数据去中心化什么意思 做调节效应分析一定要把自变量和调节变量做去中心化处理吗?
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时间:2023-02-03 12:20:10
作者:采采
为什么数据需要去中心化?回归分析中数据集中化、标准化的意义在于消除因维度不同、自身变异或数值差异较大而产生的误差。
数据标准化是指:数值减去平均值再除以标准差;集中意味着一个变量减去它的平均值。
做调节效应分析一定要把自变量和调节变量做去中心化处理吗?不一定。中心化只是为了解释方便,不会影响回归系数。
在回归分析中,数据集中化和标准化消除了因维度不同、自变异或数值差异较大而导致的误差。数据集中化指的是变量减去其平均值。数据标准化是指数值减去均值,然后除以标准差。通过集中化和标准化,可以得到均值为0,标准差为1,服从标准正态分布的数据。在一些实际问题中,我们得到的样本数据都是多维的,即一个样本由多个特征来表征。显然,这些特征的维度和大小是不同的,通过标准化处理,不同的特征可以具有相同的尺度。这样在学习参数的时候,不同的特征对参数的影响是一样的。简而言之,当原始数据不同维度的特征尺度(单位)不一致时,需要标准化步骤对数据进行预处理。数据预处理一般包括数据规范化、标准化和去中心化。归一化:数据映射到[01]或[-11]的范围,不同特征的维数不同,取值范围不同,对训练有影响。标准化:就是把数据映射到一个符合标准正态分布的范围,使数据的平均值为0,标准差为1。标准化也可以消除不同特征的尺寸。去中心化:就是让数据满足平均值为0,但对标准差没有要求。如果对数据范围没有限定要求,数据预处理选择标准化;如果要求数据取一定范围内的值,则采用归一化;如果数据没有极值,则采用归一化;如果数据中有很多异常值和噪声,则采用标准化。
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