Как правильно трансформировать данные к нормальному распределению?
Для трансформации данных к нормальному распределению в Python можно использовать различные методы и техники. Рассмотрим наиболее популярные из них. 1. Логарифмическое преобразование: Если данные имеют правую асимметрию (положительное скошение), можно попробовать применить логарифмическое преобразование. Для этого можно использовать функцию np.log() из библиотеки NumPy или метод .apply() в случае работы с pandas.DataFrame. import numpy as np ... Читать далее