常用于一些比較和評價指標。去掉數(shù)據(jù)的單位限制，轉(zhuǎn)換成無量綱的純值，這樣就可以對不同單位或數(shù)量級的指標進行比較和加權(quán)。最典型的是數(shù)據(jù)的歸一化，將數(shù)據(jù)映射到區(qū)間。數(shù)據(jù)常見的歸一化方法有:minmax 標準化 (minmax歸一化)也叫偏差/12。

對數(shù)函數(shù)轉(zhuǎn)換也可以通過基于10的對數(shù)函數(shù)轉(zhuǎn)換的方法來減少。具體方法如下:看了網(wǎng)上很多介紹，都是x*log10(x)，其實是有問題的。這個結(jié)果不一定落在區(qū)間上，要除以log10(max)，max是樣本的最大值數(shù)據(jù)，都是。

原文鏈接:數(shù)據(jù) 標準化方法:如何選擇？什么是數(shù)據(jù) 標準化？在進行微生物學(xué)數(shù)據(jù)的分析之前，我們往往需要根據(jù)數(shù)據(jù)的不同維度和分析方法的需要，對-1標準化進行預(yù)處理。數(shù)據(jù) 標準化的目的是使數(shù)據(jù)的總體符合一定的要求，例如，使數(shù)據(jù)的總體符合正態(tài)分布以便于參數(shù)檢驗，使數(shù)據(jù)的范圍相同以便于比較分析。我們必須了解不同標準化方法的內(nèi)涵，以便在實際研究中選擇正確的-1標準化方法。

Simple 數(shù)據(jù)變換的意思是簡單地計算整個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)變換主要有三個目的。一種是改變數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，比如用平方根和對數(shù)把非線性轉(zhuǎn)化為線性；第二，改變數(shù)據(jù)的范圍，便于對比和圖形分析。比如數(shù)據(jù)變化較大，可以進行對數(shù)變換，縮小屬性范圍；三是改變數(shù)據(jù)的分布，使樣本偏離標準分布太遠，更接近標準分布(如正態(tài)分布)。常見的數(shù)據(jù)換算如下:對數(shù)換算:取數(shù)據(jù)(樣本的觀測值)為自然對數(shù)(或以其他數(shù)為底的對數(shù))，可利用log()函數(shù)實現(xiàn)(log1p()可取數(shù)據(jù)為自然對數(shù)。

0 EXCEL當(dāng)然簡單。你可以看看有多少人用EXCEL，但是有多少人知道SPSS是一個統(tǒng)計軟件？不知道你說的標準化處理是什么意思，無量綱處理是指對于一個數(shù)列N，如果數(shù)列的絕對值有一個極限|N|，那么用數(shù)列中的每一個元素除以這個極限值n/|N|就得到一個正負百分比為n%的數(shù)列，所有的值都在 1的范圍內(nèi)。這叫做無量綱化處理。

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log函數(shù)轉(zhuǎn)換通過以10為底的log函數(shù)轉(zhuǎn)換的方法同樣可以實現(xiàn)歸一下，具體方法如下：看了下網(wǎng)上很多介紹都是x*log10(x)，其實是有問題的，這個結(jié)果并非一定落到[0 標準化的方法是Counts值:對于給定的基因組參考區(qū)，計算讀取數(shù)，也稱為rawcount(RC)。Awcount作為原始讀取計數(shù)矩陣，是一個絕對值，絕對值的特點是基因長度和測序深度不同，無法比較。因此，我們需要進行標準化將計數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換為相對值，以去除基因長度和測序深度的影響，我們采用解析的方法。標準化獲得了三個值:rpm(ReadSpermionMappedReads):rpm方法:10 6標準化分析了測序深度的影響，但沒有考慮轉(zhuǎn)錄本長度的影響。

TCGA的分析大多采用這一結(jié)果。TPM(Transcriptpermillion):TPM percentage):TPM的計算方法類似于RPKM/FPKM，TPM可以看作是RPKM/FPKM的值的百分比，具體判斷方法:表達水平是否需要re-標準化。箱線圖函數(shù)可用于觀察樣品表達豐度值的分布是否整齊，是否需要log2:根據(jù)數(shù)據(jù) value的大小。