数据的标准化处理的公式 极差标准化的公式原理？
极差标准化的公式原理？
极差又称范围误差或全距(Range)，以R表示，是利用意思是统计资料中的变异量数(measuresofthevariation)，其大的值与最小值之间的差距，即比较大值减最小值后所得之数据。
它是标志值变动的的最范围，它是快速测定标志变动的最简单的指标。移动极差（Moving Range）是其中的一种。极差又不能用作比较，单位不同，方差能除用比较比较，因为也是个比率。
最基本也最简单的方法，即的最值－最小值（也就是差到极点）来期刊等级一组数据的线性系统度。这一方法常植众多比较普遍，例如比赛中消掉高了最低分那就是极差的详细应用。极差的最标志值—大于标志值。
Rxmax-xmin（其中，xmax为的最值，xmin为最小值）
.例如：121213141621
这组数的极差那就是：21－129
它的优点是算出很简单，含义形象直观，运用方便些，故在数据统计如何处理中仍有着相当应用广泛的应用。但是，它并不取决于你两个极端值的水平，又不能思想活动其间的变量分布情况，同样易受极端化值的影响。
apy计算公式？
apy公式是：年度百分比收益率（Annual Percentage Yield），一种实现时间的资产投资回报率（ROI）的可以衡量方法。它是利率的标准化表示，基于组件一年的复利期。
年度百分比收益率计算公式如下：
APY（1r/n）n-1
其中：
r明文规定的年利率（名义利率）
n一年一交的复利期数
正态分布标准化计算公式？
正态分布标准化的公式：Y（X-μ）/σ～N（0，1）。
其他证明；是因为X～N（μ，σ^2），所以才P（x）（2π）^（-1/2）*σ^（-1）*exp{[-（x-μ）^2]/（2σ^2）}。
注：F（y）为Y的分布函数，Fx（x）为X的分布函数。
而F（y）P（Y≤y）P（（X-μ）/σ≤y）P（X≤σyμ）Fx（σyμ）。
因为p（y）F#39（y）F#39x（σyμ）*σP（σyμ）*σ[（2π）^（-1/2）]*e^[-（x^2）/2]。最终达到，N（0，1）。正态分布标准化的意义是是可以比较方便计算出，是一种统计学概念。
原本的正态分布图形有高矮胖瘦差别的形态，虽然是积分变化的定然结果，就君不见是：
1.ykxb直线，它不当然过原点的，但是跳跃就可以了：大Yy-b；大Xkx；a8大Y大X。
2.ya*b乘积，按照变化就这个可以都变成加法运算：Ln（y）Lna Lnb。
3.yax2bxc通过变换就可以转成标准形式：ya（xb/（2a））2（c-b2/（4a））。
正态分布的标准化也不过是“积分变化”而己，只不过高矮胖瘦完全不同的形态，但是变量的线性伸缩跳跃并不转变其数字量化特性，虽然标准化以后都变得期望过是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旧存在地，不用什么担心会“质的转变”。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
