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数据的抽取的非正态性处理

发布时间:2020-12-14 04:07:08 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:? ? ? 若抽取样本不正态,说明数据选取有遗漏或问题,虽说从理论上来讲是不可取的,但可以通过将数据正态化来充分利用现有数据。 ?????? 正态化过程是非线性转化的过程,这样做,会改变原始数据的分布形态,故结果的准确性就会降低。因此,通过将数据正态化

? ? ? 若抽取样本不正态,说明数据选取有遗漏或问题,虽说从理论上来讲是不可取的,但可以通过将数据正态化来充分利用现有数据。

?????? 正态化过程是非线性转化的过程,这样做,会改变原始数据的分布形态,故结果的准确性就会降低。因此,通过将数据正态化处理后得到的推论,要经过数据选取的验证处理。(通常,可以这么处理,样本数据的2/3作为线性转换的样本,剩余作为验证。)。

???? 数据正态化的常用方法有:取数据平方根、对数或者倒数,然后,对处理后的数据进行正态性检验。

???? 其次,如果你不想进行正态化转化,对于上述数据,还可以采用非参数检验。只不过,原本连续的数据只能降低为等级数据或者计数数据来使用了。

(编辑:李大同)

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