读者：你好，奇趣统计宝，我最近在研究t分布，但是有些不理解。您能向我讲解一下么？
奇趣统计宝：当然可以，t分布是一种特殊的概率分布，通常用于小样本的情况下对样本均值的估计。正态分布是一种特殊的t分布，当样本量较大时，t分布趋于正态分布。t分布的主要应用包括假设检验和置信区间估计。
读者：我看过一些文献，说到对于不符合正态分布的数据，可以采用变换的方法来使其满足正态分布的假定。请问这种方法是否适用于t分布？
奇趣统计宝：是的，变换的方法可以使数据符合正态分布假定，这对于t分布同样适用。一个常用的变换方法是对数据进行对数变换，这通常适用于数据的取值较大的情况。此外，Box-Cox变换也是一种常用的变换方法，可以将数据转化为正态分布。
读者：请问，对于一些具有无穷可分律的分布，我们是否可以采用类似的变换使其符合正态分布假定呢？
奇趣统计宝：这个问题的答案是有所不同。对于一些具有无穷可分律的分布，虽然可以利用变换的方法使其近似符合正态分布，但是这种方法并不能完全解决问题。在这种情况下，会出现所谓的尾重现象，即分布的尾部比正态分布的更重，这会导致部分假设检验和置信区间估计的错误。
读者：谢谢您的回答，那么对于模型统计，这种无穷可分律的分布是否会对模型的稳健性产生影响呢？
奇趣统计宝：是的，无穷可分律的分布会对模型的稳健性产生影响。在这种情况下，我们需要采用一些稳健统计方法，比如说M估计和S估计，来减少这种影响。这些方法可以通过减少极端值的影响，有效提高模型的稳健性。
总之，对于t分布和无穷可分律的分布，我们需要了解它们的特点和应用，可以采用变换的方法使之符合正态分布假定，但是在需要精确度比较高的情况下，需要采用稳健统计方法来提高模型的稳健性。