数据标准化计算公式
发表时间:2024-07-31 13:16:25
来源:网友投稿
正态分布标准化的公式:Y=(X-μ)/σ~N(0,1)。
证明;因为X~N(μ,σ^2),所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}。注:F(y)为Y的分布函数,Fx(x)为X的分布函数。而F(y)=P(Y≤y)=P((X-μ)/σ≤y)=P(X≤σy+μ)=Fx(σy+μ)。 所以p(y)=F'(y)=F'x(σy+μ)*σ=P(σy+μ)*σ=[(2π)^(-1/2)]*e^[-(x^2)/2]。从而N(0,1)。正态分布标准化的意义是可以方便计算,是一种统计学概念。原本的正态分布图形有高矮胖瘦不同的形态,实际上是积分变换的必然结果,就好比是:
1、。 y=kx+b直线,它不一定过原点的,但是通过变换就可以了:大Y=y-b;大X=kx;===>大Y=大X。
2。y=a*b乘积,通过变换就可以变成加法运算:Ln(y)=Lna+Lnb。
3。y=ax²+bx+c通过变换就可以变成标准形式:y=a(x+b/(2a))²+(c-b²/(4a))。正态分布的标准化也只不过是“积分变换”而已,虽然高矮胖瘦不同的形态,但是变量的线性伸缩变换并不改变其量化特性,虽然标准化以后都变成期望是0,方差是1的标准分布了,但这种因变量自变量的依赖关系仍然存在,不用质变”
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