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相關(guān)性分析數(shù)據(jù)為什么要標(biāo)準(zhǔn)化 spss為什么要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理?

典型相關(guān)分析前是否要將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化?,it 沒有必要。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的有兩個(gè):1)計(jì)算機(jī)大規(guī)模使用之前,都是手工計(jì)算,不容易出錯(cuò);使用計(jì)算后,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后可以節(jié)省機(jī)時(shí)。現(xiàn)在計(jì)算機(jī)的速度已經(jīng)很高了,沒有

相關(guān)性分析數(shù)據(jù)為什么要標(biāo)準(zhǔn)化 spss為什么要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理?

典型相關(guān)分析前是否要將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化?

,it 沒有必要。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的有兩個(gè):1)計(jì)算機(jī)大規(guī)模使用之前,都是手工計(jì)算,不容易出錯(cuò);使用計(jì)算后,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后可以節(jié)省機(jī)時(shí)?,F(xiàn)在計(jì)算機(jī)的速度已經(jīng)很高了,沒有必要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。2)標(biāo)準(zhǔn)化后,結(jié)果更直觀。在今天 的計(jì)算機(jī)開發(fā),它就像你希望的那樣直觀,只是一個(gè)命令。結(jié)論:無論數(shù)據(jù)是否標(biāo)準(zhǔn)化,典型相關(guān)分析的結(jié)果是一致的。

spss為什么要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理?

不是,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的是統(tǒng)一變量的單位(不適用于不同單位的變量之間的直接統(tǒng)計(jì)分析,標(biāo)準(zhǔn)化使所有變量的單位統(tǒng)一為sd)。我們用SPSS做主成分分析時(shí),默認(rèn)使用變量的相關(guān)矩陣進(jìn)行運(yùn)算,相關(guān)系數(shù)是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計(jì)量,也就是說主成分分析的過程已經(jīng)包含了標(biāo)準(zhǔn)化的過程,不需要再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

spss求相關(guān)系數(shù)時(shí)它自己首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理嗎?

可以省略,因?yàn)橄嚓P(guān)系數(shù)本身是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計(jì)。

協(xié)方差可以用來表示變量之間共同變化的程度,相關(guān)系數(shù)是協(xié)方差標(biāo)準(zhǔn)化后得到的統(tǒng)計(jì)量。

spss求相關(guān)系數(shù)時(shí)它自己首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理嗎?

可以省略,因?yàn)橄嚓P(guān)系數(shù)本身是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計(jì)。協(xié)方差可以用來表示變量之間共同變化的程度,相關(guān)系數(shù)是協(xié)方差標(biāo)準(zhǔn)化后得到的統(tǒng)計(jì)量。

數(shù)據(jù)處理時(shí),為什么通常進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理?

為什么要標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)?

在現(xiàn)實(shí)生活中,一個(gè)目標(biāo)變量(Y)可以被認(rèn)為是受到多個(gè)特征變量(X)的影響和控制,因此這些特征變量的維數(shù)和數(shù)值順序會(huì)有所不同,例如x1 =10000,x2 = 1,x3 = 0.5,可以清楚地看到特征x1,x2,x3之間存在維數(shù)差距;

x1對(duì)目標(biāo)變量的影響會(huì)大于x2和x3(可以說目標(biāo)變量受x1控制,但x2和x3的影響相對(duì)較小,一旦x1的值出現(xiàn)問題,會(huì)直接影響目標(biāo)變量的預(yù)測(cè),如果目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)值被x1壟斷,會(huì)出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)),而通過標(biāo)準(zhǔn)化, 可以使不同的特征變量具有相同的尺度(也就是說,將特征的值控制在一定的范圍內(nèi)),從而可以用多個(gè)相同大小的特征變量來控制目標(biāo)變量,這樣,在使用梯度下降法學(xué)習(xí)參數(shù)時(shí),不同的特征對(duì)參數(shù)的影響是相同的。 比如在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中,可以通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)來加速權(quán)值參數(shù)的收斂。

簡(jiǎn)而言之,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的就是消除特征之間的差異,讓特征全心全意地學(xué)習(xí)權(quán)重。

從(1)我們可以知道,當(dāng)原始數(shù)據(jù)不同維度的特征尺度(單位)不一致時(shí),就需要一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的步驟。突然對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,否則不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。