私のデータセットには、非対称バイモーダル分布があります。データに使用するモデルについては、何か提案がありますか？
データセットに非対称バイモーダル分布がある場合、対称分布がデータを正確にモデル化する可能性は低いです。代わりに、混合モデルや歪んだ分布など、データにより適した分布の使用を検討することをお勧めします。

混合モデルは、複数の確率分布を組み合わせて複雑なデータパターンをモデル化する確率モデルです。あなたの場合、2つのコンポーネントを備えた混合モデルを使用して、データの2つのモードをモデル化できます。混合モデルの一般的な例の1つは、ガウス混合モデル（GMM）です。これは、各コンポーネントがガウス分布に従うことを前提としています。

別のオプションは、歪んだ正規分布などの歪んだ分布を使用することです。これは、データの歪度と非対称性をキャプチャできます。歪んだ正規分布は正規分布に似ていますが、歪度の程度を制御する追加のパラメーターがあります。

どちらの場合も、データに基づいて適切なモデルを選択し、回答しようとしている研究の質問を選択することが重要です。また、データに最適なモデルを決定するために、モデルの選択と比較を実行する必要がある場合があります。