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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代如何清晰的理解Z-Score這種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的處理方法?
如何清晰的理解Z-Score這種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的處理方法?
2020-07-10
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Z-Score數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的一種常用方法,通過Z-Score,可以將不同量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一量度的Z-Score分值,并進(jìn)行比較。

(1)Z-score定義

根據(jù)圖可以看出,Z-score的數(shù)據(jù)分布滿足“正態(tài)分布”(N(0.1)),而“正態(tài)分布”又被稱為“Z-分布”,所以該方法被稱為“Z-score”。

(2)Z-score公式

Z-score的計(jì)算公式如下:

總體數(shù)據(jù)的均值(μ)、總體數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差(σ)、個(gè)體的觀測(cè)值(x)

(3)Z-score優(yōu)缺點(diǎn)

Z-score最大優(yōu)點(diǎn)就是計(jì)算簡(jiǎn)單,使用起來比較方便;當(dāng)數(shù)據(jù)分布非常凌亂,無法進(jìn)行最大、最小值的判斷時(shí),用Z-score可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理。

Z-score缺點(diǎn)為,在一定程度生對(duì)數(shù)據(jù)分布有要求,并且Z-score的結(jié)果通常都是用來比較,實(shí)際意義比較小。

(4)Z-Score計(jì)算方法


# define dataset

data_A <- rnorm(100. 80. 10)     # randomly create population dataset

data_B <- rnorm(100. 400. 100)   # randomly create population dataset

hist(data_A) #histogram

hist(data_B) #histogram

#Calculate population mean and standard deviation

A_data_std <- sd(data_A)*sqrt((length(data_A)-1)/(length(data_A)))

A_data_mean <- mean(data_A)

B_data_std <- sd(data_B)*sqrt((length(data_B)-1)/(length(data_B)))

B_data_mean <- mean(data_B)

# Provided that A got 92 and B got 610

A_obs <- 92

B_obs <- 610

A_Z_score <-  (A_obs - A_data_mean) / A_data_std

B_Z_score <-  (B_obs - B_data_mean) / B_data_std


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