实验数据标准化处理方法

时间: 03-11 23:12 阅读: 114次
  能力验证上报数据(n个数据)通过什么方法处理后进行的判定?这些问题都涉及数据标准化。  在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进...
  能力验证上报数据(n个数据)通过什么方法处理后进行的判定?这些问题都涉及数据标准化。   在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。 为什么要进行数据的标准化处理?   由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。不同的单位常使系数的实践解释发生困难。例如:第1个变量的单位是kg,第2个变量的单位是cm,那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值(单位是kg)与第2个变量观察值之差的绝对值(单位是cm)相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加?不同变量自身具有相差较大的变异时,会使在计算出的关系系数中,不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量(两水稻品种米粒中的脂肪含量)的数值在2%到4%之间,而第2个变量(两水稻品种的亩产量)的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响,故将数据标准化。   数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不...

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