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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：統計学 データ 正規化 標準偏差 平均 ）
統計学のデータ正規化：何が正しい？
このQ&Aのポイント
- 統計学のデータ正規化について考えています。正規化はデータを平均からの乖離を表す標準偏差で割ることですが、その結果はどうなるのでしょうか？
- データの正規化式を2倍や3倍にすることは統計的に正しいのでしょうか？大きく平均から離れた数値が存在する場合、どのような結果が得られるのかについても考慮したいです。
- 統計学におけるデータ正規化には様々な方法がありますが、正規化式に倍数をかけることは一般的ではありません。データの特性や分析目的によって正しい方法を選択しましょう。
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noname#227064
回答No.1
-1から1にまとめる理由は何でしょうか？ > Normalized(A(n)) = (A(n) - μ(A))/σ(A) 上記の方法なら標準正規分布との比較もしやすく、正規分布に従うデータならほとんどが-2から2の間に入ることがわかります。 ご提案の方法をあえて使う利点がないと思います。
お礼
返信が遅れてしまいました．すみません． ご回答の方有難う御座います． >-1から1にまとめる理由は何でしょうか？ 正規化と言うと-1~1ではないか，と意味の無いことに固執していました． よくよく考えて見ると，むしろ，比較などの際に雑さがまして悪い方向に向かうかもしれないと思いました． 参考になりました．有難う御座います．