今天冷知识百科网小编 岳紫翔 给各位分享什么变量能标准化的知识，其中也会对如何将随机变量标准化 标准化之后的特征是什么(标准化随机变量所具有的特征是什么?)相关问题进行解释，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！
如何将随机变量标准化 标准化之后的特征是什么
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
因变量与回归标准化预测值的散点图怎么画用spss？
可以看到回归标准化的。
数据标准化的几种方法是什么？
方法一：规范化方法
也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。
方法二：正规化方法
这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。
z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。
spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。
步骤如下：
1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；
2.进行标准化处理：
zij=（xij－xi）/si
其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。
3.将逆指标前的正负号对调。
标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。