Нормализованное: …Чем нормализованное молоко отличается от восстановленного? | Вопрос-Ответ
нормализованное число — это… Что такое нормализованное число?
- нормализованное число
- normalized number
Большой англо-русский и русско-английский словарь. 2001.
- нормализованное полное сопротивление
- нормализованный
Смотреть что такое «нормализованное число» в других словарях:
Число двойной точности — (Double precision, Double) компьютерный формат представления чисел, занимающий в памяти две последовательных ячейки (компьютерных слова; в случае 32 битного компьютера 64 бита или 8 байт). Как правило, обозначает формат числа с плавающей запятой… … Википедия
Float.h — Стандартная библиотека языка программирования С assert.h complex.h ctype.h errno.h fenv.
h float.h inttypes.h iso646.h limits.h locale.h math.h setjmp.h signal.h stdarg.h stdbool.h stddef.h stdint.h stdio.h … Википедияfloat.h — Стандартная библиотека языка программирования С assert.h complex.h ctype.h errno.h fenv.h float.h inttypes.h iso646.h limits.h locale.h math.h setjmp.h signal.h stdarg.h stdbool.h stddef.h … Википедия
Денормализованные числа — (англ. denormalized numbers, subnormal numbers) вид чисел с плавающей точкой, определенный в стандарте IEEE 754. При записи в форматах float, double, long double их экспонента будет записана как 0. Для получения их значения не… … Википедия
ГОСТ 15528-86: Средства измерений расхода, объема или массы протекающих жидкости и газа. Термины и определения
Пентод — Условное графическое обозначение пентода косвенного накала. Сверху вниз: • анод, • антидинатронная сетка, • экранирующая сетка, • управляющая сетка, • катод и • подогреватель (два вывода) … Википедия
Теория нечётких множеств (Заде) — Эту страницу предлагается объединить с Теория нечётких множеств … Википедия
ГОСТ 21879-88: Телевидение вещательное. Термины и определения — Терминология ГОСТ 21879 88: Телевидение вещательное. Термины и определения оригинал документа: 150. 2 T импульс Телевизионный измерительный сигнал, имеющий форму синусквадратичной функции за один ее период между нулевыми значениями и длительность … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
молоко — молоко, секрет молочной железы млекопитающих, вырабатываемый в период лактации; биологическая жидкость сложного химического состава, физиологически предназначенная для вскармливания детёнышей.
h float.h inttypes.h iso646.h limits.h locale.h math.h setjmp.h signal.h stdarg.h stdbool.h stddef.h stdint.h stdio.h … Википедия
Akustischer Durch flußgeber E. Acoustic flow transducer F … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
НОРМАЛИЗАЦИЯ (функция НОРМАЛИЗАЦИЯ)
Примечание: Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Просим вас уделить пару секунд и сообщить, помогла ли она вам, с помощью кнопок внизу страницы. Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке) .
Возвращает нормализованное значение для распределения, характеризуемого средним и стандартным отклонением.
Синтаксис
НОРМАЛИЗАЦИЯ(x;среднее;стандартное_откл)
x — нормализуемое значение.
Среднее — среднее арифметическое распределения.
Стандартное_откл
Замечания
-
Если стандартное_откл ≤ 0, функция НОРМАЛИЗАЦИЯ возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!.
-
Уравнение для нормализованного значения имеет следующий вид:
Пример
|
X |
Среднее |
Стандартное отклонение |
Формула |
Описание (результат) |
|
42 |
40 |
1,5 |
=НОРМАЛИЗАЦИЯ([X];[Среднее];[Стандартное отклонение]) |
Нормализованное значение числа 42 при заданных аргументах (1,333333) |
МНО, сдать анализ на МНО, протромбин
Метод определения
Коагулометрия (расчет по Квику).
Технология для исследования протромбина (и МНО).
Доступен выезд на дом
Онлайн-регистрацияСинонимы: Анализ крови на протромбин; Протромбин; Протромбиновое время; Протромбиновый индекс; Международное нормализованное отношение; МНО; Фактор свертывания крови II. Prothrombin; PT; Protime; INR; International normalized ratio; Coagulation Factor II; FII.
Краткое описание исследования Протромбин, МНО (протромбиновое время)
Коагуляционный тест, с помощью которого определяют время свертывания плазмы крови пациента после добавления к ней смеси тканевого тромбопластина и кальция.
Определение протромбинового времени (ПВ) с расчетом протромбина по Квику − способ оценки дефицита факторов протромбинового комплекса и активности внешнего пути свертывания крови. Результаты теста, при нормальном содержании и качестве фибриногена, зависят от содержания факторов II, V, VII, X (активность факторов протромбинового комплекса). Образование основных факторов протромбинового комплекса происходит в печени, поэтому этот тест часто используют для оценки белоксинтезирующей функции печени. Синтез этих факторов свертывания зависит от присутствия в организме витамина К, антагонистами которого являются непрямые антикоагулянты или антикоагулянты непрямого действия (АНД), поэтому протромбиновый тест используют для контроля терапии непрямыми антикоагулянтами. Наиболее часто используемыми АНД являются производные 4-гидроксикумарина − монокумаролы (фенпрокумарол, аценокумарол), среди которых преимущественной популярностью пользуется варфарин (Warfarin, синонимы: Aldocumar, Athrombin-K1, Cofarin, Coumadin, Coumadine, Cumatox, Omefin, Orfarin, Marevan, Panwarfin, Prothromadin, Warfilone, Warnerin).
С какой целью проводят исследование крови на Протромбин, МНО (протромбиновое время)
Скрининговый тест предназначен для оценки внешнего пути активации свертывания (факторы II, VII, V и X).
Формы предоставления результатов теста Протромбин, МНО (протромбиновое время)
Результаты протромбинового теста могут быть представлены в различной форме (первые два варианта, протромбин по Квику и МНО (INR), используются в лаборатории ИНВИТРО):
- Протромбин по Квику (содержание факторов протромбинового комплекса в % от нормы) позволяет определять активность факторов протромбинового комплекса плазмы пациента в сравнении с измеренным протромбиновым временем калибровочной плазмы. При этом расчет проводится по кривой зависимости протромбинового времени от % содержания факторов протромбинового комплекса, построенной с использованием нескольких разведений калибровочной плазмы. Такой способ представления результатов является более точным, чем расчет протромбинового индекса (см.
МНО (Международное нормализованное отношение) или INR (International Normalized Ratio) − дополнительный способ представления результатов протромбинового теста, рекомендованный для контроля терапии непрямыми антикоагулянтами комитетом экспертов ВОЗ, Международным комитетом по изучению тромбозов и гемостаза и Международным комитетом по стандартизации в гематологии. МНО определяется как протромбиновое отношение (ПО), т.
е. отношение ПВ исследуемого образца к ПВ нормальной плазмы, полученное при использовании первичного международного референсного тромбопластина. Для сопоставления результатов, полученных с использованием других тромбопластинов, необходимо знать международный индекс чувствительности (МИЧ) данного тромбопластина. МНО рассчитывается по формуле:где ISI (International Sensitivity Index of thromboplastin) или МИЧ − показатель чувствительности тромбопластина к снижению концентрации факторов протромбинового комплекса относительно международного стандарта тромбопластина. МНО − математическая коррекция, при помощи которой производится стандартизация протромбинового времени, измеренного с помощью различных тромбопластинов, имеющих разную чувствительность.
Важно! МНО и протромбин по Квику коррелируют отрицательно − снижение протромбина по Квику соответствует повышению МНО. МНО нормальной плазмы колеблется около 1,0. Оптимальные пределы МНО, которые должны быть достигнуты в ходе лечения непрямыми антикоагулянтами, зависят от терапевтических целей и определяются лечащим врачом.
Так, например, при лечении венозного тромбоза, легочной эмболии, заболеваний клапанов сердца рекомендуемые пределы МНО 2,0-3,0. При лечении артериальной тромбоэмболии, искусственных клапанов сердца, рецидивирующей системной эмболии рекомендуемые пределы МНО 3,0-4,5 (Н. Тиц, 1997). - Протромбиновое время (в секундах). Отражает время свертывания плазмы после добавления тромбопластин-кальциевой смеси. Такое представление результата протромбинового теста не позволяет проводить сравнительную оценку результатов, полученных в разное время в разных лабораториях с использованием различных методов и приборов, а главное − препаратов тромбопластина, различающихся по происхождению и активности.
- Протромбиновый индекс − отношение времени свертывания стандартной («нормальной») плазмы к времени свертывания исследуемого образца, выраженное в %. Этот способ представления результата измерения протромбинового времени, в отличие от протромбина по Квику, основывается на одной точке сравнения с контрольной плазмой (100%) и в области низких значений значительно зависит от чувствительности используемых реактивов.
е. отношение ПВ исследуемого образца к ПВ нормальной плазмы, полученное при использовании первичного международного референсного тромбопластина. Для сопоставления результатов, полученных с использованием других тромбопластинов, необходимо знать международный индекс чувствительности (МИЧ) данного тромбопластина. МНО рассчитывается по формуле:
Так, например, при лечении венозного тромбоза, легочной эмболии, заболеваний клапанов сердца рекомендуемые пределы МНО 2,0-3,0. При лечении артериальной тромбоэмболии, искусственных клапанов сердца, рецидивирующей системной эмболии рекомендуемые пределы МНО 3,0-4,5 (Н. Тиц, 1997). 
Анализ крови на протромбин. | Сдать анализ на ПТИ в CMD
Референсные значения (вариант нормы):
| Параметр | Референсные значения | Единицы измерения |
|---|---|---|
| Протромбин | 70 -130 | % |
| МНО | 0,85 — 1,15 |
Целевые значения МНО для пациентов, принимающих непрямые антикоагулянты, — 2,0-3,0.
Между уровнем протромбина по Квику и уровнем МНО наблюдается обратная корреляция.
| Повышение МНО или снижение протромбина по Квику | Снижение МНО или увеличение протромбина по Квику |
|---|---|
|
|
)Обращаем Ваше внимание на то, что интерпретация результатов исследований, установление диагноза, а также назначение лечения, в соответствии с Федеральным законом № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» от 21 ноября 2011 года, должны производиться врачом соответствующей специализации.
Контракт 3591801448618000002 — 10.51.11.111 — Молоко питьевое коровье пастеризованное, нормализованное, жирностью 3,2%
Сумма / НМЦ Обеспечение заявки Обеспечение контракта
809 906,25 Р
Обеспечение заявки: 10 187,50 Р
Обеспечение контракта: 50 937,50 Р
Разница между суммой контракта и НМЦ: 208 843,75 ₽
Штрафы, пени: Отсутствуют
Статус
Исполнение прекращено
Основание: Соглашение сторон
Причина:
ч.
8 ст. 95 Закона 44-ФЗ
Дата прекращения исполнения: 31.01.2019
Срок исполнения контракта до: 31.12.2018
Дата подписания контракта: 28.02.2018
Предмет закупки
| # | Позиция | Доля | Кол-во | Ед. изм. | Цена | Сумма | Включить в долю | Выгоднее | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Позиция 1 (44-ФЗ) | молоко пастеризованное, нормализованное, жирностью 3,2 % | 0,00 % | 1 | Л; ДМ3 | 31,75 Р | 31,75 Р | 31,75 Р = 1 Л; ДМ3 * 31,75 Р | ||
| Позиция 2 (44-ФЗ) | молоко пастеризованное, нормализованное, жирностью 3,2 % | 0,18 % | 49 | Л; ДМ3 | 30,50 Р | 1 494,50 Р | 1 494,50 Р = 49 Л; ДМ3 * 30,50 Р | ||
| Позиция 3 (44-ФЗ) | молоко пастеризованное, нормализованное, жирностью 3,2 % | 99,81 % | 24 950 | Л; ДМ3 | 32,40 Р | 808 380,00 Р | 808 380,00 Р = 24 950 Л; ДМ3 * 32,40 Р | ||
| 0 из 3 |
Стандарты и нормы
В закупочной документации не найдены недействующие или несуществующие стандарты и нормы
Документы
Скачать все документы
Поставщик
ИНН 6681004645
Вероятные контактные данные: 834-256-52636, chusmoloko@yandex.
ru
Заказчик
ИНН 5918014486 •КПП 591801001 •ОГРН 1025901926280
Тип: бюджетное учреждение; Уровень организации: Муниципальный уровень
Вероятные контактные данные: Васильевых Ирина Леонтьевна, 7-34249-54870;, 7-34249-54870, [email protected]
Пермский край Российская федерация, Пермский край, Лысьва г ул. Советская, 8Организатор
ИНН 5918014486 •КПП 591801001 •ОГРН 1025901926280
Вероятные контактные данные: Васильевых Ирина Леонтьевна, 7-34249-54870;, 7-34249-54870, a.
[email protected]
Протокол подведения итогов
ИНН 6681004645 •КПП 668101001
Ценовое предложение: 809 906,25 Р
ИНН 591454462200
Ценовое предложение: 815 000,00 Р
ИНН 5902235627 •КПП 590201001
Ценовое предложение: 847 250,00 Р
ИНН 592100029978
Ценовое предложение: 927 062,50 Р
Что такое нормализация? — Определение из Техопедии
Что означает нормализация?
Нормализация — это процесс реорганизации данных в базе данных для удовлетворения двух основных требований:
- Нет избыточности данных, все данные хранятся только в одном месте.
- Зависимости данных логичны, все связанные элементы данных хранятся вместе.
Нормализация важна по многим причинам, но главным образом потому, что она позволяет базам данных занимать как можно меньше места на диске, что приводит к повышению производительности.
Нормализация также известна как нормализация данных.
Техопедия объясняет нормализацию
Первой целью нормализации данных является обнаружение и удаление всех повторяющихся данных путем логической группировки избыточных данных вместе. Всякий раз, когда часть данных зависит от другой, они должны храниться рядом в этом наборе данных.
Избавившись от всех аномалий и упорядочив неструктурированные данные в структурированную форму, нормализация значительно повышает удобство использования набора данных.Данные можно легче визуализировать, аналитические данные можно извлекать более эффективно, а информацию можно обновлять быстрее.
Поскольку избыточности объединяются вместе, снижается риск ошибок и дублирования, которые еще больше ухудшат дезорганизацию данных. Вдобавок ко всему, нормализованная база данных занимает меньше места, избавляя от многих проблем с дисковым пространством и значительно повышая общую производительность.
Три основных типа нормализации перечислены ниже. Примечание: «НФ» означает «нормальную форму».»
Первая нормальная форма (1NF)
Таблицы в 1NF должны соответствовать некоторым правилам:
Каждая ячейка должна содержать только одно (атомарное) значение.
Каждый столбец в таблице должен иметь уникальное имя.
Все значения в столбце должны относиться к одному домену.
Вторая нормальная форма (2NF)
Таблицы в 2NF должны быть в 1NF и не иметь какой-либо частичной зависимости (например, каждый непростой атрибут должен быть зависит от первичного ключа таблицы).
Третья нормальная форма (3NF)
Таблицы в 3NF должны быть в 2NF и не иметь транзитивных функциональных зависимостей от первичного ключа.
Следующие две НФ также существуют, но редко используются:
Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF)
Более высокая версия 3НФ, нормальная форма Бойса-Кодда, используется для устранения аномалий, которые могут возникнуть, если еще одна существует более одного ключа-кандидата. BCNF, также известный как нормальная форма 3.5, должен быть в 3NF, и во всех функциональных зависимостях (X → Y) X должен быть суперключом.
Четвертая нормальная форма (4NF)
Для таблицы, входящей в 4NF, она должна быть в BCNF и не иметь многозначной зависимости.
Первые три NF были получены в начале 1970-х годов отцом реляционной модели данных Э. Ф. Коддом.
Почти все современные механизмы реляционных баз данных используют его правила.
Некоторые механизмы реляционных баз данных не соответствуют строго критериям всех правил нормализации. Примером может служить функция многозначных полей, представленная Microsoft в приложении базы данных Access 2007.В кругах баз данных ведутся горячие споры о том, лишают ли такие возможности возможности таких приложений быть настоящими системами управления реляционными базами данных.
GraphPad Prism 9 Руководство пользователя
Нормализовать данные для преобразования значений Y из разных наборов данных в общий масштаб. Если вы не можете заставить Normalize делать то, что вы хотите, взгляните на анализ Remove Baseline, который может выполнять некоторые виды нормализации.
Один из примеров того, где может быть полезна нормализация: исследователи, которые анализируют кривые доза-реакция, обычно нормализуют данные, так что все кривые начинаются с 0%, а плато — с 100%.
Если вы затем подгоните сигмоидальную кривую доза-реакция к нормализованным данным, обязательно установите верхнее и нижнее плато на постоянные значения. Если вы определили верх и низ кривых путем нормализации, вам не следует просить Prism согласовать эти параметры.
Для нормализации нажмите кнопку «Анализировать» в разделе «Анализ» на панели инструментов. Затем выберите «Нормализовать» в разделе анализов «Преобразовать, нормализовать …» вверху списка. Нажмите OK, чтобы открыть диалоговое окно Параметры: Нормализовать.
Чтобы нормализовать от 0 до 100%, вы должны определить эти базовые линии. Определите ноль как наименьшее значение в каждом наборе данных, значение в первой строке в каждом наборе данных или как значение, которое вы вводите. Определите сотню как наибольшее значение в каждом наборе данных, значение в последней строке в каждом наборе данных, вводимое вами значение или сумму всех значений в столбце. Призма может выражать результаты в виде дробей или процентов.
Примечания:
• Если вы ввели повторяющиеся значения, ноль и сто процентов определяются как среднее значение повторений.Невозможно нормализовать каждый подстолбец отдельно.
• Значения X копируются в таблицу результатов. Они не нормируются.
• Каждый SD или SEM нормализован соответствующим образом. Вычитание базовой линии не влияет на SD. Деление на диапазон действительно влияет на SD, поэтому результирующие значения SD представляют собой исходные значения, разделенные на диапазон (и, возможно, преобразованные в процент).
• Если вы нормализуете до наименьшего и наибольшего значения в наборе данных, вы можете удалить эти значения (которые станут 0.000 и 1.000) по результатам.
• Если ваши данные вводятся в подстолбцы, вы можете нормализовать средние значения или отдельно нормализовать каждый подстолбец.
Что такое нормализация в СУБД (SQL)? 1NF, 2NF, 3NF, База данных BCNF с примером
Что такое нормализация?
Нормализация — это метод проектирования базы данных, который уменьшает избыточность данных и устраняет нежелательные характеристики, такие как аномалии вставки, обновления и удаления.
Правила нормализации делят большие таблицы на более мелкие и связывают их с помощью отношений. Целью нормализации в SQL является устранение избыточных (повторяющихся) данных и обеспечение логического хранения данных.
Изобретатель реляционной модели Эдгар Кодд предложил теорию нормализации данных с введением первой нормальной формы и продолжил расширять теорию с помощью второй и третьей нормальных форм. Позже он присоединился к Раймонду Ф. Бойсу, чтобы разработать теорию нормальной формы Бойса-Кодда.
В этом руководстве по нормализации базы данных вы узнаете:
База данных нормальных форм
Вот список нормальных форм в SQL:
- 1NF (Первая нормальная форма)
- 2NF (вторая нормальная форма)
- 3NF (Третья нормальная форма)
- BCNF (нормальная форма Бойса-Кодда)
- 4NF (Четвертая нормальная форма)
- 5NF (Пятая нормальная форма)
- 6NF (Шестая нормальная форма)
Теория нормализации данных на сервере MySQL все еще находится в стадии разработки.
Например, есть обсуждения даже по 6 th Normal Form. Однако в большинстве практических приложений нормализация достигает максимума в 3 rd Normal Form . Эволюция нормализации в теориях SQL проиллюстрирована ниже —
Нормализация базы данных с примерами
База данныхПример нормализации можно легко понять с помощью тематического исследования. Предположим, видеотека ведет базу данных фильмов, взятых напрокат.Без какой-либо нормализации в базе данных вся информация хранится в одной таблице, как показано ниже. Давайте разберемся с базой данных нормализации с примером нормализации с решением:
Здесь вы видите В столбце «Взятые напрокат фильмы» есть несколько значений. Теперь перейдем к первой нормальной форме:
Правила 1NF (Первая нормальная форма)- Каждая ячейка таблицы должна содержать одно значение.
- Каждая запись должна быть уникальной.
Таблица выше в 1НФ-
1NF Пример
Пример 1НФ в СУБД
Прежде чем продолжить, давайте разберемся с некоторыми вещами —
Что такое KEY в SQL?
КЛЮЧ в SQL — это значение, используемое для однозначной идентификации записей в таблице.КЛЮЧ SQL — это один столбец или комбинация нескольких столбцов, которые используются для однозначной идентификации строк или кортежей в таблице. Ключ SQL используется для выявления дублирующейся информации, а также помогает установить связь между несколькими таблицами в базе данных.
Примечание. Столбцы в таблице, которые НЕ используются для однозначной идентификации записи, называются неключевыми столбцами.
Что такое первичный ключ?
Первичный ключ в СУБД
Первичный элемент — это значение одного столбца, используемое для однозначной идентификации записи базы данных.
Имеет следующие атрибуты
- Первичный ключ не может быть NULL
- Значение первичного ключа должно быть уникальным
- Значения первичного ключа следует менять редко
- Первичный ключ должен получить значение при вставке новой записи.
Что такое составной ключ?
Составной ключ — это первичный ключ, состоящий из нескольких столбцов, используемый для уникальной идентификации записи
В нашей базе данных есть два человека с одинаковым именем Роберт Фил, но они живут в разных местах.
Составной ключ в базе данных
Следовательно, нам требуется как полное имя, так и адрес, чтобы однозначно идентифицировать запись. Это составной ключ.
Перейдем ко второй нормальной форме 2NF
Правила 2NF (вторая нормальная форма)
- Правило 1 — Быть в 1НФ
- Правило 2 — Первичный ключ с одним столбцом, который функционально не зависит от какого-либо подмножества отношения ключей-кандидатов
Ясно, что мы не сможем продвинуться вперед, чтобы преобразовать нашу простую базу данных в форму нормализации 2 nd , если не разделим приведенную выше таблицу.
Мы разделили нашу таблицу 1NF на две таблицы, а именно.
Таблица 1 и Таблица 2. Таблица 1 содержит информацию об участниках. Таблица 2 содержит информацию о взятых напрокат фильмах.
Мы ввели новый столбец с именем Membership_id, который является первичным ключом для таблицы 1. Записи могут быть однозначно идентифицированы в таблице 1 с использованием идентификатора членства
.База данных — Внешний ключ
В таблице 2 Membership_ID — это внешний ключ
Внешний ключ в СУБД
Внешний ключссылается на первичный ключ другой таблицы! Помогает соединить ваши столы
- Имя внешнего ключа может отличаться от имени его первичного ключа
- Обеспечивает соответствие строк в одной таблице строкам в другой
- В отличие от первичного ключа, они не обязательно должны быть уникальными.Чаще всего это не
- Внешние ключи могут быть нулевыми, даже если первичные ключи не могут
Зачем вам внешний ключ?
Предположим, новичок вставляет запись в Таблицу B, например
Вы сможете вставлять в свой внешний ключ только те значения, которые существуют в уникальном ключе родительской таблицы.
Это помогает в ссылочной целостности.
Вышеупомянутую проблему можно решить, объявив идентификатор членства из таблицы 2 как внешний ключ идентификатора членства из таблицы 1
Теперь, если кто-то попытается вставить значение в поле идентификатора членства, которого нет в родительской таблице, будет показана ошибка!
Что такое транзитивные функциональные зависимости?
Переходная функциональная зависимость — это когда изменение неключевого столбца может привести к изменению любого из других неключевых столбцов
Рассмотрим таблицу 1.Изменение полного имени в неключевом столбце может привести к изменению приветствия.
Переезд в 3НФ
Правила 3NF (Третья нормальная форма)
- Правило 1 — Быть в 2НФ
- Правило 2 — Не имеет транзитивных функциональных зависимостей
Чтобы переместить нашу таблицу 2NF в 3NF, нам снова нужно снова разделить нашу таблицу.
3NF Пример
Ниже приведен пример 3NF в базе данных SQL:
Мы снова разделили наши таблицы и создали новую таблицу, в которой хранятся приветствия.
Нет транзитивных функциональных зависимостей, поэтому наша таблица находится в 3NF
В таблице 3 ID приветствия является первичным ключом, а в таблице 1 ID приветствия является чужим по отношению к первичному ключу в таблице 3
Теперь наш небольшой пример находится на уровне, который не может быть подвергнут дальнейшей декомпозиции для достижения более высоких нормальных типов нормализации в СУБД. Фактически, это уже в более высоких формах нормализации. В сложных базах данных обычно требуются отдельные усилия для перехода на следующие уровни нормализации данных.Однако ниже мы кратко обсудим следующие уровни нормализации в СУБД.
BCNF (нормальная форма Бойса-Кодда)
Даже если база данных находится в 3 rd нормальной форме, все равно будут возникать аномалии, если у нее более одного ключа Candidate Key.
Иногда BCNF также называют 3.5 Нормальная форма.
Правила 4NF (Четвертая нормальная форма)
Если ни один экземпляр таблицы базы данных не содержит двух или более независимых и многозначных данных, описывающих соответствующий объект, то он находится в 4 th нормальной форме.
Правила 5NF (Пятая нормальная форма)
Таблица находится в нормальной форме 5 th , только если она находится в 4NF и не может быть разложена на любое количество меньших таблиц без потери данных.
6NF (Шестая нормальная форма) Предложено
6 th Нормальная форма не стандартизирована, но, тем не менее, уже некоторое время обсуждается экспертами по базам данных. Надеюсь, в ближайшем будущем у нас будет четкое и стандартизованное определение для 6 th Normal Form…
Это все, что касается нормализации SQL !!!
Сводка
- Проектирование базы данных имеет решающее значение для успешного внедрения системы управления базами данных, которая отвечает требованиям к данным корпоративной системы.
- Нормализация в СУБД — это процесс, который помогает создавать рентабельные системы баз данных с лучшими моделями безопасности.
- Функциональные зависимости — очень важный компонент процесса нормализации данных
- Большинство систем баз данных — это нормализованные базы данных до третьей нормальной формы в СУБД.
- Первичный ключ однозначно идентифицирует запись в таблице и не может быть нулевым
- Внешний ключ помогает соединить таблицу и ссылается на первичный ключ
Нормализация
Цель нормализации — преобразовать элементы, чтобы они находились на аналогичном шкала.Это улучшает производительность и устойчивость модели к обучению.
Краткий обзор методов нормализации
Могут быть полезны четыре распространенных метода нормализации:
- масштабирование до диапазона
- вырезка
- масштабирование журнала
- z-показатель
Следующие диаграммы показывают влияние каждого метода нормализации на
Распределение необработанного признака (цены) слева.
Диаграммы основаны на наборе данных из Ежегодника автомобильной промышленности Уорда 1985 г.
является частью репозитория машинного обучения UCI в разделе Automobile Data
Установленный.
Рисунок 1. Краткое описание методов нормализации.
Масштабирование до диапазона
Отзыв из MLCC что масштабирование означает преобразование значений функций с плавающей запятой из их естественного диапазона (для например, от 100 до 900) в стандартный диапазон — обычно от 0 до 1 (или иногда от -1 до +1). Используйте следующую простую формулу для масштабирования до диапазона:
\ [x ‘= (x — x_ {min}) / (x_ {max} — x_ {min}) \]
Масштабирование до диапазона — хороший выбор, когда выполняются оба следующих условия: встретились:
- Вы знаете приблизительную верхнюю и нижнюю границы ваших данных с помощью мало или нет выбросов.
- Ваши данные примерно равномерно распределены по этому диапазону.
Хороший пример — возраст. Большинство значений возраста находится в диапазоне от 0 до 90, и каждая часть
В ассортименте есть значительное количество людей.
Напротив, вы бы , а не , использовали бы масштабирование по доходу, потому что только несколько человек имеют очень высокие доходы. Верхняя граница линейной шкалы дохода будет очень высокий, и большинство людей будут втиснуты в небольшую часть шкалы.
Вырезание элемента
Если ваш набор данных содержит экстремальные выбросы, вы можете попробовать функцию отсечение, которое ограничивает все значения функций выше (или ниже) определенного значение к фиксированному значению.Например, вы можете обрезать все значения температуры выше 40 — ровно 40.
Вы можете применить отсечение функций до или после других нормализаций.
Формула: установите минимальные / максимальные значения, чтобы избежать выбросов.
Рисунок 2. Сравнение необработанного дистрибутива и его обрезанной версии.
Еще одна простая стратегия отсечения — отсечение по z-баллу до + -Nσ (например, ограничение до
+ -3σ).
Обратите внимание, что σ — стандартное отклонение.
Масштабирование журнала
Log scaling вычисляет журнал ваших значений для сжатия широкого диапазона до узкого диапазон.
\ [x ‘= журнал (x) \]
Масштабирование журнала полезно, когда несколько значений имеют много точек, а у большинства других значений мало очков. Это распределение данных известно как мощность . закон распределения. Рейтинги фильмов — хороший тому пример. В приведенной ниже таблице большинство у фильмов очень мало оценок (данные в хвосте), а у некоторых много рейтинги (данные в голове).Масштабирование журнала изменяет распределение, помогая улучшить производительность линейной модели.
Рисунок 3. Сравнение необработанного распределения с его журналом.
Z-оценка
Z-score — это вариант масштабирования, который представляет количество стандартных
отклонения от среднего.
Вы бы использовали z-рейтинг, чтобы убедиться, что ваша функция
распределения имеют среднее значение = 0 и стандартное значение = 1. Это полезно, когда есть несколько
выбросы, но не настолько экстремальные, чтобы вам требовалось отсечение.
Формула для вычисления z-значения точки, x , выглядит следующим образом:
\ [x ‘= (x — μ) / σ \]
Примечание: μ — это среднее значение, а σ — стандартное отклонение.Рис. 4. Сравнение необработанного распределения с распределением по z-баллам.
Обратите внимание, что z-score сжимает необработанные значения, которые имеют диапазон ~ 40000 вниз в диапазоне от примерно -1 до +4.
Предположим, вы не уверены, действительно ли выбросы являются экстремальными.
В этом случае начните с z-показателя, если у вас нет значений функций, которые
вы не хотите, чтобы модель училась; например, значения
результат погрешности измерения или причуды.
Сводка
Лучшая техника нормализации — та, которая эмпирически работает хорошо, поэтому пробуйте новые идеи, если вы думаете, что они хорошо сработают ваше распределение функций.| Метод нормализации | Формула | Когда использовать |
|---|---|---|
| Линейное масштабирование | $$ x ‘= (x — x_ {min}) / (x_ {max} — x_ {min}) $$ | Когда объект более или менее равномерно распределен в фиксированном диапазоне. |
| Обрезка | если x> max, то x ‘= max. если х | Когда объект содержит несколько экстремальных выбросов. |
| Масштабирование журнала | x ‘= журнал (x) | Когда объект соответствует степенному закону. |
| Z-показатель | x ‘= (x — μ) / σ | Когда распределение признаков не содержит экстремальных выбросов. |
Описание нормализации базы данных — Офис
- Статья .
- 5 минут на чтение
- Применимо к:
- Microsoft Office Access 2007, Microsoft Office Access 2003
Оцените свой опыт
да Нет
Любой дополнительный отзыв?
Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки «Отправить» ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.
Представлять на рассмотрение
Спасибо.
В этой статье
Примечание
Office 365 профессиональный плюс переименовывается в Microsoft 365 Apps for enterprise .
Дополнительные сведения об этом изменении см. В этом сообщении в блоге.
Оригинальный номер базы знаний: 283878
В этой статье объясняется терминология нормализации базы данных для начинающих.Базовое понимание этой терминологии полезно при обсуждении дизайна реляционной базы данных.
Описание нормализации
Нормализация — это процесс организации данных в базе данных. Это включает в себя создание таблиц и установление отношений между этими таблицами в соответствии с правилами, разработанными как для защиты данных, так и для повышения гибкости базы данных за счет устранения избыточности и несогласованных зависимостей.
Избыточные данные занимают место на диске и создают проблемы при обслуживании.Если данные, которые существуют более чем в одном месте, должны быть изменены, данные должны быть изменены точно так же во всех местах. Изменить адрес клиента намного проще, если эти данные хранятся только в таблице «Клиенты» и больше нигде в базе данных.
Что такое «несогласованная зависимость»? Хотя пользователю интуитивно понятно искать в таблице «Клиенты» адрес конкретного клиента, возможно, нет смысла искать там зарплату сотрудника, который звонит этому клиенту.Заработная плата сотрудника связана с сотрудником или зависит от него, поэтому ее следует переместить в таблицу «Сотрудники». Несогласованные зависимости могут затруднить доступ к данным, потому что путь для поиска данных может отсутствовать или поврежден.
Есть несколько правил для нормализации базы данных. Каждое правило называется «нормальной формой». Если соблюдается первое правило, говорят, что база данных находится в «первой нормальной форме». Если первые три правила соблюдаются, база данных считается находящейся в «третьей нормальной форме».»Хотя возможны и другие уровни нормализации, третья нормальная форма считается наивысшим уровнем, необходимым для большинства приложений.
Как и многие формальные правила и спецификации, реальные сценарии не всегда позволяют полностью соответствовать требованиям.
Как правило, для нормализации требуются дополнительные таблицы, и некоторые клиенты считают это громоздким. Если вы решите нарушить одно из первых трех правил нормализации, убедитесь, что ваше приложение предвидит любые проблемы, которые могут возникнуть, такие как избыточные данные и несогласованные зависимости.
Следующие описания включают примеры.
Первая нормальная форма
- Удалите повторяющиеся группы в отдельных таблицах.
- Создайте отдельную таблицу для каждого набора связанных данных.
- Определите каждый набор связанных данных с помощью первичного ключа.
Не используйте несколько полей в одной таблице для хранения похожих данных. Например, для отслеживания предмета инвентаризации, который может поступать из двух возможных источников, запись инвентаризации может содержать поля для кода поставщика 1 и кода поставщика 2.
Что произойдет, если вы добавите третьего поставщика? Добавление поля — не ответ; он требует модификаций программы и таблиц и не позволяет плавно приспособиться к динамическому количеству поставщиков.
Вместо этого поместите всю информацию о поставщиках в отдельную таблицу под названием «Поставщики», затем свяжите инвентарь с поставщиками с помощью ключа номера позиции или поставщиков с инвентаризацией с помощью ключа кода поставщика.
Вторая нормальная форма
- Создайте отдельные таблицы для наборов значений, которые применяются к нескольким записям.
- Свяжите эти таблицы с внешним ключом.
Записи не должны зависеть ни от чего, кроме первичного ключа таблицы (при необходимости, составного ключа). Например, рассмотрим адрес покупателя в системе бухгалтерского учета. Адрес необходим для таблицы «Клиенты», а также для таблиц «Заказы», «Отгрузка», «Счета-фактуры», «Счета к получению» и «Сборы». Вместо того, чтобы хранить адрес клиента как отдельную запись в каждой из этих таблиц, сохраните его в одном месте, либо в таблице клиентов, либо в отдельной таблице адресов.
Третья нормальная форма
- Удалите поля, не зависящие от ключа.
Значения в записи, которые не являются частью ключа этой записи, не принадлежат таблице. Как правило, в любое время, когда содержимое группы полей может применяться более чем к одной записи в таблице, рассмотрите возможность размещения этих полей в отдельной таблице.
Например, в таблицу набора сотрудников могут быть включены название университета и адрес кандидата. Но для групповых рассылок нужен полный список вузов.Если информация об университете хранится в таблице «Кандидаты», невозможно составить список университетов, в которых нет текущих кандидатов. Создайте отдельную таблицу Universities и свяжите ее с таблицей Candidates с помощью кодового ключа университета.
ИСКЛЮЧЕНИЕ: соблюдение третьей нормальной формы теоретически желательно, но не всегда практично. Если у вас есть таблица «Клиенты» и вы хотите устранить все возможные зависимости между полями, вы должны создать отдельные таблицы для городов, почтовых индексов, торговых представителей, классов клиентов и любого другого фактора, который может дублироваться в нескольких записях.
Теоретически за нормализацию стоит потратить. Однако многие небольшие таблицы могут снизить производительность или превысить объем открытых файлов и памяти.
Возможно, более целесообразно применить третью нормальную форму только к часто изменяющимся данным. Если остались некоторые зависимые поля, спроектируйте свое приложение так, чтобы пользователь проверял все связанные поля при изменении любого из них.
Другие формы нормализации
Четвертая нормальная форма, также называемая нормальной формой Бойса Кодда (BCNF), и пятая нормальная форма действительно существуют, но редко рассматриваются в практическом проектировании.Несоблюдение этих правил может привести к не идеальному дизайну базы данных, но не должно повлиять на функциональность.
Нормализация примерной таблицы
Эти шаги демонстрируют процесс нормализации таблицы фиктивного ученика.
Ненормализованная таблица:
Студент № Советник Adv-Room Класс1 Класс2 Класс 3 1022 Джонс 412 101-07 143-01 159-02 4123 Смит 216 101-07 143-01 179-04 Первая нормальная форма: без повторяющихся групп
Таблицы должны иметь только два измерения.
Поскольку у одного ученика несколько классов, эти классы должны быть указаны в отдельной таблице. Поля Class1, Class2 и Class3 в приведенных выше записях указывают на ошибку конструкции.В электронных таблицах часто используется третье измерение, а в таблицах — нет. Другой способ взглянуть на эту проблему — использовать отношения «один ко многим», не помещайте одну сторону и многие стороны в одну и ту же таблицу. Вместо этого создайте другую таблицу в первой нормальной форме, удалив повторяющуюся группу (Class #), как показано ниже:
Студент № Советник Adv-Room Класс № 1022 Джонс 412 101-07 1022 Джонс 412 143-01 1022 Джонс 412 159-02 4123 Смит 216 101-07 4123 Смит 216 143-01 4123 Смит 216 179-04 Вторая нормальная форма: исключить избыточные данные
Обратите внимание на несколько значений Class # для каждого значения Student # в приведенной выше таблице.
Class # функционально не зависит от Student # (первичный ключ), поэтому эта связь не во второй нормальной форме.В следующих таблицах показана вторая нормальная форма:
Студенты:
Студент № Советник Adv-Room 1022 Джонс 412 4123 Смит 216 Регистрационный:
Студент № Класс № 1022 101-07 1022 143-01 1022 159-02 4123 101-07 4123 143-01 4123 179-04 Третья нормальная форма: удалить данные, не зависящие от ключа
В последнем примере Adv-Room (номер кабинета консультанта) функционально зависит от атрибута Advisor.
Решение состоит в том, чтобы переместить этот атрибут из таблицы «Студенты» в таблицу «Факультет», как показано ниже:Студенты:
Студент № Советник 1022 Джонс 4123 Смит Факультет:
Имя Комната Отдел Джонс 412 42 Смит 216 42
Поскольку у одного ученика несколько классов, эти классы должны быть указаны в отдельной таблице. Поля Class1, Class2 и Class3 в приведенных выше записях указывают на ошибку конструкции.
Class # функционально не зависит от Student # (первичный ключ), поэтому эта связь не во второй нормальной форме.
Решение состоит в том, чтобы переместить этот атрибут из таблицы «Студенты» в таблицу «Факультет», как показано ниже:Нормализация | Codecademy
Зачем нужна нормализация?
Многие алгоритмы машинного обучения пытаются найти тенденции в данных путем сравнения характеристик точек данных.Однако возникает проблема, когда функции сильно различаются по масштабам.
Например, рассмотрим набор данных домов. Двумя потенциальными характеристиками могут быть количество комнат в доме и общий возраст дома в годах.
Алгоритм машинного обучения может попытаться предсказать, какой дом лучше всего подойдет вам. Однако, когда алгоритм сравнивает точки данных, объект с большим масштабом полностью преобладает над другим. Взгляните на изображение ниже:
Когда данные выглядят так сжато, мы понимаем, что у нас проблема.Алгоритм машинного обучения должен понимать, что существует огромная разница между домом с двумя комнатами и домом с 20 комнатами. Но прямо сейчас, поскольку два дома могут находиться друг от друга на 100 лет друг от друга, разница в количестве комнат меньше влияет на общую разницу.
В качестве более крайнего примера представьте, как бы выглядел график, если бы по оси абсцисс была стоимость дома. Данные будут выглядеть еще более сжатыми; разница в количестве комнат будет еще менее актуальной, потому что стоимость двух домов может отличаться в тысячи долларов.
Цель нормализации — добиться того, чтобы все точки данных имели одинаковый масштаб, чтобы каждая функция была одинаково важна.
На изображении ниже показаны те же домашние данные, нормализованные с использованием минимальной и максимальной нормализации.
Нормализация мин-макс
Мин-макс нормализация — один из наиболее распространенных способов нормализации данных. Для каждой функции минимальное значение этой функции преобразуется в 0, максимальное значение преобразуется в 1, а все остальные значения преобразуются в десятичное число от 0 до 1.
Например, если минимальное значение объекта было 20, а максимальное значение — 40, то 30 будет преобразовано примерно в 0,5, поскольку оно находится на полпути между 20 и 40. Формула выглядит следующим образом:
значение − minmax − min \ frac {значение - min} {max - min} max − minvalue − min Нормализация минимум-максимум имеет один довольно существенный недостаток: она не очень хорошо обрабатывает выбросы. Например, если у вас 99 значений от 0 до 40, а одно значение равно 100, тогда все 99 значений будут преобразованы в значение от 0 до 0.
4. Эти данные так же сжаты, как и раньше! Взгляните на изображение ниже, чтобы увидеть пример этого.
Нормализация устранила проблему сжатия по оси Y, но ось X по-прежнему проблематична. Теперь, если бы мы сравнили эти точки, ось Y стала бы доминирующей; ось y может отличаться на 1, а ось x может отличаться только на 0,4.
Нормализация Z-показателя
Нормализация Z-показателя— это стратегия нормализации данных, позволяющая избежать этой проблемы с выбросами. Формула нормализации Z-балла приведена ниже:
. значение − μσ \ frac {значение - \ mu} {\ sigma} σvalue − μ Здесь μ — среднее значение признака, а σ — стандартное отклонение признака.Если значение в точности равно среднему значению всех значений признака, оно будет нормализовано до 0. Если оно ниже среднего, это будет отрицательное число, а если оно выше среднего — положительное. количество. Размер этих отрицательных и положительных чисел определяется стандартным отклонением исходного объекта.
Если ненормализованные данные имеют большое стандартное отклонение, нормализованные значения будут ближе к 0.
Взгляните на график ниже. Это те же данные, что и раньше, но на этот раз мы используем нормализацию z-показателя.
Хотя данные по-прежнему выглядят сжатыми на , обратите внимание, что теперь точки имеют примерно одинаковый масштаб для обеих функций — почти все точки находятся между -2 и 2 как по оси x, так и по оси y. Единственный потенциальный недостаток заключается в том, что функции не соответствуют точному масштабу .
При нормализации min-max мы гарантированно изменили форму обеих наших функций, чтобы они находились в диапазоне от 0 до 1. Используя нормализацию z-оценки, ось x теперь имеет диапазон примерно от -1,5 до 1.5, в то время как ось Y имеет диапазон от -2 до 2. Это определенно лучше, чем раньше; ось x, которая раньше имела диапазон от 0 до 40, больше не доминирует над осью y.
Обзор
Нормализация данных — важная часть машинного обучения.
У вас может быть потрясающий набор данных со многими замечательными функциями, но если вы забудете нормализовать, одна из этих функций может полностью доминировать над другими. Как будто вы выбрасываете почти всю свою информацию! Нормализация решает эту проблему.В этой статье вы узнали следующие методы нормализации:
- Нормализация минимум-максимум : Гарантирует, что все функции будут иметь одинаковый масштаб, но не обрабатывает выбросы должным образом.
- Нормализация Z-оценки : обрабатывает выбросы, но не производит нормализованные данные с точной той же шкалой.
Стандартизация и нормализация | Навстречу науке о данных
Прекратите использовать их как взаимозаменяемые!
Фотография Марка Флетчера-Брауна на Unsplash Термины нормализация и стандартизация часто используются в статистике и науке о данных.Иногда мы используем их как синонимы. Обычно люди путают эти два термина. Но между этими двумя есть небольшая разница.
И здесь интервьюер делает шаг и бум! вы обречены. В этой статье я объясню, что такое нормализация и стандартизация, на максимально простом языке, без особого технического жаргона. Их применение в реальной жизни на примерах и разница между ними. Так что потерпите пять минут, это того стоит.
Что такое нормализация?
Это метод масштабирования, при котором точки данных смещаются и масштабируются таким образом, что они попадают в диапазон от 0 до 1. Он также известен как масштабирование min-max .
Формула для расчета нормализованной оценки:
X новое = (X — X min) / (X max — X min)
Здесь Xmax и Xmin — максимальное и минимальное значения признака соответственно.
· Если X = Xmin; тогда Xnew = 0
Так как числитель станет Xmin –Xmin, что является не чем иным, как 0.
· Если X = Xmax; тогда Xnew = 1
В этом случае числитель и знаменатель будут равны и компенсируют друг друга, чтобы получить значение Xnew = 1.
Это слишком сложно, не правда ли? Давайте возьмем , пример и проясним это.
В CAT (тест на пригодность, проводимый IIM для отбора в лучшие бизнес-школы Индии) поступает слишком много заявлений. Таким образом, они не могут рассматривать всех кандидатов одновременно, поэтому экзамен проводится посменно или даже в разные дни.В разные смены набор вопросов разный. Хотя вопросы составлены таким образом, что уровень сложности каждой смены остается неизменным, тем не менее существует вероятность того, что уровень сложности смены варьируется. Так что это будет несправедливо по отношению к кандидатам, получившим непростой набор вопросов. Чтобы было справедливо для всех кандидатов, оценка кандидатов нормализована.
Допустим, экзамен проводится в две смены смена A и смена B , и вопросы в смене A были относительно простыми по сравнению со сменой B.Поскольку вопросы были относительно легкими в смене, максимальное количество баллов, набранных кандидатом из 300 в смену A, составляет 280, а минимальное — 80, с другой стороны, максимальное и минимальное количество баллов, набранных кандидатом в смену B, составляет 250 и 50 соответственно.
Таким образом, мы не можем сравнить оценку кандидата, набравшего 150 в смене A, с кандидатом, набравшим то же самое в смену B.
Следовательно, мы нормализуем оценки
Нормализованный балл кандидата, набравшего 150 в смене A будет рассчитываться следующим образом:
Для простоты назовем его Xa
Xa = 150-Xmin / (Xmin-Xmax)
Xmax = 280
Xmin = 80
Подставляя эти значения, получаем
Xa = 150 –80 / (280–80)
Ха = 0.35
Нормализованная оценка кандидата, набравшего 150 в смену B, будет
Для простоты назовем его Xb
Xb = 150-Xmin / (Xmin-Xmax)
Xmax = 250
Xmin = 50
Подставляя эти значения, мы получаем
Xb = 150–50 / (250–50)
Xb = 0,5
Здесь мы видим Xb> Xa
Суммарные оценки за экзамен CAT = 300
Если вы хотите сравните из 300 то
Xa * 300 = 105
Xb * 300 = 150
Думаю, теперь будет понятнее, что такое нормализация и зачем она нам нужна.
Хорошо, перейдем ко второму
Что такое стандартизация?
Стандартизация — это еще один метод масштабирования, при котором значения центрируются вокруг среднего с единичным стандартным отклонением. Это означает, что если мы будем рассчитывать среднее значение и стандартное отклонение стандартных баллов, то оно будет равно 0 и 1 соответственно.
Формула для стандартизованных значений:
Где,
µ = среднее значение данного распределения
σ = стандартное отклонение данного распределения
Этот Z называется стандартной оценкой и представляет количество стандартных отклонений выше или ниже означает, что выпадает конкретное наблюдение.
т.е. если Z = 2, это означает, что наблюдение находится на два стандартных отклонения выше среднего.
Если мы построим эти стандартные оценки, это будет нормальное распределение со средним значением 0 и стандартным отклонением, равным 1.
https://365datascience.com/wp-content/uploads/2018/10/image4-9.
jpgСтандартное отклонение со средним значением = 0 и σ = 1 также известно как стандартное нормальное распределение и обозначается N (0,1).
Слишком уж техничен, не правда ли?
Давайте решим пример для лучшего понимания.
Предположим, вы и ваш друг учитесь в разных университетах, где система оценок разная. Вы получите 85 баллов за тест. Средняя оценка класса 75 и стандартное отклонение 5. Ваш друг получил оценку 615, а средняя оценка класса 600 со стандартным отклонением 50. Как вы собираетесь сказать, кто лучше работает? Поскольку оценку 85 нельзя сравнивать с 615.
Здесь появляется роль стандартизации, поскольку она позволяет нам напрямую сравнивать оценки с различными показателями и делать выводы о них.
Ваш Z-балл = 85–75 / 5 = 2
Это означает, что ваша оценка на 2 стандартных отклонения выше средней.
Z-оценка вашего друга = 615–600 / 50 = 0,3
Это означает, что ваша оценка на 0,3 стандартного отклонения выше средней.
Глядя на стандартные баллы, вы можете четко сказать, что вы успеваете намного лучше, чем он или она.
Не все так просто? Я обещал тебе.
Теперь возникает большой вопрос.
Что лучше нормализация или стандартизация?
Ну, это зависит от типа данных, которые вы используете.
Нормализация предпочтительнее стандартизации, если наши данные не соответствуют нормальному распределению. Это может быть полезно в тех алгоритмах машинного обучения, которые не предполагают никакого распределения данных, таких как k-ближайший сосед и нейронные сети.
Стандартизация хорошо использовать, когда наши данные следуют нормальному распределению. Его можно использовать в алгоритме машинного обучения, где мы делаем предположения о распределении данных, таких как линейная регрессия и т. Д.
Следует отметить, что в отличие от нормализации, стандартизация не имеет ограничивающего диапазона i.е. От 0 до 1.