东辰安华知识网 大家好，关于数据标准化的方法很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于对一组存在负数和正数的数据进行标准化，用什么方法啊的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
对一组存在负数和正数的数据进行标准化，用什么方法啊
这个问题有些模糊，没有交待前提。理解为：
1.对某组数据在处理前要进行数据的标准化，以便统一基数，不出现进一步统计的误差；
2.在测量或者标准化工作中对数据进行统计后，结果数据出现的负数，是另一种解释。
excel表格怎么标准化
在EXCEL中消除量纲，没有现成的函数，要组合作用，步骤如下：
第一步：求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si；
第二步：进行标准化处理：xij￠＝（xij－xi）／si其中：xij￠为标准化后的变量值；xij为实际变量值。
第三步：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
spss标准化类型
数据标准化处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标即处于同一数量级，适合进行综合对比评价。
极差法
极差法是对原始数据的线性变换，首先计算指标值得最小值、最大值，计算极差，通过极差法将指标值映射到[0-1]之间。公式为：
新数据=(原数据-极小值)/(极大值-极小值)
Z-score标准化法
SPSS默认的数据标准化方法即是Z得分法，这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standarddeviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。公式为：
其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。
数据标准化的另外一个实用之处
在实际应用中，数据标准化不只是用于指标的可比性处理，还有一些非常实用的用处，利用标准化方法将指标归到最适于我们观测的范围，更加直观。且看案例：
有一组数据，是学生参加某次社会公益活动的数据，其中有一指标为：在校综合评价指数，反映学生在校综合表现水平。
可以看出这个指标的范围为[0-140],但这个范围不太符合我们在学校里的习惯，在学校里经常用[0-100]的百分制，60分以上基本认可为及格，现在这个范围不能直观的反映学生在校表现水平。此时，极差法是一个非常好的选择，我们可以将[0-140]数值，映射到[0-100]，便于直观对比学生的表现。
公式为：(原数据-极小值)/(极大值-极小值)*100
我们再来看看结果：
此时，[0-100]的范围非常符合我们日常的比较标准，能直观的反映学生的在校综合表现，已经达到目的。
jmp主成分分析怎么将数据标准化
首先楼主要知道为什么做数据标准化数据标准化主要是对那些量纲不同的指标数据进行标准化通俗说就是数据单位不同的话就做个标准化要是单位相同不用标准化了标准化步骤：选择analysis分析然后选择下拉菜单的第二个descriptivestatistics描述统计接下来选择第二项descriptive描述接着把你的指标都放到空白框里就是这个界面的左下角挑上对号数据标准化了相关系数矩阵也蹦出来啦接着你就会看到标准化后的数据出现在你spss页面上这些原始指标的后面也就是页面往右拉吧就看到标准化之后的数据了你可以用这些标准化之后的数据进行主成分分析
文章分享结束，数据标准化的方法和对一组存在负数和正数的数据进行标准化，用什么方法啊的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
