Нормализация дискретных данных

  • Индикатор — длина закодированной строки равна n-1, где n — количество уникальных значений. Каждому уникальному значению поля, кроме опорной категории, выделяется своя колонка, в которую записывается значение 1, а все остальные значения строки равны 0; опорная категория кодируется строкой из нулей.
  • Индикатор (без опорной категории) — длина закодированной строки равна n. Опорное значение не используется.
  • Отклонение — то же, что и "Индикатор", но опорная категория кодируется строкой из -1.
  • Простая — то же, что и "Индикатор", но вместо 0 используется значение -1/n, а вместо 1 используется значение 1-1/n.
  • Разность — уникальные значения упорядочиваются, после чего каждое уникальное значение сравнивается со следующим по таблице вида:
Уникальные значения Контраст 1 Контраст 2 Контраст 3
U1 vs. U2 U2 vs. U3 U3 vs. U4
U1 (n-1)/n (n-2)/n (n-3)/n
U2 -1/n (n-2)/n (n-3)n
U3 -1/n (n-2)/n (n-3)/n
U4 -1/n -2/n -3/n
  • Обратная разность — уникальные значения упорядочиваются, после чего каждое уникальное значение сравнивается с предыдущим по таблице вида:
Уникальные значения Контраст 1 Контраст 2 Контраст 3
U1 vs. U2 U2 vs. U3 U3 vs. U4
U1 -(n-1)/n -(n-2)/n -(n-3)/n
U2 1/n -(n-2)/n -(n-3)n
U3 1/n 2/n -(n-3)/n
U4 1/n 2/n 3/n
  • Гельмерт — уникальные значения упорядочиваются, после чего каждое уникальное значение сравнивается со средним из последующих значений по таблице вида:
Уникальные значения Контраст 1 Контраст 2 Контраст 3
U1 vs. U2, U3 и U4 U2 vs. U3 и U4 U3 vs. U4
U1 (n-1)/n 0 0
U2 -1/n (n-2)/n 0
U3 -1/n -1/(n-1) (n-3)/n
U4 -1/n -1/(n-1) -1/(n-2)
  • Обратный Гельмерт — уникальные значения упорядочиваются, после чего каждое уникальное значение сравнивается со средним из предыдущих значений по таблице вида:
Уникальные значения Контраст 1 Контраст 2 Контраст 3
U2 vs. U1 U3 vs. U1 и U2 U4 vs. U1, U2 и U3
U1 -1/(n-2) -1/(n-1) -1/n
U2 (n-2)/n -1/(n-1) -1/n
U3 0 (n-2)/n) -1/n
U4 0 0 (n-1)/n
  • Индекс уникального значения — каждое уникальное значение заменяется на индекс уникального значения.

Опорное значение

В некоторых нормализаторах дискретных данных используется опорное значение. Выбор опорного значения происходит из таблицы уникальных значений. Существует несколько вариантов задать опорное значение:

  • Первое в списке;
  • Последнее в списке;
  • Более редкое;
  • Более частое;
  • Задано явно.

results matching ""

    No results matching ""