¿Cómo determinar si las opiniones deben ser logarítmicas? La decisión de tomar el logaritmo depende de la distribución específica de los datos. En resumen, los residuos finales del modelo deben estar lo más cerca posible de una distribución normal. Entonces, en términos generales, si los datos en sí tienen una distribución logarítmica normal, es decir, con picos pronunciados y colas gruesas, se debe obtener la distribución correcta, como los precios de las acciones. Pero no se puede decir lo mismo de los datos de inflación. Por supuesto, hacerlo bien puede reducir la heterocedasticidad. En primer lugar, una transformación logarítmica puede mejorar significativamente un único conjunto de datos que está significativamente sesgado a la derecha, impulsándolo en una dirección simétrica y satisfaciendo así en mayor medida el supuesto de distribución normal de variables en muchos modelos comúnmente utilizados. En segundo lugar, la transformación logarítmica puede transformar un conjunto de variables con estructura no lineal en una relación lineal aproximada o significativa, simplificando así el modelo y mejorando el método de estimación. En tercer lugar, para los fenómenos que teóricamente pueden dividirse infinitamente y luego calcularse utilizando el método de la media geométrica, después de la transformación logarítmica, se puede utilizar el método de la media aritmética para calcular el fenómeno, que está en línea con las definiciones de expectativa y varianza en la teoría de la probabilidad.