Box-Cox变换后数据仍然非正态

首先，应该知道boxcox变换不是万能的，它本质上还是幂变换。在x^(lambda)中，lambda取不同值在直方图上的表现主要就是将x上的大值是往左还是往右拉的问题。（PS：你可以自己多试几个lambda）

参考：

原因分析：

本人数据是时空数据，是多个位置的时序数据的累加构成的所有样本，这要比一般数据的数据结构更加复杂，所以使用Box-cox变换可能是不合适的。（Box-cox变换对非时空数据的正态性变换效果是很好的）

问题解决：最终，针对这份数据我没有继续正态变换。老师给的建议是“对模拟数据进行kriging插值不需要正态检验，而正态指的是观测误差是正态的，有观测误差的时候才进行检验”，而我的因变量——pm2.5是直接假设观测误差正态的，因此就不需要检验了。