Преобразование Бокса-Кокса является одним из способов преобразования данных, который может быть применен в задачах регрессии для улучшения качества модели. Оно основано на преобразовании зависимой переменной, чтобы она отвечала требованиям некоторых статистических моделей. Преобразование Бокса-Кокса позволяет сделать данные более нормально распределенными и устранить некоторые искажения, которые могут присутствовать в исходных данных. Поэтому верный ответ на данный вопрос следующий: За счет преобразования экспоненциальной функции в линейную. Преобразование Бокса-Кокса может применяться, когда модель требует нормально распределенных данных или когда остатки модели должны быть нормально распределены. Нормальное распределение данных может быть желательно для некоторых методов моделирования, например, линейной регрессии или методов, основанных на предположении нормально распределенных остатков. Преобразование Бокса-Кокса имеет один параметр λ, который определяет тип преобразования, которое будет применено. Значение λ варьируется от -∞ до +∞, и разные значения λ приводят к различным типам преобразования. Когда λ равно 0, преобразование Бокса-Кокса становится логарифмическим преобразованием, а при λ стремящемся к +∞, преобразование приближается к обратному преобразованию. Таким образом, преобразование Бокса-Кокса улучшает качество модели, позволяя сделать данные более нормально распределенными, что в свою очередь улучшает предсказательную способность модели. Применение преобразования Бокса-Кокса может повысить статистическую значимость модели и уменьшить разброс оценок параметров. Оно также может помочь в обработке выбросов и улучшить интерпретируемость модели.