常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等，应根据资料性质选择适当的变量变换方法。
1. 对数变换即将原始数据X的对数值作为新的分布数据：
X’=lgX
当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1）
还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X）
对数变换常用于
（1）使服从对数正态分布的数据正态化。如环境中某些污染物的分布，人体中某些微量元素的分布等，可用对数正态分布改善其正态性。
（2）使数据达到方差齐性，特别是各样本的标准差与均数成比例或变异系数CV接近于一个常数时。
在numpy 中使用：
转换成符合正态分布的数据，log(price+1), 反转使用：np.expm1()
2.平方根变换
即将原始数据X的平方根作为新的分布数据。
X’=sqrt（X）
平方根变换常用于：
1）使服从Poission分布的计数资料或轻度偏态资料正态化，可用平方根变换使其正态化。
2）当各样本的方差与均数呈正相关时，可使资料达到方差齐性。
3.倒数变换
即将原始数据X的倒数作为新的分析数据。
X’=1/X
常用于资料两端波动较大的资料，可使极端值的影响减小。
即将原始数据X的平方根反正弦值做为新的分析数据。
X’=sin-1sqrt（X）
常用于服从二项分布的率或百分比的资料。一般认为等总体率较小如＜30%时或较大（如＞70%时），偏离正态较为明显，通过样本率的平方根反正弦变换，可使资料接近正态分布，达到方差齐性的要求。
发现没有，除了倒数转换，其他数据值都要求 y 值必须为正值，如果要使用负值呢？可以使用Box-Cox变换：
5.Box-Cox变换：
逆变换为：
2.当y 可以小于 0 时：
Box-Cox变换：g 默认为 1
逆变换为：