3-标准化率统计方法(2011.06)
统计数据标准化
统计数据标准化概述：统计数据标准化是指将不同来源、不同格式的统计数据按照一定的规则和标准进行整理、转换和统一，以便于进行数据分析、比较和应用。
标准化后的统计数据具有一致的格式、统一的单位和规范的数据结构，能够提高数据的可比性和可用性，为决策和研究提供准确的依据。
标准化步骤：1. 数据收集：收集各种来源的统计数据，包括调查问卷、实验数据、文献资料等。
确保数据来源可靠、完整。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、修正错误数据、填充缺失数据等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 数据转换：将不同格式的数据进行转换，使其具有一致的格式和单位。
例如，将日期格式统一为YYYY-MM-DD，将货币单位统一为人民币或美元等。
4. 数据归一化：对数据进行归一化处理，使其具有相同的量纲和范围。
常用的归一化方法包括最小-最大归一化、标准差归一化等。
5. 数据编码：对分类变量进行编码，将其转换为数值型数据。
常用的编码方法包括独热编码、标签编码等。
6. 数据整合：将多个数据源的数据进行整合，构建一个统一的数据集。
确保数据的一致性和完整性。
7. 数据验证：对标准化后的数据进行验证，检查数据的准确性和一致性。
可以通过数据可视化、数据分析等方法进行验证。
8. 数据文档化：对标准化后的数据进行文档化，包括数据字典、数据说明等。
确保数据的可理解性和可维护性。
9. 数据存储：将标准化后的数据存储到数据库或文件中，以便于后续的数据分析和应用。
标准化的意义：1. 提高数据质量：标准化可以消除数据中的噪声和错误，提高数据的准确性和可靠性。
2. 提高数据可比性：标准化后的数据具有一致的格式和单位，可以方便进行数据比较和分析。
3. 提高数据可用性：标准化后的数据具有规范的数据结构，可以方便地进行数据处理和应用。
4. 提高数据共享性：标准化后的数据可以方便地与他人共享和交流，促进数据的互通。
5. 提高决策效果：标准化后的数据可以为决策提供准确的依据，提高决策的科学性和精确性。
率的标准化间接法
率的标准化间接法率标准化间接法是一种用于比较不同人群或群体健康状况的方法，它通过对不同人群或群体中某种疾病或健康事件的患病率或发生率进行标准化处理，以消除不同人群或群体之间的差异，从而更直观地比较不同人群或群体的健康状况。
下面是关于率标准化间接法的详细介绍和解释。
一、基本原理率标准化间接法的基本原理是将不同人群或群体中某种疾病或健康事件的患病率或发生率进行标准化处理，以消除不同人群或群体之间的差异。
标准化处理是通过将不同人群或群体的患病率或发生率按照一定的人口学特征（如年龄、性别、种族等）进行标准化，从而得到标准化的患病率或发生率。
这样就可以直接比较不同人群或群体的标准化患病率或发生率，从而更直观地比较不同人群或群体的健康状况。
二、应用范围率标准化间接法可以应用于各种疾病和健康事件的比较，包括但不限于以下方面：不同地区、不同种族、不同性别之间的患病率或发生率比较；不同年龄段之间的患病率或发生率比较；不同职业、不同生活方式之间的患病率或发生率比较；不同医疗资源和社会经济水平之间的患病率或发生率比较；疾病预防和健康促进方面的研究。
三、应用步骤率标准化间接法的应用步骤如下：收集数据：收集需要比较的不同人群或群体的数据，包括疾病或健康事件的患病率或发生率，以及人口学特征（如年龄、性别、种族等）的数据。
计算标准化患病率或发生率：按照一定的人口学特征，将不同人群或群体的患病率或发生率进行标准化处理，得到标准化的患病率或发生率。
比较标准化患病率或发生率：比较不同人群或群体的标准化患病率或发生率，观察其差异和趋势。
分析和解释结果：根据比较结果，进行原因分析和讨论，提出相应的结论和建议。
四、注意事项在应用率标准化间接法时，需要注意以下事项：选择合适的人口学特征：选择合适的人口学特征进行标准化处理是关键，需要根据研究目的和实际情况选择合适的人口学特征。
例如，在比较不同年龄段的患病率时，需要选择年龄作为人口学特征进行标准化处理；在比较不同性别之间的患病率时，需要选择性别作为人口学特征进行标准化处理。
数据处理中的数据标准化方法(二)
数据处理中的数据标准化方法引言随着科技的迅猛发展，数据处理成为现代社会中不可忽视的一部分。
在众多数据处理方法中，数据标准化方法是一种重要的技术手段。
本文将探讨数据处理中的数据标准化方法，包括标准化的原因、常见的标准化方法以及标准化的注意事项。
一、标准化的原因1. 提高数据质量在数据处理过程中，不同来源的数据存在着差异性。
这些差异性可能是由于测量工具、单位制式、数据记录方式等因素引起的。
通过数据标准化，可以将各种数据规范化为统一的格式和单位，提高数据的准确性和可比性，从而提升数据质量。
2. 便于数据分析和挖掘数据标准化可以将数据量纲和分布统一起来，消除特征之间的量纲和分布差异。
这样一来，我们可以更加方便地进行数据分析和挖掘。
例如，对于一个具有不同量纲的数据集，我们可以使用标准化方法将所有数据转化为标准正态分布，从而方便进行统计分析和建模。
3. 提升机器学习算法的效果对于机器学习算法而言，数据的标准化对模型的训练和预测效果有着重要影响。
标准化可以使不同特征之间的权重达到平衡，避免某些特征对模型结果的过度影响。
这对于提高机器学习算法的稳定性和精度至关重要。
二、常见的标准化方法1. 最小-最大标准化最小-最大标准化，也称为归一化，是一种常见的数据标准化方法。
该方法通过将原始数据线性映射到一个固定的区间范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。
公式如下所示：$$X_{\text{new}} = \frac{X -X_{\text{min}}}{X_{\text{max}} - X_{\text{min}}}$$其中，$X_{\text{new}}$为标准化后的数据，$X$为原始数据，$X_{\text{min}}$和$X_{\text{max}}$为原始数据的最小值和最大值。
2. 零-均值标准化零-均值标准化，也称为标准差标准化或Z-score标准化，是另一种常见的数据标准化方法。
该方法通过减去均值并除以标准差，将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。
数据标准化方法
数据标准化方法标题：数据标准化方法引言概述：在数据处理和分析过程中，数据标准化是一项关键的步骤。
通过数据标准化，可以使数据具有统一的度量单位和范围，从而提高数据分析的准确性和可靠性。
本文将介绍几种常用的数据标准化方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、Min-Max标准化方法1.1 将数据缩放到一个特定的范围，通常是[0, 1]或[-1, 1]1.2 公式为：X_std = (X - X.min) / (X.max - X.min)1.3 适用于数据分布有明显边界和离群值较少的情况二、Z-score标准化方法2.1 将数据转换成均值为0，标准差为1的正态分布2.2 公式为：X_std = (X - X.mean) / X.std2.3 适用于数据分布接近正态分布的情况，能够处理离群值三、小数定标标准化方法3.1 将数据除以一个固定的基数，通常是10的某次幂3.2 公式为：X_std = X / 10^j，其中j为使得|X_std| < 1的最小整数3.3 适用于数据分布范围较大的情况，能够减小数据之间的数量级差异四、均值方差标准化方法4.1 将数据转换成均值为0，方差为1的分布4.2 公式为：X_std = (X - X.mean) / X.var4.3 适用于数据分布不是正态分布或数据量级较大的情况五、Robust标准化方法5.1 通过四分位数范围来标准化数据，能够减少离群值的影响5.2 公式为：X_std = (X - X.median) / IQR，其中IQR为四分位数范围5.3 适用于数据包含大量离群值的情况，能够提高数据的鲁棒性和稳定性结论：数据标准化是数据处理和分析中非常重要的一环，选择合适的标准化方法可以提高数据的质量和分析的准确性。
不同的数据分布和特点适合不同的标准化方法，需要根据具体情况选择合适的方法进行处理。
希望本文介绍的几种常用标准化方法能够帮助读者更好地应用在实际数据分析中。
数据标准化方法
数据标准化方法问题1：将一个人的体重和身高相加在一起有无什么意义？答：量纲（就是单位）不同的量相加是没有意义的。
不加处理就将两个不同量纲的量相加这是数学建模的大忌！问题2：如何将一个人的体重G 和身高H 这两个指标综合为一个指标用以评价一个人身材？ 答：通常考虑加法模型和乘法模型。
乘法模型在这里不太适合，故考虑加法模型，一般采用加权组合的方式，即12P w G w H =+，这里121w w +=，但是这样就犯了一个严重的错误。
因此需要先对,G H 进行预处理→无量纲化，也就是数据标准化方法。
数据标准化方法主要有以下三种： （1）规范化方法对序列12,,...,n x x x 进行变换：111m in{}m ax{}m in{}i j j ni j j j nj nx x y x x ≤≤≤≤≤≤-=-则新序列12,,...,[0,1]n y y y ∈且无量纲。
一般的数据需要时都可以考虑先进行规范化处理。
（2）正规化方法对序列12,,...,n x x x 进行变换：i i x x y s-=，这里11nii x x n==∑，s =则新序列12,,...,n y y y 的均值为0，而方差为1，且无量纲。
（3）归一化方法对正项序列12,,...,n x x x 进行变换：1ii nii x y x==∑则新序列12,,...,[0,1]n y y y ∈且无量纲，并且显然有11ni i y ==∑。
归一化方法在确定权重时经常用到。
针对实际情况，也可能有其他一些量化方法，或者要综合使用多种方法，总之最后的结果都是无量纲化。
例1：DVD 分发问题中满意度的量化现有20种DVD 要分发给100个会员，规定如果要向某人发放DVD ，则一次发给3张，问如何对这些DVD 进行分配，才能使会员获得最大的满意度？DVD 编号 D001 D002 D003 D004 D005 D006 …… DVD 现有数量 8 1 22 10 8 40 ……会员偏好 C0001 0 0 2 0 0 0 …… C0002 1 0 9 0 0 7 ……C0003 0 6 0 0 0 7 …… C0004 0 0 0 0 4 0 ……C0005 5 0 0 0 0 4 ……………注：表中的数字越小表示会员的偏爱程度越高，数字0表示对应的DVD 当前不在会员的订单中。
数据标准化处理方法
数据标准化处理方法第一篇：数据标准化处理方法数据标准化处理方法在数据分析之前，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。
数据标准化也就是统计数据的指数化。
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性质数据问题，对不同性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性质，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性。
数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“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。
一、Min-max 标准化min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。
设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化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。
新数据=（原数据-均值）/标准差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。
步骤如下：1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；2.进行标准化处理：zij＝（xij－xi）／si其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。
数据标准化的几种方法
数据标准化的几种方法
引言概述：
数据标准化是数据处理的一项重要任务，它可以提高数据的质量和一致性，使
数据更易于分析和比较。
本文将介绍数据标准化的几种方法，包括Z-score标准化、Min-Max标准化、小数定标标准化、均值方差标准化和对数变换。
通过了解这些
方法，我们可以更好地处理和分析数据。
正文内容：
1. Z-score标准化
1.1 计算Z-score值
1.2 调整数据分布
1.3 优缺点
2. Min-Max标准化
2.1 计算标准化值
2.2 数据范围调整
2.3 优缺点
3. 小数定标标准化
3.1 小数定标转换
3.2 数据范围调整
3.3 优缺点
4. 均值方差标准化
4.1 计算标准化值
4.2 数据分布调整
4.3 优缺点
5. 对数变换
5.1 对数变换方法
5.2 数据分布调整
5.3 优缺点
总结：
在数据标准化的几种方法中，Z-score标准化通过计算样本与均值的差异来标
准化数据，适用于对数据分布无特殊要求的情况。
Min-Max标准化通过将数据映
射到指定范围内来标准化数据，适用于对数据范围有要求的情况。
小数定标标准化通过将数据除以一个固定的基数来标准化数据，适用于对数据精度要求较高的情况。
均值方差标准化通过计算数据与均值的比例来标准化数据，适用于对数据分布形态有要求的情况。
对数变换通过对数据取对数来调整数据分布，适用于对数据偏态分布进行调整的情况。
根据具体的数据特点和需求，选择合适的标准化方法可以提高数据的可比性和分析效果。
计算标准化率
15
三、率的标准化
（二） 标准化率的计算
把原率资料按影响因素的标准构成调整后算得的率， 称为标准化率(standerdized rate)亦称为调整率。
计算标准化率的步骤：
1.方法选择：直接法和间接法 2.标准选择：① 选取包含比较各组的大范围人口构成； ② 两组合并的人口构成； ③ 其中任一组的人口构成。
2.计算u值 u
0.3 0.26 1.713 0.3(1 0.3)
385
3.确定P值，判断结果
本例u=1.713<1.96，P>0.05，按=0.05的水准不拒绝
H0，差异无统计学意义。
39
四、两样本率比较的u检验
（二）两样本率的比较
条件：n1p1、n1(1-p1) 、n2p2、n2(1-p2)均大于5
5.41
4.39
44.14
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2
2 2 2 2
000405073 三端稳压器|L7805CV(E)
000616722 背光支架|P-123004-02 000912132 压电蜂鸣器|4KHz/D=14*7MM 它激 000616732 背光板|SE-S2B-4846A 000731831 内接线|124003/A线28#灰编120mm
示例： 124003电烤箱 假设： 产品零部件总种数（不包括线路板总成） =A
其线路板总成清单如下：
级别
物料编码
物料名称
物料类型
1 2 2 2
000437411 线路板总成|124003用 124003芯片|MC80F0708,DIP,28脚(烧 000409851 录后) 000616771 液晶|SDT-DM3996-TP-1 陶振|4.19M,频率精度:±0.5%,工作范 000398123 围:-20~+80℃ 新增件 新增件 借用件
新增件
新增件 通用件 新增件 新增件
新增件种类数＝6 借用件种类数＝1
通用件种类数＝1
线路板总成总的种类数＝8。 即：产品零部件总种数＝A＋8。
如果124003所用的线路板总成属通用件 或借用件： 线路板总成总的种类数＝1。 即：产品零部件总种数＝A＋1。
2.以下物料不考虑： 辅料：工业酒精、厌氧胶、导热油…… 原材料：色粉、塑胶料、五金料……
4
1561393
镀铝板|0.4*W*C
谢谢！
三、新产品标准化率统计方法
公司对新产品标准化率要求
---大于75%。
三、标准化率统计方法
1. 统计产品标准化率的对象：当月通过PSA的新产品
年 月新产品标准化率统计表 产品通 用件 种类数 产品借 用 件种类 数 通用 件系 数RT (﹪) 借用件系 数（含被 借用）RJ (﹪) 产品零部 件标准化 程度系数 R (﹪) 产品零 部件 总种类 数
产品 类别
产品 型号
归档时 间
平均
月总平均系数 填写单位: 填写人: 日期: 年 月 日
2. 产品通用件： a）定义:涵盖在通用件库目录下的物料为通用 件。 b）通用件种类包括： 标准件类 电气元器件类：按键、斑马条、变压器…… 包装类 其他类：底脚，弹簧、压线板、固定片、胶 垫…… 具体请到PDM/协同管理/文档管理/小家电/制造 中心/技术开发部/综合管理室/标准化文件夹查 看
示例1： 124003电烤箱 底板（图号124003/004）
示例2： 124003电烤箱 三端稳压器 |L7805CV(E)(000405073)
5. 通用件种类数/借用件种类数/新增件种 类数/产品零部件总种类数的数量按其种 类数计算
示例： 一个产品使用了物料号为000001101的 十字槽盘头割尾自攻螺钉10个，数量 （种类数）为1。
3. 产品借用件： 定义:已经存在但并不包含在通用件目录中的物料 为借用件。 即：已经有产品在使用，但不包含在通用件库目 录中的物料。
示例1 ： 124003电烤箱 螺母|GB6170, M4(000050501)
示例2： 124003电烤箱 接渣盘（图号124001/302)
4. 产品新增件： 定义：同时不属于通用件和借用件，为 产品新开发的物料就是新增件。
6.统计公式： 产品零部件总种类数=通用件种类数+借 用件种类数+新增件种类数
通用件系数RT=产品通用件种类数÷产品 零部件总种类数×100﹪ 借用件系数RJ=产品借用件种类数÷产品 零部件总种类数×100﹪
产品零部件标准化程度系数R=RT+RJ。
注意事项
1.组件的计算方法： 计算组件的标准化率时先要根据其物料编码 和规格检查此物料属于哪类物料，如果是通 用件或借用件，标准化率按组件计算，整个 组件（含其下的散件）为1类物料，种类数 为1。否则，标准化率按散件计算。
3.零件一般按分层形式体现在BOM中， 标准化率只算第一层物料。
示例：124003的下保护罩
级别 1 2 3
物料编码 202315943 202315803 1562423
物料名称
下保护罩|124003/013,镀铝板δ 0.4, 清洗
下保护罩|124003/013,镀铝板δ 0.4 镀铝板|0.4*344.5*C