การเปลี่ยนสเกลของตัวแปรเป็น 0-100

20

ฉันสร้างดัชนีทุนทางสังคมโดยใช้เทคนิค PCA ดัชนีนี้ประกอบด้วยค่าทั้งบวกและลบ ฉันต้องการแปลง / แปลงดัชนีนี้เป็นมาตราส่วน 0-100 เพื่อให้ตีความได้ง่าย โปรดแนะนำวิธีที่ง่ายที่สุดให้ฉัน

data-transformation scales

— Sohail Akram
แหล่งที่มา

คำถามที่เกี่ยวข้อง: สูตรมาตรฐานสำหรับการคำนวณอย่างรวดเร็วของคะแนน

— chl

ฟังก์ชั่นโลจิสติกที่ใช้ในรุ่น logit อาจจะมาในที่มีประโยชน์เช่นกัน ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์เฉพาะ

— Ondrej

2

การปรับขนาดข้อมูลที่มีอยู่เป็น 0-100 นั้นมีความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่เมื่อจะนำไปใช้กับข้อมูลในอนาคต (หรือเพิ่มเติม) ดูที่consumerreports.org/cro/cars/…ตัวอย่างเช่นที่ Consumer Reports เขียนว่า "... เราเผชิญกับความไม่แน่นอน: เทสลาได้คะแนน 103 ในระบบการจัดอันดับของผู้บริโภคในขั้นต้นซึ่งตามนิยามไม่เกิน 100 รถตั้งมาตรฐานใหม่ดังนั้นเราจึงต้องทำการเปลี่ยนแปลงการให้คะแนนของเราเพื่อพิจารณา

— whuber

33

ใด ๆ ตัวแปร (กระจาย univariate) กับสังเกตและค่า (หรือเหล่านี้อาจจะตั้งไว้ขอบเขตที่มีศักยภาพสำหรับค่า) สามารถให้ปรับช่วงเพื่อจากสูตรดังต่อไปนี้: $v$ $min_{old}$ $max_{old}$ $min_{new}$ $max_{new}$

$\frac{max_{new}-min_{new}}{max_{old}-min_{old}}\cdot (v-max_{old})+max_{new}$

หรือ

W $\frac{max_{new}-min_{new}}{max_{old}-min_{old}}\cdot (v-min_{old})+min_{new}$

— ttnphns
แหล่งที่มา

18

สำหรับ R นอกจากนี้ยังมีrescaleฟังก์ชั่นที่พร้อมใช้งานจากแพคเกจเครื่องชั่งซึ่งทำสิ่งที่คุณต้องการอย่างแน่นอนและสิ่งที่ @AndrewTulloch และ @ttnphns อธิบายไว้:

library(scales)
rescale(c(-10, -9, -5, 2, 6), to = c(0, 100)) ## Use scales:::rescale() if you have several packages loaded using the same function name
[1]   0.00   6.25  31.25  75.00 100.00

— Mikko
แหล่งที่มา

7

ก่อนอื่นมาขอข้อมูลตัวอย่าง:

x <- runif(20, -10, 10)

นี่คือสองฟังก์ชันที่จะทำงานใน R

rescale <- function(x) (x-min(x))/(max(x) - min(x)) * 100
rescale(x)

หรือคุณสามารถใช้การแปลงอื่น ตัวอย่างเช่นการแปลง logit ถูกกล่าวถึงโดย @ondrej

plogis(x)*100

หรือแปลงอื่น ๆ :

pnorm(x)*100
pnorm(x, 0, 100) * 100
punif(x, min(x), max(x))*100

— David LeBauer
แหล่งที่มา

4

เพียงเพิ่มคำตอบของ ttnphnss เพื่อใช้กระบวนการนี้ใน Python (ตัวอย่าง) ฟังก์ชั่นนี้จะทำเคล็ดลับ:

from __future__ import division

def rescale(values, new_min = 0, new_max = 100):
    output = []
    old_min, old_max = min(values), max(values)

    for v in values:
        new_v = (new_max - new_min) / (old_max - old_min) * (v - old_min) + new_min
        output.append(new_v)

    return output

print rescale([1, 2, 3, 4, 5])
# [0.0, 25.0, 50.0, 75.0, 100.0]

— Andrew Tulloch
แหล่งที่มา

ขอบคุณสูตรนี้ใช้กับค่าลบหรือไม่? ตัวอย่างเช่นถ้าตัวแปรดั้งเดิมของฉันอยู่ในช่วง -10 ถึง 10

— Sohail Akram

ใช่ - ใช้ได้กับทุกค่า - ตัวอย่างเช่น print rescale([-10, -9, -5, 2, 6]) # [0.0, 6.25, 31.25, 75.0, 100.0]

— Andrew Tulloch

3

ฉันขอแนะนำไม่ให้ผูกดัชนีกับช่วงเวลา 0-100 เนื่องจากไม่ปรับปรุงการตีความ แต่ทำให้ยากขึ้น หากองค์ประกอบของดัชนีสามารถลบได้มันเป็นไปได้ที่ดัชนีจะกลายเป็นค่าลบและมันสะท้อนถึงสิ่งที่เกิดขึ้นกับองค์ประกอบที่ดีกว่าค่าต่ำบางอย่างในช่วง 0-100 ในความคิดของฉัน

— Aksakal
แหล่งที่มา

0

สำหรับ R ที่โหลดแพ็กเกจมาตรฐานคุณสามารถใช้สเกล () จากแพ็คเกจ 'base':

x=c(2,4,8,16)
x.scaled = scale(x,FALSE,max(x))  # divide each value in x by max(x)
x.scaled = as.vector(x.scaled)

ใช้ 'as.vector ()' เพื่อเรียกค่า x ที่ปรับสเกลเป็นเวกเตอร์

— user161922
แหล่งที่มา

3

เนื่องจากค่าดั้งเดิมอาจเป็นลบการหารด้วยค่าที่มากที่สุดจะไม่เพียงพอ โปรดพิจารณาคำถามให้ละเอียดยิ่งขึ้นและ --- เนื่องจากเดวิดและมิกโกได้โพสต์คำตอบที่คำนึงถึงเรื่องนั้นไว้แล้ว - เพื่อให้นิ้วโป้งขึ้นไปได้โดยทั่วไปคุณต้องมีส่วนร่วมในการตอบคำถาม

— Glen_b -Reinstate Monica

คุณพูดถูกต้องขอโทษจริงๆ

— 161922