零值較多才去中心化多元回歸

① 你認為什麼才是真正的去中心化

可以以周邊人的意志為轉移，不要以中心意見為要求。不斷做出改變，實現更長遠的目標。

② 數據，交互變數一定要去中心化嗎

不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）

③ 幣安如何看待去中心化

幣安就像BAT，FAAMG一樣，極具顛覆性和開創精神。如果說打造公鏈、建去中心化交易所是自我革命，幣安已經處在中心化交易所的頭部，還投入極大的精力去打造去中心化交易所，推出開放式平台，可能很多人不解。其實幣安一直處在去中心化的進程中，從未停止過，完全去中心化才是幣安的終 極形態。

④ 物聯網技術將對新聞傳播帶來什麼樣的影響

物聯網技術增強了媒體與受眾間的互動。物聯網改變了傳統媒介單向傳播的特點，真正實現了雙向互動的功能，使受眾真正有了越來越多的主動權。在物聯網時代，受眾不僅可以在「任何時間」、「任何地點」，通過「任何設備」，選擇「任何服務」，如點播電視節目和瀏覽雜志期刊等，而且還可以通過視頻在線同節目主持人及其他觀眾相互交流，給觀眾一種現場觀看的感覺。甚至在節目製作過程中，觀眾也可以參與進去，對節目的構思與創作提出自己的觀點和看法。可以這么說，在物聯網時代，已經沒有傳統意義上的受眾和信息源管理者了，因為每個受眾亦可作為傳播源發布信息，而信息源管理者也可作為受眾接收其他信息源的信息反饋等。
傳播源與受眾之間以及受眾與受眾之間可以通過由電信網、計算機網和有線電視網組成的「三網融合」系統進行信息傳遞。如電視、手機、電腦等。後台信息處理系統指對物聯網內各個用戶或終端的資源進行有效管理的系統，其作用是保護用戶的個人信息安全，儲存和管理用戶需求及傳播的各種資源、信息等。由此可以看出，物聯網下的信息交互並不局限於傳播者與受眾者之間，受眾與受眾之間也可以通過「三網融合」系統在線聊天、發布信息並引發討論等。
物聯網形成新的傳媒中心化。傳媒中心化還得從「去中心化」說起。「去中心化」的概念源於傳播層面。傳統媒介主要是電視、廣播、報紙和雜志等，它們在信息傳播過程中處於主導和決定作用，它們的「中心」地位決定了受眾只能無條件接受媒體的單向信息傳播和廣告「轟炸」，受眾很少能進行信息反饋。但是「隨著資訊科技與網路科技的發展，傳統由集團所掌握的媒體發言權將回歸到個人手中，因為資訊網路科技使得傳播資訊的成本降到最低，因此只要是有內涵的發言內容，將可善用資訊科技輕易傳播。換句話說，個人發言權不再集中在主流媒體手中，例如傳統報紙、廣播或是電視，而能夠回歸到個人手上，這樣的現象就是去中心化」。「去中心化」現象源於互聯網的應用，現代傳媒手段日益豐富和多元，新媒體勢力不斷增長，信息傳遞的渠道不再稀缺，從而導致媒體不得不放棄以自我為中心的傳播策略。而在物聯網時代，這些新的或傳統的傳媒手段在「三網合一」的框架下又重新融合在一起，形成了以物聯網傳播為中心的「後中心化」傳播。這種「後中心化」傳播比「去中心化」傳播更加以人為本，它遵循受眾就是上帝的「原則」，一切從受眾的需求出發，不對受眾實施無效或者無理的信息「轟炸」，同時根據用戶個人信息和後台信息處理系統所存儲的用戶信息，自動對用戶的需求進行分析，主動為用戶提供用戶想要的服務。比如受眾想看新聞，物聯網後台信息處理系統就會根據受眾存儲的讀者資料及以往閱讀信息，自動將受眾喜歡的報紙和新聞排在最前面以避免受眾翻閱無關信息。

⑤ 急急!如何用LINEST在Excel里求多元回歸方程.Excel里要求公式必須以數組公式輸入,怎麼輸入.

4.3.1 LINEST函數

LINEST函數的功能是使用最小二乘法計算對已知數據進行最佳線性擬合的直線方程，並返回描述此線性模型的數組。因為此函數返回數值為數組，故必須以數組公式的形式輸入。

函數公式為

= LINEST（known_y's，known_x's，const，stats）

下面舉例說明LINEST函數的應用。

1．一元線性回歸分析

LINEST函數可用於一元線性回歸分析，也可以用於多元線性回歸分析，以及時間數列的自回歸分析。

當只有一個自變數 x （即一元線性回歸分析）時，可直接利用下面的公式得到斜率和 y 軸的截距值以及相關系數：

斜率：INDEX（LINEST（known_y's，known_x's）,1,1）；或INDEX（LINEST（known_y's,known_x's）,1）

截距：INDEX（LINEST（known_y's，known_x's）,1,2）；或INDEX（LINEST（known_y's,known_x's）,2）

相關系數：INDEX（LINEST（known_y's,known_x's,true,true）,3,1）

【例4-1】某企業1～9月份的總成本與人工小時及機器工時的數據如圖4-1所示。假設總成本與人工小時之間存在著線性關系，則在單元格B13中插入公式「=INDEX(LINEST(B2:B10,D2:D10),2)」，在單元格B14插入公式「=INDEX(LINEST(B2:B10,D2:D10),1)」，在單元格B15插入公式「=INDEX(LINEST(B2:B10,D2:D10,TRUE,TRUE),3,1)」，即得總成本與人工小時的一元線性回歸分析方程為：Y=562.72756+4.41444X1，相關系數為R2=0.99801，如圖4-1所示。

圖4-1 一元線性回歸分析

2．多元線性回歸分析

仍以例4-1的數據為例，首先選取單元格區域A17:D21，再以數組公式方式輸入公式「=LINEST(B2:B10,C2:D10,TRUE,TRUE)」，即得該二元線性回歸的有關參數如圖4-2所示，從而得到：

圖4-2 二元線性回歸分析

回歸方程：Y = 471.4366+3.6165X1+3.4323X2

相關系數：R2 =0.9990

標准差：Sey =11.7792。
4.3.2 LOGEST函數

LOGEST函數的功能是在回歸分析中，計算最符合觀測數據組的指數回歸擬合曲線，並返回描述該指數模型的數組。由於這個函數返回一個數組，必須以數組公式輸入。

LOGEST函數的公式為

= LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats)

【例4-2】某企業12個月某產品的生產量（X）與生產成本（Y）的有關資料如圖4-3所示，假設它們之間有如下關系：。選取單元格區域B15:C18，輸入公式「=LOGEST(C2:C13,B2:B13,TRUE,TRUE)」（數組公式輸入），即得回歸參數，如圖4-3所示，參數m=0.8887，參數b=1891.7729，生產成本與生產量的回歸曲線為：Y=1791.7729×0.8887X，相關系數R2=0.95885。

圖4-3 指數回歸

回歸方程的系數及相關系數也可以利用下面的公式直接計算

參數m：INDEX(LOGEST(C2:C13,B2:B13),1)=0.8887

參數b：INDEX(LOGEST(C2:C13,B2:B13),1,2)=1791.7729

相關系數R2：=INDEX(LOGEST(C2:C13,B2:B13,TRUE,TRUE),3,1)= 0.95885
4.3.3 TREND函數

TREND函數的功能是返回一條線性回歸擬合線的一組縱坐標值（y 值），即找到適合給定的數組 known_y's 和 known_x's 的直線（用最小二乘法），並返回指定數組 new_x's 值在直線上對應的 y 值。

TREND函數的公式為

= TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)

式中 new_x's —— 需要函數 TREND 返回對應 y 值的新 x 值。 new_x's 與 known_x's 一樣，每個獨立變數必須為單獨的一行（或一列）。因此，如果 known_y's 是單列的，known_x's 和 new_x's 應該有同樣的列數，如果 known_y's 是單行的，known_x's 和 new_x's 應該有同樣的行數。如果省略 new_x's，將假設它和 known_x's 一樣。

【例4-3】某企業過去一年的銷售量為下列數據：{300，356，374，410，453，487，501，534，572，621，650，670}，將它們保存在單元格A1:A12中，則下一年的1、2、3月的銷售量預測步驟為：選中單元格區域B1:B3，輸入公式「=TREND(A1:A12,,{13;14;15})」（數組公式輸入），即得來年的1、2、3月份的銷售量分別為710、743和777。這個公式默認{1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12}作為known_x's的參數，故數組{13;14;15}就對應其後的3個月份。

4.3.4 GROWTH函數

GROWTH函數的功能是返回給定的數據預測的指數增長值。根據已知的x值和y值，函數GROWTH返回一組新的x值對應的y值。可以使用GROWTH工作表函數來擬合滿足給定x值和y值的指數曲線。

GROWTH函數的公式為

= GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const)

式中，各參數的含義同TREND函數。但需注意的是，如果known_y's中的任何數為零或為負，函數 GROWTH將返回錯誤值 #NUM!。

【例4-4】以例4-3的資料為例，利用GROWTH函數預測來年的1、2、3月的銷售量。預測步驟為：選中單元格區域B1:B3，輸入公式「=GROWTH(A1:A12,,{13;14;15})」（數組公式輸入），即得來年的1、2、3月份的銷售量分別為756、811和870。這個公式同樣默認{1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12}作為known_x's的參數，故數組{13;14;15}就對應後面的3個月份。
4.3.5 FORECAST函數

FORECAST函數的功能是根據給定的數據計算或預測未來值。此預測值為基於一系列已知的 x 值推導出的 y 值。以數組或數據區域的形式給定 x 值和 y 值後，返回基於 x 的線性回歸預測值。FORECAST函數的計算公式為 a+bx

式中，；。

FORECAST函數的公式為

= FORECAST(x,known_y's,known_x's)

式中 x—需要進行預測的數據點。

需要說明的是：

如果 x 為非數值型，函數 FORECAST 返回錯誤值 #VALUE!。

如果 known_y's 和 known_x's 為空或含有不同數目的數據點，函數 FORECAST 返回錯誤值 #N/A。

如果 known_x's 的方差為零，函數 FORECAST 返回錯誤值 #DIV/0!。

例如：FORECAST(30,{6,7,9,15,21},{20,28,31,38,40}) = 10.60725。
4.3.6 SLOPE函數

SLOPE函數的功能是返回根據 known_y's 和 known_x's 中的數據點擬合的線性回歸直線的斜率。斜率為直線上任意兩點的垂直距離與水平距離的比值，也就是回歸直線的變化率。

SLOPE函數的公式為

= SLOPE(known_y's,known_x's)

說明：參數可以是數字，或者是涉及數字的名稱、數組或引用。如果數組或引用參數里包含文本、邏輯值或空白單元格，這些值將被忽略。但包含零值的單元格將計算在內。如果 known_y's 和 known_x's 為空或其數據點數目不同，函數 SLOPE 返回錯誤值 #N/A。

例如：SLOPE({2,3,9,1,8,7,5},{6,5,11,7,5,4,4}) = 0.305556。
4.3.7 INTERCEPT函數

INTERCEPT函數的功能是利用已知的 x 值與 y 值計算直線與 y 軸的截距。截距為穿過 known_x's 和 known_y's 數據點的線性回歸線與 y 軸的交點。

公式為

= INTERCEPT (known_y's,known_x's)

例如：INTERCEPT({2, 3, 9, 1, 8}, {6, 5, 11, 7, 5}) = 0.0483871。

Excel函數應用實例：銷售額預測

假設某超市周一到周日的日銷售額分別為13、17、16、15、19、21和22(萬元)，總經理需要預測今後一周內的日銷售額的最高值和最低值。可以按如下方法進行預測:

(1)函數分解

TREND 函數返回一條線性回歸擬合線的值。即找到適合已知數組known_y』s和known_x』s的直線(用最小二乘法)，並返回指定數組new_x』s在直線上對應的y值。

語法:TREND(known_y』s,known_x』s,new_x』s,const)

Known_y』s是關系表達式y=mx+b中已知的y值集合;Known_x』s是關系表達式y=mx+b中已知的可選x值集合;New_x』s為需要函數 TREND返回對應y值的新x值;Const為一邏輯值，用於指定是否將常量b強制設為0。

(2)實例分析

首先要打開一個空白工作表，在A1單元格中輸入「日銷售額」，然後將上述數據依次輸入A2、A3至A8單元格。然後選中B2至B8區域，在Excel的編輯欄輸入公式「=TREND(A2:A8)」，回車即可在B2至B8區域獲得7個結果，其中最高銷售額為21.64萬元，最低銷售額為13.5萬元。

與KURT函數一樣，TREND函數可以用於教育統計中的學生入學數的峰值和低谷，鐵路運輸領域的客流高峰和低谷等的預測。

⑥ 我一直不明白中本聰創造去中心化比特幣，為什麼別人不是也可以嗎

因為大多數人都沒有挑戰整個世界最強的幾個霸權者的勇氣和能力。中本聰也是想發泄一下才創造了比特幣，但是出乎他意料的情況發生了。他成功的挑戰了霸權者！但他也因為種種原因害怕了，再不敢路面了。中本聰也是在發幣超發導致個人多年所得快速縮水的情況下才有的去中心化貨幣的構想，比特幣只是他提出的，是網路上更多的有識的朋友共同完成的。

⑦ 電商從1.0到4.0都經歷了哪些變革

電商4.0，一個去品牌化，去中心化，F2C模式。回歸商業本質的。

⑧ 現在有哪些企業進行去中心化管理

從互聯網發展的層面來看，去中心化是互聯網發展過程中形成的社會化關系形態和內容產生形態，是相對於「中心化」而言的新型網路內容生產過程。
相對於早期的互聯網（Web 1.0）時代，今天的網路（Web 2.0）內容不再是由專業網站或特定人群所產生，而是由全體網民共同參與、權級平等的共同創造的結果。任何人，都可以在網路上表達自己的觀點或創造原創的內容，共同生產信息。
隨著網路服務形態的多元化，去中心化網路模型越來越清晰，也越來越成為可能。Web2.0興起後，Wikipedia、Flickr、Blogger等網路服務商所提供的服務都是去中心化的，任何參與者，均可提交內容，網民共同進行內容協同創作或貢獻。
之後隨著更多簡單易用的去中心化網路服務的出現，Web2.0的特點越發明顯，例如Twitter、Facebook等更加適合普通網民的服務的誕生，使得為互聯網生產或貢獻內容更加簡便、更加多元化，從而提升了網民參與貢獻的積極性、降低了生產內容的門檻。最終使得每一個網民均成為了一個微小且獨立的信息提供商，使得互聯網更加扁平、內容生產更加多元化。
從天文學的角度來看去中心化是指宇宙沒有中心，就是一片無邊界的物質組成，沒有中心點。