标准化和去中心化处理的作用

A. 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。

(1)标准化和去中心化处理的作用扩展阅读：

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。

B. 做调节效应分析一定要把自变量和调节变量做去中心化处理吗

不一定，中心化处理只不过是为了能够方便解释而已，并不会影响各项回归系数。

数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者是数值相差较大所引起的误差。数据中心化指的就是变量减去它的均值。数据标准化指的就是数值减去均值，再除以标准差。通过中心化和标准化处理，能够得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。在一些实际问题当中，我们得到的样本数据都是多个维度的，也就是一个样本是用多个特征来表征的。很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，而通过标准化的处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。这样，在学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。简而言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度(单位)不一致的时候，需要标准化步骤对数据进行预处理。数据预处理，一般有数据归一化、标准化以及去中心化。归一化：是将数据映射到[01]或[-11]区间范围内，不同特征的量纲不同，值范围大小不同，存在奇异值，对训练有影响。标准化：是将数据映射到满足标准正态分布的范围内，使数据满足均值是0标准差是1。标准化同样可以消除不同特征的量纲。去中心化：就是使数据满足均值为0，但是对标准差没有要求。如果对数据的范围没有限定要求，则选择标准化进行数据预处理；如果要求数据在某个范围内取值，则采用归一化；如果数据不存在极端的极大极小值时，采用归一化；如果数据存在较多的异常值和噪音，采用标准化。

C. 在数据处理时，为什么要进行标准化处理

数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，可以举个简单的例子，一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的研究目的进行选择.

D. 去中心化的优缺点是什么

优点：

1、系统安全性高：在去中心化的区块链网络中，无中心节点可攻击。

2、交易安全性高：去中心化的交易方法便捷而简单，无第三方介入，不需要担心信息的泄露。

3、节约性好：由于去中心化处理方式较传统处理方式更为简单与便捷，因此在大数据量交易同时进行时，去中心化的方式会节约资源。

4、自主高效性：去中心化的区块链技术，无需第三方介入，点对点直接交互，使得高效率、无中心化代理、大规模的信息交互方式成为现实。

缺点：

如果“去中心化”广泛使用，权威中心将逐渐被淡化，节点之间传递的信息的可信性与准确性将面临问题。例如，在一个“去中心化”的系统中，有部分节点坏掉，他们可能向外传播错误甚至不传播信息，如此一来无法验证信息传输的准确性。准确性下降，自然无法获得可信性。

去中心化计算

相比之下，集中式计算则是将大部分计算功能从本地或者远程进行集中计算。去中心化计算是一种现代化的计算模式。 与之相反的集中计算，则普遍存在于早期的计算环境当中。 一个去中心化的计算机系与传统的集中式网络相比有很多优点。

台式计算机发展迅猛，潜在的性能远远超过要求的大多数业务应用程序的性能要求。结果，大多数桌面计算机存在着剩余的闲置计算能力. 一个去中心化的计算系统，可以发挥这些潜力，最大限度地提高效率。 然而，它是否增加了整体网络的有效性依然值得商榷。

以上内容参考网络-去中心化

E. 何为数据中心化和标准化其目的是什么

呵呵，同是山大的飘过...
希望今天统计不挂科
我找到的答案是 中心化是数据减去他们的均值
标准化是中心化的数据除以标准差
目的是消除不同变量间犹豫量纲，自身变异，数值大小带来的影响

F. 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。

G. SPSS进行中介效应分析用标准化和中心化的区别

1、中介效应分析不需要数据中心化和标准化；
2、强行中心化或中心化，只有非标准化系数不一样，标准化系是一样的。

（南心 提供）

H. 何为数据要中心化和标准化其目的是什么

数据标准化是指：数值减去均值，再除以标准差。

数据中心化是指：变量减去它的均值。

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。

I. 统计中，数据去中心化和标准化有什么区别吗

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.

J. 标准化的功能及作用

标准化，实质上就是为标准制定、发布和实施过程而进行的一切活动。标准化的重要意义是改进产品、过程和服务的适用性，防止贸易壁垒，促进技术合作。因此，标准化被世界各国公认为是“一门重要的工程与技术科学的基础学科” (GB/T 13745《学科分类与代码》)没有标准化的过程，就没有标准；反过来说，有了标准，没有标准化的过程使之实施和改进，标准也就形同虚设，失去了意义。同样，标准化的目的就是为了制定标准，成为相对稳定的行动纲领和能与外部世界共享的准则，从而提高效率和协作的能力，提高互换性和利用外部资源的能力。
对生产企业而言，客户的需求是有标准的需求，无论是对产品质量、设计质量还是服务质量的要求，都是建立在标准之下的质量。标准化的实质就是将生产和服务活动科学化、规范化和经济化。所以，只有以标准化为核心才能真正做到以客户、以质量、以经济效益为中心。标准化还是一个过程。
其实，制定、执行和不断完善标准的过程，就是不断提高质量、提高管理水平、提高经济效益的过程，也就是塑造企业竞争力的过程，一个不断优化、不断完善自我的过程，也是一个企业打造竞争力的过程。
因此，企业必须建立标准和标准化的体系，必须以标准和标准化为手段，来提升企业管理水平，保证精益生产的顺利实施和获得应有的成效。
供参考。