Quiero que algunos datos se ajusten a la distribución gaussiana correspondiente.

Los datos deben ser gaussianos ya, pero por algunas razones de filtrado, no se ajustarán perfectamente a la distribución gaussiana prescrita y esperada. Por lo tanto, mi objetivo es reducir la dispersión existente entre los datos y la distribución deseada.

Por ejemplo, mis datos se ajustan a la distribución gaussiana de la siguiente manera (el valor medio esperado es 0 y la desviación estándar 0.8):

La aproximación ya es decente, pero realmente quiero reducir la dispersión todavía tangible entre los datos simulados y la distribución esperada.

¿Cómo puedo conseguir esto?

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Hasta ahora, he introducido un poco de factor de seguridad, definido como:

SF = expected_std/actual_std;

y entonces

new_data = SF*old_data;

De esta manera, la desviación estándar coincide con el valor esperado, pero este procedimiento parece bastante pobre desde mi entendimiento.