 | −+−−− | 1.6 |
| 3 | ---+- | 1.78 |
| 4 | +−++− | 0.45 |
| 5 | +−−−− | 1.37 |
| 6 | −++−− | 0.87 |
| 7 | ++−+− | 0.05 |
| 8 | —————— | 4.46 |
| 9 | ++−−− | 0.14 |
| 10 | −+−+− | 0.36 |
| 11 | +++−− | 0.11 |
| 12 | +−+−− | 0.8 |
| 13 | −+++− | 0.33 |
| 14 | ++++− | 0.05 |
| 15 | −−+−− | 2.43 |
| 16 | −−++− | 1.53 |
| 17 號 | 0 | 0.86 |
| 18 | 0 | 0.79 |
| 19 | 0 | 0.9 |
| 20 | −+−−+ | 0.94 |
| 21 | +−+++ | 0.87 |
| 22 | ---+++ | 0.91 |
| 23 | ---++ | 0.72 |
| 24 | −+−++ | 0.05 |
| 25 | −−+−+ | 2.74 |
| 26 | −++−+ | 0.72 |
| 27 | −++++ | 0.08 |
| 28 | +−+−+ | 2.92 |
| 29 | ----+ | 4.08 |
| 30 | ++−−+ | 0.88 |
| 31 | +−−−+ | 3.98 |
| 32 | +−−++ | 0.82 |
| 33 | +++++ | 0.08 |
| 34 | +++−+ | 0.78 |
| 35 | ++−++ | 0.06 |
1. 什麼樣的變換適合處理資料集？
2. 如果沒有合適的方法來轉換數據，如何建模？ （使用擬合模型等）
3. 資料轉換後，如果預測刻畫器結果已轉換，我該如何解釋它們？
進階統計建模基礎資料分析與建模實驗設計預測建模和機器學習視窗回覆：如何對非常態資料集進行轉換和建模為什麼要轉換資料？需要常態分佈的是殘差。
