標准化和去中心化處理的作用

A. 數據中心化和標准化在回歸分析中的意義是什麼

對數據中心化和標准化的目的是消除特徵之間的差異性，可以使得不同的特徵具有相同的尺度，讓不同特徵對參數的影響程度一致。簡言之，當原始數據不同維度上的特徵的尺度（單位）不一致時，需要中心化和標准化步驟對數據進行預處理。

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因為原始數據往往自變數的單位不同，會給分析帶來一定困難，又因為數據量較大，可能會因為舍入誤差而使計算結果並不理想。數據中心化和標准化有利於消除由於量綱不同、數量級不同帶來的影響，避免不必要的誤差。

回歸分析中，通常需要對原始數據進行中心化處理和標准化處理。通過中心化和標准化處理，得到均值為0，標准差為1的服從標准正態分布的數據。

B. 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。

C. 在數據處理時，為什麼要進行標准化處理

數據標准化主要功能就是消除變數間的量綱關系，從而使數據具有可比性，可以舉個簡單的例子，一個百分制的變數與一個5分值的變數在一起怎麼比較？只有通過數據標准化，都把它們標准到同一個標准時才具有可比性，一般標准化採用的是Z標准化，即均值為0，方差為1，當然也有其他標准化，比如0--1標准化等等，可根據自己的研究目的進行選擇.

D. 去中心化的優缺點是什麼

優點：

1、系統安全性高：在去中心化的區塊鏈網路中，無中心節點可攻擊。

2、交易安全性高：去中心化的交易方法便捷而簡單，無第三方介入，不需要擔心信息的泄露。

3、節約性好：由於去中心化處理方式較傳統處理方式更為簡單與便捷，因此在大數據量交易同時進行時，去中心化的方式會節約資源。

4、自主高效性：去中心化的區塊鏈技術，無需第三方介入，點對點直接交互，使得高效率、無中心化代理、大規模的信息交互方式成為現實。

缺點：

如果「去中心化」廣泛使用，權威中心將逐漸被淡化，節點之間傳遞的信息的可信性與准確性將面臨問題。例如，在一個「去中心化」的系統中，有部分節點壞掉，他們可能向外傳播錯誤甚至不傳播信息，如此一來無法驗證信息傳輸的准確性。准確性下降，自然無法獲得可信性。

去中心化計算

相比之下，集中式計算則是將大部分計算功能從本地或者遠程進行集中計算。去中心化計算是一種現代化的計算模式。 與之相反的集中計算，則普遍存在於早期的計算環境當中。 一個去中心化的計算機系與傳統的集中式網路相比有很多優點。

台式計算機發展迅猛，潛在的性能遠遠超過要求的大多數業務應用程序的性能要求。結果，大多數桌面計算機存在著剩餘的閑置計算能力. 一個去中心化的計算系統，可以發揮這些潛力，最大限度地提高效率。 然而，它是否增加了整體網路的有效性依然值得商榷。

以上內容參考網路-去中心化

E. 何為數據中心化和標准化其目的是什麼

呵呵，同是山大的飄過...
希望今天統計不掛科
我找到的答案是 中心化是數據減去他們的均值
標准化是中心化的數據除以標准差
目的是消除不同變數間猶豫量綱，自身變異，數值大小帶來的影響

F. 數據中心化和標准化在回歸分析中的意義是什麼

數據中心化和標准化的意義是一樣的，為了消除量綱對數據結構的影響。因為在回歸分析中，多個自變數量綱一般情況下是不相同的，如果不消除量綱，數據之間不具有可比性，不如，1000kg和200立方米，不一定數值大的自變數對因變數的影響就大，消除量綱後，就具有可比性了。

G. SPSS進行中介效應分析用標准化和中心化的區別

1、中介效應分析不需要數據中心化和標准化；
2、強行中心化或中心化，只有非標准化系數不一樣，標准化系是一樣的。

（南心 提供）

H. 何為數據要中心化和標准化其目的是什麼

數據標准化是指：數值減去均值，再除以標准差。

數據中心化是指：變數減去它的均值。

數據中心化和標准化在回歸分析中的意義是取消由於量綱不同、自身變異或者數值相差較大所引起的誤差。

I. 統計中，數據去中心化和標准化有什麼區別嗎

數據標准化是指：數值減去均值，再除以標准差;所謂中心化， 是指變數減去它的均值.

J. 標准化的功能及作用

標准化，實質上就是為標准制定、發布和實施過程而進行的一切活動。標准化的重要意義是改進產品、過程和服務的適用性，防止貿易壁壘，促進技術合作。因此，標准化被世界各國公認為是「一門重要的工程與技術科學的基礎學科」 (GB/T 13745《學科分類與代碼》)沒有標准化的過程，就沒有標准；反過來說，有了標准，沒有標准化的過程使之實施和改進，標准也就形同虛設，失去了意義。同樣，標准化的目的就是為了制定標准，成為相對穩定的行動綱領和能與外部世界共享的准則，從而提高效率和協作的能力，提高互換性和利用外部資源的能力。
對生產企業而言，客戶的需求是有標準的需求，無論是對產品質量、設計質量還是服務質量的要求，都是建立在標准之下的質量。標准化的實質就是將生產和服務活動科學化、規范化和經濟化。所以，只有以標准化為核心才能真正做到以客戶、以質量、以經濟效益為中心。標准化還是一個過程。
其實，制定、執行和不斷完善標準的過程，就是不斷提高質量、提高管理水平、提高經濟效益的過程，也就是塑造企業競爭力的過程，一個不斷優化、不斷完善自我的過程，也是一個企業打造競爭力的過程。
因此，企業必須建立標准和標准化的體系，必須以標准和標准化為手段，來提升企業管理水平，保證精益生產的順利實施和獲得應有的成效。
供參考。