These problems could be remedied by

These problems could be remedied by using
transformation such as exponential, logarithm and others
but sometimes, even after the transformation, problems
with non normal data still occur. Simple transformations
of the data such as by taking logarithm can reduce
skewness but not for complex transformations such as the
class of Box-Cox transformations [18]. However,
problems due to outliers still exist. According to [18], a
simple transformation can alter skewed distributions to
make them more symmetrical, but the approach does
directly eliminate outliers.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาเหล่านี้อาจจะ remedied โดยการเปลี่ยนแปลงเช่นเนน ลอการิทึมและอื่น ๆแต่บางครั้ง แต่หลังจากการแปลง ปัญหาด้วยข้อมูลที่ไม่ปกติเกิดขึ้น แปลงง่ายของข้อมูลเช่นโดยการหาค่าลอการิทึมสามารถลดความเบ้ แต่ไม่แปลงซับซ้อนเช่นการคลาสของการแปลงกล่องค็อกซ์ [18] อย่างไรก็ตามปัญหาจาก outliers ที่ยังคงมีอยู่ ตาม [18], การการเปลี่ยนแปลงอย่างสามารถเปลี่ยนแปลงการกระจายบิดไปให้สมมาตรมากขึ้น แต่วิธีการไม่ตรงกำจัด outliers

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาเหล่านี้อาจจะแก้ไขได้โดยการใช้
การเปลี่ยนแปลงเช่นชี้แจงลอการิทึมและอื่น ๆ
แต่บางครั้งแม้หลังจากการเปลี่ยนแปลงปัญหา
กับข้อมูลที่ไม่ปกติยังคงเกิดขึ้น การเปลี่ยนแปลงที่เรียบง่าย
ของข้อมูลเช่นโดยการลอการิทึมสามารถลด
เบ้ แต่ไม่ได้สำหรับการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนเช่น
ระดับของการเปลี่ยนแปลงกล่องคอคส์ [18] อย่างไรก็ตาม
ปัญหาที่เกิดจากการผิดปกติยังคงมีอยู่ ตามที่ [18],
การเปลี่ยนแปลงง่ายสามารถปรับเปลี่ยนการแจกแจงเบ้ที่จะ
ทำให้พวกเขามีสมมาตร แต่วิธีการที่ไม่
ขจัดค่าผิดปกติโดยตรง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาเหล่านี้สามารถแก้ไขได้โดยการใช้
เช่นชี้แจงลอการิทึมและผู้อื่น
แต่บางครั้งแม้หลังจากการแปลงปัญหา
กับข้อมูลปกติไม่ยังคงเกิดขึ้น ง่ายแปลง
ของข้อมูล เช่น โดยการใช้ลอการิทึมสามารถลด
เบ้แต่ไม่ใช่สำหรับการแปลงซับซ้อนเช่น
คลาสของการแปลง Cox กล่อง [ 18 ] อย่างไรก็ตาม
ปัญหาที่เกิดขึ้นเนื่องจากการผิดปกติก็มีอยู่ ตาม [ 18 ] ,
เปลี่ยนแปลงง่ายสามารถปรับเปลี่ยนการกระจายเบ้

ให้สมมาตรมากขึ้น แต่วิธีการทำ
ตรงขจัดผิดปกติ .