百家号：per数据：数据标准化处理之per SD change

小编 2024年11月15日 06:29 46 0

1数据标准化处理之per SD change

文献中经常出现“自变量变化一个标准差，因变量变化多少（per SD change/increase(%))”的提法。医学文献中较为常用，如“BMI每增加1个标准差，收缩压增加0.19mmHg，高血压风险增加1%”。对于常规指标，每增加一个单位，如BMI每增加1kg/m2，临床意义清楚；对于非常规指标，如HDL流出能力每增加一个单位，则不清楚到底增加了多少。SD可以直观反应X值在人群中的分布，95%的可信区间是±1.96倍的SD，因此4个SD约覆盖95%的样本。每增加一个SD，临床意义更加直观清楚。

那么，如何衡量自变量变动一个标准差对因变量的影响呢？目前主要有两种计算方法：

标准化回归系数是指将数据标准化（减均值除方差）后计算得到的回归系数。因为数据进行了标准化，因此就消除了量纲的影响。

假设原始回归方程为

则有

标准化回归方程为

可知标准化系数与原始系数的关系为

假设因变量为y，自变量为x，标准回归系数为a。那么在解释时就要说，当x变化1个标准差是，y变化a个标准差。

标准化后的回归系数在不同自变量之间是可比的，没有标准化之前是不可比的。

举个例子：

很多人认为，标准化回归系数不能用于构建回归方程。论文的方程中一般都是使用未标准化的回归系数。其实只要解释的时候不混淆就可以了。特别的，在机器学习的一些算法中，将变量标准化之后数据从椭圆形轮廓变为圆形轮廓，极大方便了梯度下降法寻找系数最优解，可以提升算法的速度。 Source: 关于数据建模变量标准化，你想知道的都在这里了

假设原始回归方程仍然为

自变量标准化后的回归方程为

有人认为

（ Source: 回归模型中哪个自变量的作用更大？标准化回归系数来解答！ ) 但我对此持怀疑态度，不建议使用这一公式直接计算。

简而言之，每增加1个标准差对应的回归系数反映的是自变量每变化1个标准差，对因变量原始值的影响（产生n个单位变化）；标准化回归系数反映的是自变量每变化1个标准差，对因变量变化 1个标准差的影响（产生n个标准差变化）；而未标准化回归系数反映的是自变量每变化1个单位，对因变量原始值的影响（产生n个单位变化）。

每增加一个标准差的结果怎么解读？怎么算？ | Per SD change 拿到原始数据就直接统计分析，慢着！你听说过数据标准化处理吗？

2per是什么的缩写？

PER是秘鲁的缩写。

秘鲁共和国（西班牙语：La República del Perú，英语：The Republic of Peru），简称秘鲁（Peru），是南美洲西部的一个国家，北邻厄瓜多尔和哥伦比亚，东与巴正源西和玻利维亚接壤，南接智利，西濒太平洋。海岸线长2254公里。全境从西向东分为热带沙漠、高原和热带雨林气候。

2018年1月1日，秘鲁正举旁态式成为联合国安理会非常任理事国。

气启中候特征

全境从西向东分为热带沙漠、高原和热带雨林气候。秘鲁西部属热带沙漠、草原气候，干燥而温和，年平均气温12～32℃；中部气温变化大，年平均气温1～14℃；东部属热带雨林气候，年平均气温24～35℃。首都平均气温15～25℃。年降水量西部不足50毫米，中部200～1000毫米，东部在2000毫米以上。

3PER实时值在哪里看？

basketball reference(BBR)是最权威的NBA数据网站。其中PER的查看方法如下：首先进入basketball reference官网（自己去搜，百度知道不让发网址），然后鼠标移到上方一排灰色选项中的seasons，点击2014-15赛季数据最后的Advanced(表示进阶数据)，然后就会出现一个进阶数据列表，其中就有PER，点击PER，系统就会自动按照PER对球员进行排名。部分球员可能只打了几场，但是根据公式计算出来的PER很高，因此也被列在其中，这是没有太多意义的。