Box-Cox 变换是常见的一种数据变换，用 于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。比如在使用线性回归的时候，由于残差 epsilon 不符合正态分布而不满足建模的条件，这时候要对响应变量Y进行变换，把数据变成正态的。
这是一种根据数据自动寻找「最佳」变换函数的方法
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