調節項去中心化

Ⅰ 「去中心化「這個概念到底什麼意思

去中心化的意思是由節點來自由選擇中心、自由決定中心。在去中心化系統中，任何人都是一個節點，任何人也都可以成為一個中心。任何中心都不是永久的，而是階段性的，任何中心對節點都不具有強制性。

基本概述：

在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。

隨著主體對客體的相互作用的深入和認知機能的不斷平衡、認知結構的不斷完善，個體能從自我中心狀態中解除出來，稱之為去中心化。

舉例說明：

1、中心化：幾個老師在上面講課，同學在下面聽。（上課）

2、去中心化：每個人都可以講話，每個人都可以選擇聽或者講。（英語角）

去中心化的作用

1、解決容錯性問題。去中心化系統不太可能因為某一個局部的意外故障而停止工作，因為它依賴於許多獨立工作的組件，它的容錯能力更強。

2、抗攻擊性。對去中心化系統進行攻擊破壞的成本相比中心化系統更高。攻擊中心會使整個系統癱瘓，而去中心化的系統，攻擊任何一個節點都不會影響整個系統。

3、抗勾結性。去中心化系統的參與者們，很難相互勾結。每一個節點都是平行的，不存在上下級、主從的關系，都是平等的。而中心化的傳統企業和政府的領導層，往往會為了自身的利益，以損害客戶、員工和公眾利益的方式，相互勾結。

以上內容參考 網路-去中心化

Ⅱ 「去中心化」是什麼意思

在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。

隨著主體對客體的相互作用的深入和認知機能的不斷平衡、認知結構的不斷完善，個體能從自我中心狀態中解除出來，稱之為去中心化。

Ⅲ 去中心化是什麼意思

去中心化（英語：decentralization）是互聯網發展過程中形成的社會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。

去中心化，不是不要中心，而是由節點來自由選擇中心、自由決定中心。簡單地說，中心化的意思，是中心決定節點。節點必須依賴中心，節點離開了中心就無法生存。在去中心化系統中，任何人都是一個節點，任何人也都可以成為一個中心。任何中心都不是永久的，而是階段性的，任何中心對節點都不具有強制性。

(3)調節項去中心化擴展閱讀：

在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。

隨著主體對客體的相互作用的深入和認知機能的不斷平衡、認知結構的不斷完善，個體能從自我中心狀態中解除出來，稱之為去中心化。

Ⅳ 去中心化和中心化的具體概念是什麼

去中心化：

相對於「中心化」概念，在去中心化的系統網路里，每一個參與者（節點）都是平等且自由的關系，沒有誰依賴誰。

這就像朋友聚會，暢所欲言，你可以選擇不說話，也可以選擇中途離場；中心化則像是領導開會，一切全憑領導這個中心在會議上指示和安排。

中心化：

就是以一個節點為中心，向四周擴散開去。

注意事項：

相對於前期的互聯網（Web 1.0）年代，今天的網路（Web 2.0）內容不再是由專業網站或特定人群所發生，而是由整體網民一起參加、權級相等的一起創造的成果。任何人，都能夠在網路上表達自己的觀點或創造原創的內容，一起生產信息。

跟著網路服務形狀的多元化，去中心化網路模型越來越清晰，也越來越成為可能。Web2.0鼓起後，Wikipedia、Flickr、Blogger等網路服務商所供給的服務都是去中心化的，任何參加者，均可提交內容，網民一起進行內容協同創造或奉獻。

Ⅳ 怎麼進行去中心化處理

根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。

Ⅵ 互聯網中的去中心化是什麼意思

最近「區塊鏈」的熱度，一直高漲，可能大家都認為比特幣的瘋狂，會落到區塊鏈，有點像VR元年的時候，創業者都蜂擁而至，某種程度上，可能和那本書的名言有關：站在風口上 豬也能飛起來！但小米這「豬」，是一個非常精細的產品。

本文主要解讀一個創業者過渡解讀和放大的詞「去中心化」。

往往創業者或者某些執迷於創業的人，在公開場合中，說產品的時候會說，我們的產品是「去中心化」的。

對於事情，對於所謂的不明覺厲，人們是盲目的，那麼「去中心化」到底是什麼？要想了解「去中心」化首先要知道什麼是「中心化」。

1、互聯網是信息傳遞的新的形式，中心化就是信息集中發布，參與者往往沒有話語權，這里的話語權就是引導輿論導向級別的話語權；

2、去中心化就是參與者可以有話語權，並且可以發聲，可以自由傳播信息；

中心化是如何形成的？

因為信息資源的匱乏導致中心化，在某種程度上，互聯網的用戶群也是中心化形成的原因；

去中心化是如何形成的？

因為信息資源的規范導致中心化，在某種程度上，互聯網用戶群的上升，具備了構建去中心化的條件，同時用戶對於信息需求擴大。

Ⅶ excel中如何進行去中心化

在excel中進行兩個步驟即可
1）第一步計算平均值
2）第二步做減法
所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。

Ⅷ 什麼是去中心化

去中心化（英語：decentralization）是互聯網發展過程中形成的社會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，Web 2.0內容不再是由專業網站或特定人群所產生，而是由權級平等的全體網民共同參與、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。Web 2.0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。

Ⅸ 做調節效應分析一定要把自變數和調節變數做去中心化處理嗎

不一定，中心化處理只不過是為了能夠方便解釋而已，並不會影響各項回歸系數。

數據中心化和標准化在回歸分析中是取消由於量綱不同、自身變異或者是數值相差較大所引起的誤差。數據中心化指的就是變數減去它的均值。數據標准化指的就是數值減去均值，再除以標准差。通過中心化和標准化處理，能夠得到均值為0，標准差為1的服從標准正態分布的數據。在一些實際問題當中，我們得到的樣本數據都是多個維度的，也就是一個樣本是用多個特徵來表徵的。很顯然，這些特徵的量綱和數值得量級都是不一樣的，而通過標准化的處理，可以使得不同的特徵具有相同的尺度(Scale)。這樣，在學習參數的時候，不同特徵對參數的影響程度就一樣了。簡而言之，當原始數據不同維度上的特徵的尺度(單位)不一致的時候，需要標准化步驟對數據進行預處理。數據預處理，一般有數據歸一化、標准化以及去中心化。歸一化：是將數據映射到[01]或[-11]區間范圍內，不同特徵的量綱不同，值范圍大小不同，存在奇異值，對訓練有影響。標准化：是將數據映射到滿足標准正態分布的范圍內，使數據滿足均值是0標准差是1。標准化同樣可以消除不同特徵的量綱。去中心化：就是使數據滿足均值為0，但是對標准差沒有要求。如果對數據的范圍沒有限定要求，則選擇標准化進行數據預處理；如果要求數據在某個范圍內取值，則採用歸一化；如果數據不存在極端的極大極小值時，採用歸一化；如果數據存在較多的異常值和噪音，採用標准化。

Ⅹ 調節變數去中心化後不顯著怎麼辦

安裝CENTER。控制變數用來在多元回歸分析中緩解混雜變數對因果效應估計的干擾。我們不需要過多的擔心「控制變數的系數變化並沒有預期的跡象」。

因為在實際操作中控制變數的估計總是可能會產生偏差。相反，研究人員應該更加專注於解釋主要變數的邊際效應。相比之下，控制變數幾乎沒有實質性意義，我們可以放心地省略或只在附錄中討論。這樣不僅會有效阻止研究人員從控制變數中得出錯誤的因果結論，而且還簡化實證研究論文的討論部分，並節省寶貴的資源用來討論主要變數的經濟效果。