今天养殖艺技术网的小编给各位分享统计学为什么要标准化管理的养殖知识，其中也会对多元统计学分析：在数据处理时，为什么通常要进行标准化处理？进行专业解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！
多元统计学分析：在数据处理时，为什么通常要进行标准化处理？
数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。
例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm
）相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加？不同变量自身具有相差较大的变异时，会使在计算出的关系系数中，不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量（两水稻品种米粒中的脂肪含量）的数值在2%到4%之间，而第2个变量（两水稻品种的亩产量）的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。
有谁有卫生统计学视频
卫生统计学不是看下视频就能学来的，还是买本教材好好的学下吧
统计学中如何标准化
标准化有标准化的公式。。。。。。（参数值-均值）/标准差
如果你有很多数据需要标准化，建议使用软件进行操作！
如果你的目的不是因子分析或者消除量纲，不建议使用标准化操作。因为会消除原有数据信息
为什么要将正态分布转为标准正态分布？如何转化？(大学统计学考试简答题)
简单的说，正态分布最基础的是标准正态分布，即期望等于0，方差等于1的分布。这个情况下，可以方便查表计算。而标准化，就是让非标准正态分布转换为标准正态分布。
X~N(u,o2),o2是西格玛方，即方差。。标准化：[（X-u）/o]~N(0,1)。。
在统计学中为什么要对变量取对数
对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！
(Why)为什么需要做数据变换？
从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不**的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.
所以，数据变换后可以更便捷的进行统计推断(t检验、ANOVA或者线性回归分析)。例如通常构造估计量的置信区间时是使用样本均值加减两倍标准差的方式，而这就要求样本均值的分布是渐近正态分布，如果数据呈现出明显的偏度，则此时使用上述统计推断方式就是不适用的；另外，最经典的例子就是回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。
