• CyberRealm
• August 13,2024

Stat101-Normalization Vs Standardization

الفرق بين #التوحيد_القياسي (Standardization) و #توحيد_القيم باستخدام #min_max_normalization  في #التحليل_الإحصائي بطريقة تطبيقية ومبسطة 🔥.

 

الهدف من الاستخدام هو تحويل المتغيرات لتكون على مقياس واحد، بمعنى آخر، نوحد مقياس البيانات المختلفة عشان نقدر نقارنها بشكل عادل ونعمل تحليلات أدق 💡

(اولا) : #التوحيد_القياسي (Standardization) 📏

#التوحيد_القياسي هو عملية تحويل #البيانات بحيث يكون المتوسط (mean) للبيانات 0 والانحراف المعياري (standard deviation) لها 1.

قبل البدء في التوحيد القياسي نحتاج الى معرفة قوانين احصائية مبسطة :

مثال تطبيقي 📊:

في حال كان عندنا مجموعة بيانات تمثل أطوال مجموعة من الأشخاص بالـ (cm) وهي: [200, 180, 160].

وقبل البدء بإساخدام #التوحيد_القياسي (Standardization) 

سوف نوجد قيمة المتوسط و الانحراف المعياري

والان يمكننا تحويل كل قيمة رقمية من 200,180,160 الى قيمة قياسية حسب القانون التالي

بعد التعويض في القانون للطول رقم 200سم

ونكمل نفس الطريقة لباقي الأطوال

(ثانيا) تحويل الارقام باستخدام #min_max_normalization 📉

 

#التطبيع باستخدام #min_max_normalization هو عملية تحويل البيانات إلى نطاق محدد، بين 0 و 1. هذا الأسلوب مفيد لما نحتاج نضمن أن كل البيانات تقع ضمن نطاق معين

 

مثال تطبيقي 🎯:

نفس مجموعة البيانات بالأطوال: [200, 180, 160].

المعادلة

:

ونكمل بنفس الطريقة لباقي الأطوال

• Tags:
• research
• statistic