z3.3 z335

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描述*分析（Descriptives）主要用于描述连续变量统计量计算，也可将原始数据转换成标准Z分值（标准化数据）并存入数据集。同Frequencies分析相比，Descriptives分析不能计算百分位数外，其他与Frequencies分析相同。

例：对于资料中的年龄和APACHEⅢ评分进行简单描述*分析，数据如下：

注：数据标准化

在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同*质数据问题，对不同*质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据*质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比*。数据标准化的方法有很多种，常用的有“*小—*大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。

（1）min-max标准化(Min-max normalization)/0-1标准化(0-1 normalization)

z-score标准化方法适用于属*A的*大值和*小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。

（3）小数定标标准

3.3x16=52.8

乘法用竖式计算时，从**位开始乘起。有小数点的可以先忽略小数点的存在。*终结果小数点前进的位数取决于各个因数小数点后的位数之和。用乘数的**位6依次和被乘数的33相乘，结果是198列在一列，然后十位的1和33相乘，结果是33另列一列。*后结果相加。小数点前进的位数取决于被乘数小数点后有几位，题中小数点后有一位，结果就前进一位，是52.8。具体如下图：

扩展资料：

意义

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3×5表示5个3相加

5x3表示3个5相加。

注意：1.在如上乘法表示什么中，常把乘号后面的因数做为乘号前因数的倍数。

2.参见wiki中对乘数和被乘数的定义

另：乘法的新意义：乘法不是加法的简单记法

Ⅰ乘法原理：如果因变量f与自变量x1,x2,x3,….xn之间存在直接正比关系并且每个自变量存在质的不同，缺少任何一个自变量因变量f就失去其意义，则为乘法。

在概率论中，一个**，出现结果需要分n个步骤，**个步骤包括M1个不同的结果，第2个步骤包括M2个不同的结果，……，第n个步骤包括Mn个不同的结果。那么这个**可能出现N=M1×M2×M3×……×Mn个不同的结果。

Ⅱ加法原理：如果因变量f与自变量(z1,z2,z3…,zn)之间存在直接正比关系并且每个自变量存在相同的质，缺少任何一个自变量因变量f仍然有其意义，则为加法。

在概率论中，一个**，出现的结果包括n类结果，**类结果包括M1个不同的结果，第2类结果包括M2个不同的结果，……，第n类结果包括Mn个不同的结果，那么这个**可能出现N=M1+M2+M3+……+Mn个不同的结果。

以上所说的质是按照自变量的作用来划分的。

此原理是逻辑乘法和逻辑加法的定量表述。