两组数据分别取标准化之后再进行方差分析还有意义吗-搜答案-搜搜考试网

先将x1-x12作为指标名在转置排列,即行为指标名,列为数值.然后打开软件,导入数据,单击分析->数据缩减->因子分析,进入因子分析窗口,选中所有变量加入右边框,点击描述->相关矩阵-,勾选系数,km

你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较（与某一个固定值比较）?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量

惹X～N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k～N(0,1)的标准正态分布.即统计量减期望值后除以方差.

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

用zscore,标准化的目的是：使得平均值为0,标准差为1,这样可以使不同量纲的数据放在一个矩阵.>>A=magic(4)A=16231351110897612414151>>[Z,MU,SIGMA]

就回归分析而言,标准化不是必要的,因为标准化是数据的线性变换,不影响估计的显著性.计量模型一般不进行标准化,保持变量的原汁原味,方便估计结果的解释.多元统计里经常要标准化,如主成份分析,因子分析等.对

Analyze---Descriptivestatistics---descriptives将变量选入右边的框中,选中左下角的“保存为变量”就标准化了

analyze-Descriptivestatistics-descriptive

因为数据的格式有许多种,有的数据还是一些提供方的加密数据,格式比较特殊,不能被常用建模软件识别,造成建模分析无法进行或发生错误,所以在建模分析前要进行数据标准化的操作.形象的来说,开一场国际学术大会,

ARMA模型,是时间序列的基本模型,许多软件都可以实现,Eviews,SAS,R都可以实现.

数据不正定,建议删除一些指标数据再做

这个比较理论,需要求出原始数据的均数和标准差,反带入方差

x=1:1:6;y=[1,3,5,2,4,7];find(x-y>0)ans= 4 5再问：不知道是不是我的数据的问题，总提示我???Er

归一化,就是一般把对照组的基因表达水平设为一,实验组的变化则表达为对照组的倍数.标准化也是一个意思.均数的计算参见我对你另外几个问题的回答.有具体问题再问.

明显不能zscore的MATLAB执行代码就是z=(x–mean(x))./std(x)可以发现如果x和x+c的结果是一样的,c为常数,不可能可逆

嗯,很正常,因为SPSS数据标准化通常是用标准分来做的,标准分就是用原来的数减去数据的平均数除以标准差得到的,肯定有负数的

定量数据的话,再生成一个变量group,第一组为1,、第二组为2,例如X,group111,1222,1123,1321,1234,2321,2222,2333,2然后用两独立样本t检验SPSS操作A

在数据处理里面有个数据standard的小框勾上就会在最后一排出现标准化了的数据

SPSS数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系,从而使数据具有可比性,可以举个简单的例子,一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较?只有通过数据标准化,都把它们标准到同一个标准时才具有可比

可以的,可以将其标准化,不过z转换是一种线性转换,转换后所得分数的分布与原分布相同,也就是所得z分数仍然是非正态的,这一点需要特别注意.如果你想要得到正态分布的z分数,那你可以选择先将此数据转化为正态