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？

为什么数据需要去中心化？

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？

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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