如题所述
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,不用担心会 “质变”。
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,不用担心会 “质变”。
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第1个回答 2006-11-02
查了一个网页,但复制不了,你去看看吧。
参考资料:
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