零值较多才去中心化多元回归

① 你认为什么才是真正的去中心化

可以以周边人的意志为转移，不要以中心意见为要求。不断做出改变，实现更长远的目标。

② 数据，交互变量一定要去中心化吗

不一定，中心化处理只不过是为了方便解释而已，并不影响各项回归系数。（南心网 调节效应中心化处理）

③ 币安如何看待去中心化

币安就像BAT，FAAMG一样，极具颠覆性和开创精神。如果说打造公链、建去中心化交易所是自我革命，币安已经处在中心化交易所的头部，还投入极大的精力去打造去中心化交易所，推出开放式平台，可能很多人不解。其实币安一直处在去中心化的进程中，从未停止过，完全去中心化才是币安的终 极形态。

④ 物联网技术将对新闻传播带来什么样的影响

物联网技术增强了媒体与受众间的互动。物联网改变了传统媒介单向传播的特点，真正实现了双向互动的功能，使受众真正有了越来越多的主动权。在物联网时代，受众不仅可以在“任何时间”、“任何地点”，通过“任何设备”，选择“任何服务”，如点播电视节目和浏览杂志期刊等，而且还可以通过视频在线同节目主持人及其他观众相互交流，给观众一种现场观看的感觉。甚至在节目制作过程中，观众也可以参与进去，对节目的构思与创作提出自己的观点和看法。可以这么说，在物联网时代，已经没有传统意义上的受众和信息源管理者了，因为每个受众亦可作为传播源发布信息，而信息源管理者也可作为受众接收其他信息源的信息反馈等。
传播源与受众之间以及受众与受众之间可以通过由电信网、计算机网和有线电视网组成的“三网融合”系统进行信息传递。如电视、手机、电脑等。后台信息处理系统指对物联网内各个用户或终端的资源进行有效管理的系统，其作用是保护用户的个人信息安全，储存和管理用户需求及传播的各种资源、信息等。由此可以看出，物联网下的信息交互并不局限于传播者与受众者之间，受众与受众之间也可以通过“三网融合”系统在线聊天、发布信息并引发讨论等。
物联网形成新的传媒中心化。传媒中心化还得从“去中心化”说起。“去中心化”的概念源于传播层面。传统媒介主要是电视、广播、报纸和杂志等，它们在信息传播过程中处于主导和决定作用，它们的“中心”地位决定了受众只能无条件接受媒体的单向信息传播和广告“轰炸”，受众很少能进行信息反馈。但是“随着资讯科技与网络科技的发展，传统由集团所掌握的媒体发言权将回归到个人手中，因为资讯网络科技使得传播资讯的成本降到最低，因此只要是有内涵的发言内容，将可善用资讯科技轻易传播。换句话说，个人发言权不再集中在主流媒体手中，例如传统报纸、广播或是电视，而能够回归到个人手上，这样的现象就是去中心化”。“去中心化”现象源于互联网的应用，现代传媒手段日益丰富和多元，新媒体势力不断增长，信息传递的渠道不再稀缺，从而导致媒体不得不放弃以自我为中心的传播策略。而在物联网时代，这些新的或传统的传媒手段在“三网合一”的框架下又重新融合在一起，形成了以物联网传播为中心的“后中心化”传播。这种“后中心化”传播比“去中心化”传播更加以人为本，它遵循受众就是上帝的“原则”，一切从受众的需求出发，不对受众实施无效或者无理的信息“轰炸”，同时根据用户个人信息和后台信息处理系统所存储的用户信息，自动对用户的需求进行分析，主动为用户提供用户想要的服务。比如受众想看新闻，物联网后台信息处理系统就会根据受众存储的读者资料及以往阅读信息，自动将受众喜欢的报纸和新闻排在最前面以避免受众翻阅无关信息。

⑤ 急急!如何用LINEST在Excel里求多元回归方程.Excel里要求公式必须以数组公式输入,怎么输入.

4.3.1 LINEST函数

LINEST函数的功能是使用最小二乘法计算对已知数据进行最佳线性拟合的直线方程，并返回描述此线性模型的数组。因为此函数返回数值为数组，故必须以数组公式的形式输入。

函数公式为

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

下面举例说明LINEST函数的应用。

1．一元线性回归分析

LINEST函数可用于一元线性回归分析，也可以用于多元线性回归分析，以及时间数列的自回归分析。

当只有一个自变量 x （即一元线性回归分析）时，可直接利用下面的公式得到斜率和 y 轴的截距值以及相关系数：

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）

相关系数：INDEX（LINEST（known_y's,known_x's,true,true）,3,1）

【例4-1】某企业1～9月份的总成本与人工小时及机器工时的数据如图4-1所示。假设总成本与人工小时之间存在着线性关系，则在单元格B13中插入公式“=INDEX(LINEST(B2:B10,D2:D10),2)”，在单元格B14插入公式“=INDEX(LINEST(B2:B10,D2:D10),1)”，在单元格B15插入公式“=INDEX(LINEST(B2:B10,D2:D10,TRUE,TRUE),3,1)”，即得总成本与人工小时的一元线性回归分析方程为：Y=562.72756+4.41444X1，相关系数为R2=0.99801，如图4-1所示。

图4-1 一元线性回归分析

2．多元线性回归分析

仍以例4-1的数据为例，首先选取单元格区域A17:D21，再以数组公式方式输入公式“=LINEST(B2:B10,C2:D10,TRUE,TRUE)”，即得该二元线性回归的有关参数如图4-2所示，从而得到：

图4-2 二元线性回归分析

回归方程：Y = 471.4366+3.6165X1+3.4323X2

相关系数：R2 =0.9990

标准差：Sey =11.7792。
4.3.2 LOGEST函数

LOGEST函数的功能是在回归分析中，计算最符合观测数据组的指数回归拟合曲线，并返回描述该指数模型的数组。由于这个函数返回一个数组，必须以数组公式输入。

LOGEST函数的公式为

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

【例4-2】某企业12个月某产品的生产量（X）与生产成本（Y）的有关资料如图4-3所示，假设它们之间有如下关系：。选取单元格区域B15:C18，输入公式“=LOGEST(C2:C13,B2:B13,TRUE,TRUE)”（数组公式输入），即得回归参数，如图4-3所示，参数m=0.8887，参数b=1891.7729，生产成本与生产量的回归曲线为：Y=1791.7729×0.8887X，相关系数R2=0.95885。

图4-3 指数回归

回归方程的系数及相关系数也可以利用下面的公式直接计算

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

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

相关系数R2：=INDEX(LOGEST(C2:C13,B2:B13,TRUE,TRUE),3,1)= 0.95885
4.3.3 TREND函数

TREND函数的功能是返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值（y 值），即找到适合给定的数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法），并返回指定数组 new_x's 值在直线上对应的 y 值。

TREND函数的公式为

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

式中 new_x's —— 需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。 new_x's 与 known_x's 一样，每个独立变量必须为单独的一行（或一列）。因此，如果 known_y's 是单列的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的列数，如果 known_y's 是单行的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的行数。如果省略 new_x's，将假设它和 known_x's 一样。

【例4-3】某企业过去一年的销售量为下列数据：{300，356，374，410，453，487，501，534，572，621，650，670}，将它们保存在单元格A1:A12中，则下一年的1、2、3月的销售量预测步骤为：选中单元格区域B1:B3，输入公式“=TREND(A1:A12,,{13;14;15})”（数组公式输入），即得来年的1、2、3月份的销售量分别为710、743和777。这个公式默认{1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12}作为known_x's的参数，故数组{13;14;15}就对应其后的3个月份。

4.3.4 GROWTH函数

GROWTH函数的功能是返回给定的数据预测的指数增长值。根据已知的x值和y值，函数GROWTH返回一组新的x值对应的y值。可以使用GROWTH工作表函数来拟合满足给定x值和y值的指数曲线。

GROWTH函数的公式为

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

式中，各参数的含义同TREND函数。但需注意的是，如果known_y's中的任何数为零或为负，函数 GROWTH将返回错误值 #NUM!。

【例4-4】以例4-3的资料为例，利用GROWTH函数预测来年的1、2、3月的销售量。预测步骤为：选中单元格区域B1:B3，输入公式“=GROWTH(A1:A12,,{13;14;15})”（数组公式输入），即得来年的1、2、3月份的销售量分别为756、811和870。这个公式同样默认{1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12}作为known_x's的参数，故数组{13;14;15}就对应后面的3个月份。
4.3.5 FORECAST函数

FORECAST函数的功能是根据给定的数据计算或预测未来值。此预测值为基于一系列已知的 x 值推导出的 y 值。以数组或数据区域的形式给定 x 值和 y 值后，返回基于 x 的线性回归预测值。FORECAST函数的计算公式为 a+bx

式中，；。

FORECAST函数的公式为

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

式中 x—需要进行预测的数据点。

需要说明的是：

如果 x 为非数值型，函数 FORECAST 返回错误值 #VALUE!。

如果 known_y's 和 known_x's 为空或含有不同数目的数据点，函数 FORECAST 返回错误值 #N/A。

如果 known_x's 的方差为零，函数 FORECAST 返回错误值 #DIV/0!。

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

SLOPE函数的功能是返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的垂直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率。

SLOPE函数的公式为

= SLOPE(known_y's,known_x's)

说明：参数可以是数字，或者是涉及数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数里包含文本、逻辑值或空白单元格，这些值将被忽略。但包含零值的单元格将计算在内。如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点数目不同，函数 SLOPE 返回错误值 #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函数

INTERCEPT函数的功能是利用已知的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。截距为穿过 known_x's 和 known_y's 数据点的线性回归线与 y 轴的交点。

公式为

= INTERCEPT (known_y's,known_x's)

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

Excel函数应用实例：销售额预测

假设某超市周一到周日的日销售额分别为13、17、16、15、19、21和22(万元)，总经理需要预测今后一周内的日销售额的最高值和最低值。可以按如下方法进行预测:

(1)函数分解

TREND 函数返回一条线性回归拟合线的值。即找到适合已知数组known_y’s和known_x’s的直线(用最小二乘法)，并返回指定数组new_x’s在直线上对应的y值。

语法:TREND(known_y’s,known_x’s,new_x’s,const)

Known_y’s是关系表达式y=mx+b中已知的y值集合;Known_x’s是关系表达式y=mx+b中已知的可选x值集合;New_x’s为需要函数 TREND返回对应y值的新x值;Const为一逻辑值，用于指定是否将常量b强制设为0。

(2)实例分析

首先要打开一个空白工作表，在A1单元格中输入“日销售额”，然后将上述数据依次输入A2、A3至A8单元格。然后选中B2至B8区域，在Excel的编辑栏输入公式“=TREND(A2:A8)”，回车即可在B2至B8区域获得7个结果，其中最高销售额为21.64万元，最低销售额为13.5万元。

与KURT函数一样，TREND函数可以用于教育统计中的学生入学数的峰值和低谷，铁路运输领域的客流高峰和低谷等的预测。

⑥ 我一直不明白中本聪创造去中心化比特币，为什么别人不是也可以吗

因为大多数人都没有挑战整个世界最强的几个霸权者的勇气和能力。中本聪也是想发泄一下才创造了比特币，但是出乎他意料的情况发生了。他成功的挑战了霸权者！但他也因为种种原因害怕了，再不敢路面了。中本聪也是在发币超发导致个人多年所得快速缩水的情况下才有的去中心化货币的构想，比特币只是他提出的，是网络上更多的有识的朋友共同完成的。

⑦ 电商从1.0到4.0都经历了哪些变革

电商4.0，一个去品牌化，去中心化，F2C模式。回归商业本质的。

⑧ 现在有哪些企业进行去中心化管理

从互联网发展的层面来看，去中心化是互联网发展过程中形成的社会化关系形态和内容产生形态，是相对于“中心化”而言的新型网络内容生产过程。
相对于早期的互联网（Web 1.0）时代，今天的网络（Web 2.0）内容不再是由专业网站或特定人群所产生，而是由全体网民共同参与、权级平等的共同创造的结果。任何人，都可以在网络上表达自己的观点或创造原创的内容，共同生产信息。
随着网络服务形态的多元化，去中心化网络模型越来越清晰，也越来越成为可能。Web2.0兴起后，Wikipedia、Flickr、Blogger等网络服务商所提供的服务都是去中心化的，任何参与者，均可提交内容，网民共同进行内容协同创作或贡献。
之后随着更多简单易用的去中心化网络服务的出现，Web2.0的特点越发明显，例如Twitter、Facebook等更加适合普通网民的服务的诞生，使得为互联网生产或贡献内容更加简便、更加多元化，从而提升了网民参与贡献的积极性、降低了生产内容的门槛。最终使得每一个网民均成为了一个微小且独立的信息提供商，使得互联网更加扁平、内容生产更加多元化。
从天文学的角度来看去中心化是指宇宙没有中心，就是一片无边界的物质组成，没有中心点。