商業數據分析師認證模擬試題與解析(1)

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘

Q:若要將兩個或以上具有不同量尺的變數轉換為相同量尺,應採用哪種方法?

  1. 將所有變數標準化
  2. 將所有變數進行對數轉換
  3. 將所有變數進行加權
  4. 以上皆非


轉為相同尺度變數的動機,通常是想要對兩個或以上不同尺度的變數進行比較。

標準化的目的之一,是調整兩組資料的構成使其能夠形成參考。比如z-score,可以想像在分子跟分母的地方會把單位約分掉,讓z-score是沒有單位的純數字。沒有單位,使得不同單位的數據之間可以進行比較。而對數轉換跟加權,單位都還在,所以無法應對不同尺度間的比較。

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
小兒辨日
2會員
17內容數
撇除知識,更喜歡滋事
你可能也想看
Thumbnail
TOMICA第一波推出吉伊卡哇聯名小車車的時候馬上就被搶購一空,一直很扼腕當時沒有趕緊入手。前陣子閒來無事逛蝦皮,突然發現幾家商場都又開始重新上架,價格也都回到正常水準,估計是官方又再補了一批貨,想都沒想就立刻下單! 同文也跟大家分享近期蝦皮購物紀錄、好用推薦、蝦皮分潤計畫的聯盟行銷!
Thumbnail
TOMICA第一波推出吉伊卡哇聯名小車車的時候馬上就被搶購一空,一直很扼腕當時沒有趕緊入手。前陣子閒來無事逛蝦皮,突然發現幾家商場都又開始重新上架,價格也都回到正常水準,估計是官方又再補了一批貨,想都沒想就立刻下單! 同文也跟大家分享近期蝦皮購物紀錄、好用推薦、蝦皮分潤計畫的聯盟行銷!
Thumbnail
每年4月、5月都是最多稅要繳的月份,當然大部份的人都是有機會繳到「綜合所得稅」,只是相當相當多人還不知道,原來繳給政府的稅!可以透過一些有活動的銀行信用卡或電子支付來繳,從繳費中賺一點點小確幸!就是賺個1%~2%大家也是很開心的,因為你們把沒回饋變成有回饋,就是用卡的最高境界 所得稅線上申報
Thumbnail
每年4月、5月都是最多稅要繳的月份,當然大部份的人都是有機會繳到「綜合所得稅」,只是相當相當多人還不知道,原來繳給政府的稅!可以透過一些有活動的銀行信用卡或電子支付來繳,從繳費中賺一點點小確幸!就是賺個1%~2%大家也是很開心的,因為你們把沒回饋變成有回饋,就是用卡的最高境界 所得稅線上申報
Thumbnail
變異數和共變數分析通常有一些統計的前提假設。如果在進行這些分析時,假設沒有達到滿足,結果將有所偏誤,更可能被審稿者或口委批評。本文首先介紹如何檢測這些假設,然後提出假設不過的解決方法,並附上相關文獻佐證。
Thumbnail
變異數和共變數分析通常有一些統計的前提假設。如果在進行這些分析時,假設沒有達到滿足,結果將有所偏誤,更可能被審稿者或口委批評。本文首先介紹如何檢測這些假設,然後提出假設不過的解決方法,並附上相關文獻佐證。
Thumbnail
前面兩篇會刻意提到共變數,除了因為共變數在多變量統計裡面非常重要之外,最主要的原因其實是為了解釋皮爾森相關係數而做鋪陳。 相關係數的種類也相當的繁多,這裡介紹的皮爾森相關大概是最常看到的一種啦~
Thumbnail
前面兩篇會刻意提到共變數,除了因為共變數在多變量統計裡面非常重要之外,最主要的原因其實是為了解釋皮爾森相關係數而做鋪陳。 相關係數的種類也相當的繁多,這裡介紹的皮爾森相關大概是最常看到的一種啦~
Thumbnail
如果看過上一篇還不太確定共變數要怎麼計算,這篇會用圖像的方式來進行解釋,最後也會提及共變數的小缺點。
Thumbnail
如果看過上一篇還不太確定共變數要怎麼計算,這篇會用圖像的方式來進行解釋,最後也會提及共變數的小缺點。
Thumbnail
資料分析時,如果發現二維表(又稱寬資料),寬資料的特性是每一列包含多個數值,會導致樞紐分析無法正常運作,或者函數要進行分析時會綁手綁腳的,因為寬資料多數用來呈現分析後的結果。 這時候我們就會需要把他們轉換成一維表(又稱長資料),長資料是乾淨的資料,其特性是每一列只包含一個數值,此數據對於樞紐與數據
Thumbnail
資料分析時,如果發現二維表(又稱寬資料),寬資料的特性是每一列包含多個數值,會導致樞紐分析無法正常運作,或者函數要進行分析時會綁手綁腳的,因為寬資料多數用來呈現分析後的結果。 這時候我們就會需要把他們轉換成一維表(又稱長資料),長資料是乾淨的資料,其特性是每一列只包含一個數值,此數據對於樞紐與數據
Thumbnail
在知道平均數與標準差之後,就可以進一步了解什麼是所謂的「標準分數」了。 標準分數的重要用途是可以幫助我們比較不同單位、不同分散程度的數值。 以概念來說,跟百分等級(PR)有點類似的味道吧。 標準分數在後續的統計當中也很常會出現的。
Thumbnail
在知道平均數與標準差之後,就可以進一步了解什麼是所謂的「標準分數」了。 標準分數的重要用途是可以幫助我們比較不同單位、不同分散程度的數值。 以概念來說,跟百分等級(PR)有點類似的味道吧。 標準分數在後續的統計當中也很常會出現的。
Thumbnail
本文章將介紹實務中進行HLM會需要注意的事項,包含樣本量要求、基本假設、計算解釋變異量和HLM建構策略。
Thumbnail
本文章將介紹實務中進行HLM會需要注意的事項,包含樣本量要求、基本假設、計算解釋變異量和HLM建構策略。
Thumbnail
一、自動轉型-二、明確轉型-三、Parse方法-補充、日期時間的轉換>>> 當我們在撰寫程式過程中,有可能會遇到在做資料處理時與一開始宣告的資料型別不一樣,這時就會需要資料型別轉換了。那這邊有四種轉換介紹: 一、自動轉型 運算過程中在精確度不會改變時,程式就會自動幫我們做轉型處理,什麼意思呢?就是
Thumbnail
一、自動轉型-二、明確轉型-三、Parse方法-補充、日期時間的轉換>>> 當我們在撰寫程式過程中,有可能會遇到在做資料處理時與一開始宣告的資料型別不一樣,這時就會需要資料型別轉換了。那這邊有四種轉換介紹: 一、自動轉型 運算過程中在精確度不會改變時,程式就會自動幫我們做轉型處理,什麼意思呢?就是
Thumbnail
當我們要確定問卷量表在不同群體(例如:男生和女生)的適用和一致性時,我們就使用多群組測量衡等性檢驗在不同群體,因素和觀察變項之間的關聯是一致。則代表之後統計結果是可信的,反映出真實結果,並非只是量表誤差造成的。
Thumbnail
當我們要確定問卷量表在不同群體(例如:男生和女生)的適用和一致性時,我們就使用多群組測量衡等性檢驗在不同群體,因素和觀察變項之間的關聯是一致。則代表之後統計結果是可信的,反映出真實結果,並非只是量表誤差造成的。
Thumbnail
題目打包法(Item Parceling)是一種統計學方法,主要用於結構方程模式(SEM)中。打包法的基本思想是將多個觀察指標打包成一個新指標,以提高模型的擬合程度。打包法有很多優點,如提高模型的擬合程度和要求樣本數減少。但也有缺點,如不適合測量模型分析。本文將簡介題目打包法之策略。
Thumbnail
題目打包法(Item Parceling)是一種統計學方法,主要用於結構方程模式(SEM)中。打包法的基本思想是將多個觀察指標打包成一個新指標,以提高模型的擬合程度。打包法有很多優點,如提高模型的擬合程度和要求樣本數減少。但也有缺點,如不適合測量模型分析。本文將簡介題目打包法之策略。
Thumbnail
C#跟其他程式語言最大的差別,在於它有嚴格規定資料型態,這篇文章將會講述 C#中資料型態轉換的方式,並藉由官方的範例來介紹各個關鍵字和陳述式,說明他們的運作原理。
Thumbnail
C#跟其他程式語言最大的差別,在於它有嚴格規定資料型態,這篇文章將會講述 C#中資料型態轉換的方式,並藉由官方的範例來介紹各個關鍵字和陳述式,說明他們的運作原理。
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News