回归分析去中心化

㈠ 去中心化是什么意思

去中心化（英语：decentralization）是互联网发展过程中形成的社会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。

去中心化，不是不要中心，而是由节点来自由选择中心、自由决定中心。简单地说，中心化的意思，是中心决定节点。节点必须依赖中心，节点离开了中心就无法生存。在去中心化系统中，任何人都是一个节点，任何人也都可以成为一个中心。任何中心都不是永久的，而是阶段性的，任何中心对节点都不具有强制性。

(1)回归分析去中心化扩展阅读：

在一个分布有众多节点的系统中，每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接，形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响，会通过网络而形成非线性因果关系。这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。

随着主体对客体的相互作用的深入和认知机能的不断平衡、认知结构的不断完善，个体能从自我中心状态中解除出来，称之为去中心化。

㈡ 什么是去中心化

去中心化（英语：decentralization）是互联网发展过程中形成的社会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，Web 2.0内容不再是由专业网站或特定人群所产生，而是由权级平等的全体网民共同参与、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。Web 2.0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。

㈢ “去中心化”是什么意思

直译：去中心化就是不要中心，

引申义：随着主体对客体的相互作用的深入和认知机能的不断平衡、认知结构的不断完善，个体能从自我中心状态中解除出来，皮亚杰称之为去中心化。

节点之间彼此可... 这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。

㈣ spss做回归都需要中心化吗

1、因变量不需要做中心化转换；
2、第一步是自变量进入回归方程；第二步是自变量和调节变量一起进入；第三步是自变量、调节变量、交互项一起进入；
3、将调节变量分成高低组,做自变量与因变量的回归分析,再比较高低组自变量对因变量的影响系数大小,进行斜率检验.

㈤ 所有人都在说“去中心化”，但你真的懂吗

在科技领域的文本词库里，“去中心化”是个高频词汇，大佬喜欢说，媒体喜欢用，似乎多少有些老生常谈，也难窥其深层奥义。前段时间，去参加一场发布会，突然看到罗辑思维CEO脱不花PPT上的一句话，觉得这也许是在互联网这个维度下对“去中心化”的最佳诠释，那就是：“每一个人的宫廷正在拔地而起。”

事实上，“宫廷”这个词无疑抓到了某种本质，今天来谈谈“去中心化”，以及在更为宏观的维度上，它究竟是个啥。

直观上看，互联网诞生至今就是一个不断将权力沉淀至个人的过程，一切只为“我”服务，移动时代更是如此，将每一个人搁置在世界中心，其最佳视觉案例无疑是手机地图，就像作家尼克·比尔顿在《翻转世界》中所言，“你朝街上任何一个方向前进，无论哪个方向，整个画面都会随你位置移动，这是个重大转变，在纸张世界，地图和位置是以地方或地标为根据，而不是你的所在地。从现在开始，你就是起点，数字世界跟着你走，而不是你跟在它后面。”

这种反转岂止于此，如你所知，资本与技术的福祉正在惠及每一个人，用脱不花的话说：“当人成为世界中心，每一个人都变成了一位‘君王’。我们这代创业者就是要为君王打造一座宏伟的宫廷。”当一个生活在大城市的普通人可以随时调遣上百名司机，厨师，甚至说书人，委实用极低成本搭建了私人的马厩，御膳房和翰林院——甚至有时连窘境都与君王颇为相似，譬如在资讯获取上，当大数据编纂的私人阅读代替了传统编辑认为“合适的内容”，每个人都会多少掉入桑斯坦在《信息乌托邦》中所言的信息茧房之中，从而少了几分“逆耳”之言。

嗯，不难理解的是“所有行业都是服务业”，真正令人惊喜的是，资源配置和聚合方式已经在很大程度上从权威，国家意志，乃至资本等确定性方式上转向每个具体的人。忘了谁说过，19世纪属于帝国，20世纪属于大公司，那么21世纪无疑属于个人——就像手机地图上那个随你而动的小蓝点，你不必再以某个特定地标为中心，无论是被服务的诸位“君王”，还是气宇轩扬的创业者，只需站在原地，喊一声“我要”，若有人响应，那么必将迎来资源的围拢。

事实上，资源的反转是人与人之间充分合作的一个必然结果。常识是，现代社会经济繁荣和人类不断推动协作细化息息相关，细化的结果自然是编织出一张日趋互为依存的网络，而这张网络也注定在演化过程中不断放大单点价值，从而诞生脱不花所言的“君王”。

于是“去中心化”的意涵也就浮现开来：由于“中心”的分散化（最近一个好例子就是比特币的回归），任何领域都可以自下而上编织起一张巨网，其最终目的是——由近及远地还原全貌。

就像比特币将对权力的信任转化成数学问题；在我看来，从任意节点的视角出发，以它为中心，由近及远地拼接和还原成一个网状世界，这是个迷人的结构，因为它发生在任何领域。看过TED上一个演讲，大意是，很长一段时间，人类习惯以自上而下的树状结构描述不同认知系统：物种图谱，知识体系，法律体系，组织结构等，作为一种强调对称的视觉象征，也许是自然地位所致，树状图非常直观地显露出人类对秩序和可归纳性的迷恋。当然，这是一种“一切尽在掌握”的幻觉，不同中心还原成一张网状结构也许更接近真相。

TED上这位讲者就举了几个不同领域的例子：譬如，物种之间的密集细菌网络将看似无关的物种连接起来，交织成一张生物网络；现代神经学认为，大脑内部没有那么严格的分区，不过是一张互相关联的神经网络；互联网时代企业转型也正在向恐怖组织学习，权力分散，个体独立，编织成一张价值之网。

我个人认为，最好的例子是宇宙。

尽管宇宙有太多未解之谜，但通常认为，宇宙没有空间上的中心概念（五道口除外），星球之间通过引力等作用互相连接成一张网络，任何一点都可宣告自己是宇宙中心（从这个角度，所谓“地心说”和“日心说”更多是数学问题），就像《大爆炸：宇宙通史》中所言：“大爆炸发生在每一个地方，这里没有‘爆心’……每一个星系群看起来都在远离我们而去。如果有一个观测者在这些遥远的星星上回望我们，他也会看到同样景象，也可能同样地以为自己位于扩张的中心。”

嗯，无论微观尺度上每一个“正在拔地而起的宫廷”，还是宏观尺度上每一个星球，所谓“去中心化”也许只是一种可被嵌套的模型，也许真有可能是万物规律，谁知道呢，但可以确定的是，只有将认知升级到这一层，才能对“去中心化”有更好的理解。

李北辰/文（知名科技自媒体，致力于为您提供文字优雅的原创科技文章；微信公号：李北辰）

㈥ 【SPSS】急~请问数据中心化处理之后如何做回归分析

因子是通过因子分析得到，DATA rection-factor里面做

㈦ 数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么

数据中心化和标准化的意义是一样的，为了消除量纲对数据结构的影响。因为在回归分析中，多个自变量量纲一般情况下是不相同的，如果不消除量纲，数据之间不具有可比性，不如，1000kg和200立方米，不一定数值大的自变量对因变量的影响就大，消除量纲后，就具有可比性了。

㈧ 线性回归中做中心化处理的话是不是要把所有的变量都做

数据中心化和标准化在回归分析中的意义是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。数据标准化是指：数值减去均值，再除以标准差；所谓中心化，是指变量减去它的均值。

㈨ 数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么

对数据中心化和标准化的目的是消除特征之间的差异性，可以使得不同的特征具有相同的尺度，让不同特征对参数的影响程度一致。简言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时，需要中心化和标准化步骤对数据进行预处理。

(9)回归分析去中心化扩展阅读：

因为原始数据往往自变量的单位不同，会给分析带来一定困难，又因为数据量较大，可能会因为舍入误差而使计算结果并不理想。数据中心化和标准化有利于消除由于量纲不同、数量级不同带来的影响，避免不必要的误差。

回归分析中，通常需要对原始数据进行中心化处理和标准化处理。通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。