这取决于。如果你的目标是预测，那么如果手头的模型做得好，你可能不需要做任何体操来获得理论上更合理的模型。但当然，您应该始终意识到，一个适合呈现数据的模型可能无法在新数据上表现良好。您可以尝试使用交叉验证来感受这一点，尽管您可能根本没有样本中表示的分布的重要方面。

如果您想使用模型中的某些参数进行推断，那么该模型应该由手头的问题驱动。

无论如何，第一步就是查看响应。它大致呈钟形吗？你试过反正弦变换吗？转换后的分布看起来（很大）不同吗？如果比例分布相当紧凑并且位于中间某个位置，则转换可能不会起到太大作用。然后，当然，转换是否会对回归产生影响？