非正态分布数据,可以进行Z-score标准化吗
答案:1 悬赏:50
解决时间 2021-01-30 16:31
- 提问者网友:欺烟
- 2021-01-29 19:44
非正态分布数据,可以进行Z-score标准化吗
最佳答案
- 二级知识专家网友:廢物販賣機
- 2021-01-29 21:11
方法一:规范化方法
也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间。
方法二:正规化方法
这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。
z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。
步骤如下:
求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;
2.进行标准化处理:
zij=(xij-xi)/si
其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。
3.将逆指标前的正负号对调。
标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。
也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间。
方法二:正规化方法
这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。
z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。
步骤如下:
求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;
2.进行标准化处理:
zij=(xij-xi)/si
其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。
3.将逆指标前的正负号对调。
标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。
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