Преобразование Бокса-Кокса является одним из методов преобразования данных для улучшения качества модели. Оно основывается на идее преобразования экспоненциальной функции в линейную. Преобразование Бокса-Кокса выполняется путем применения математической функции к исходным данным. Эта функция имеет параметр λ, который позволяет контролировать форму преобразования. Для разных значений λ применяются различные преобразования данных. Преимущество преобразования Бокса-Кокса заключается в том, что оно может сделать данные более "нормально" распределенными. Нормальное распределение имеет ряд полезных свойств, которые могут быть важны для моделирования. Во-первых, многие статистические тесты и модели предполагают, что данные имеют нормальное распределение. Если данные не соответствуют этому предположению, результаты модели могут быть неправильными или недостоверными. Преобразование Бокса-Кокса может помочь привести данные к более нормальному распределению и улучшить работу модели. Во-вторых, нормальное распределение обеспечивает линейность в отношении зависимых переменных и независимых переменных. Линейность означает, что изменение независимой переменной на единицу вызывает постоянное изменение в зависимой переменной. Это упрощает интерпретацию коэффициентов модели и делает ее более стабильной. Также, преобразование Бокса-Кокса может быть полезно для купирования выбросов в рамках модели. Выбросы могут искажать результаты модели и приводить к неправильным выводам. Преобразование Бокса-Кокса может помочь уменьшить влияние выбросов на модель. Итак, верным ответом является: За счет преобразования экспоненциальной функции в линейную. Это связано с тем, что преобразование Бокса-Кокса позволяет привести данные к более нормальному распределению и обеспечить линейность в модели.