论文数据标准差很大怎么办初中生
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可以分析偏差的原因并提出应对方案
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。
回答 你的问题有点模糊,标准差很大原因可能很多,比如整体的分布先看看是不是正态的,如果是其他分布,如平均,离散,或者其他乱七八糟的分布,标准差大不是一个两个值影响的,而是整体本来就是这样的,标准差本来就大,所以无法剔除偏离度大的数据,如果你的数据是正态的,可以使用一种估计取值区间的方法把偏离度大的数据找出来。 提问 我需要做哪些检验呢?估计区间的方法具体是什么方法? 回答 也可以使用线性回归的方法来估计 比较剔除差距大的数据 提问 还有一个问题,各组间样本量差距大对统计结果有什么影响吗? 回答 差距大的话会有可能造成你的结果不准确,无法有效的拟合真实结果 提问 那这种的话样本量应该如何设置,根据最小样本量来设定其他组的样本量吗。 回答 这个就需要你在找样本量的时候要科学 保证数据的真实性 更多7条
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一般导师指出问题 你只要稍微修正就可以了 他关心的是你做了修改 而不是修改后的内容
可以找老师说明情况,再求老师帮助 我想这样对你有帮助
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。
建议作者最好联系杂志社编辑或是审稿专家说明原因,保证论文数据中的正确性。当然,可能有的作者认为,只是一个数字写错的,修改与否对结果并没有影响,就不用修改了。虽然审稿专家没有发现,但是并不代表论文发表出去后,别人发现不了。要知道论文发表出去,面向的是与你方向相同的人员,肯定会有不少同行业的人员阅读你的论文,若是发现错误,那么会质疑你的论文水平,也会怀疑杂志社及审稿专家的水平,对你今后在行业的发展并没有好处。写论文的注意事项:注意论文的严谨性,主要以陈述句为主要句式,合理控制直接引用和间接引用的比例,合理设置参考文献的格式,避免抄袭率过高的情况,论文结构要严谨完整,目录摘要等内容都要写到,论文的格式按照学校要求的进行编排,设置好段落、字行之间的间距,以及全文的字体。论文中使用的标点符号也应该标准化,正确使用逗号、句号、分号、冒号和引号,论文选题最好做好简明扼要。除此之外,在论文写作时还可以适当的在论文当中添加一些图表作为补充说明,这样也能更好的表达效果,当然图标的美观性,简洁明了也很重要。
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统计学软件很多,简单的用excel就好了,稍微专业一点就用spss吧。你的问题很模糊,标准差很大原因可能很多,比如整体的分布先看看是不是正态的,如果是其他分布,如平均,离散,或者其他乱七八糟的分布,标准差大不是一个两个值影响的,而是整体本来就是这样的,标准差本来就大,所以无法剔除偏离度大的数据,如果你的数据是正态的,可以使用一种估计取值区间的方法把偏离度大的数据找出来。
一组样本:xn平均值x方差=【(x1-x)^2+(x2-x)^2++(x-xn)^2】/n标准差就是方差的开方
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。而标准差就是方差的算术平方根。例如:9、6、2、5、4、1、3、2方差为1/8(9+6+2+5+4+1+3+2)=4标准差为4的算术平方根为2
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。
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需要,去除异常值或极端值,÷(n-1),消除系统误差
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对于实验来说,没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误,会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢?或者说实验的步骤出错如何尽早发现?预习实验时,要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比,如果差很多,那就是实验出现了错误,须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
统计学软件很多,简单的用excel就好了,稍微专业一点就用spss吧。你的问题很模糊,标准差很大原因可能很多,比如整体的分布先看看是不是正态的,如果是其他分布,如平均,离散,或者其他乱七八糟的分布,标准差大不是一个两个值影响的,而是整体本来就是这样的,标准差本来就大,所以无法剔除偏离度大的数据,如果你的数据是正态的,可以使用一种估计取值区间的方法把偏离度大的数据找出来。
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。