En estadística y las aplicaciones de estadísticas, la normalización puede tener una gama de significados. En los casos más sencillos, la normalización de índices significa ajustar los valores medidos en diferentes escalas respecto a una escala común, a menudo previo a un proceso de realizar promedios. En casos más complicados, la normalización puede referirse a ajustes más sofisticados donde la intención es conseguir todas las distribuciones de probabilidad que se ajustan a los valores. En el caso de normalización de puntuaciones en valoración educativa, puede haber una intención para alinear distribuciones a una distribución normal. Una aproximación diferente a la normalización de distribuciones de probabilidad es normalización de cuantiles, donde los cuantiles de diferentes medidas son traídas al ajuste. Otro uso en estadísticas para la normalización se refiere a la creación de versiones estadísticas cambiadas y escaladas, donde la intención es que los valores normalizados permitan la comparación de los valores normalizados con conjuntos de datos de manera que elimine los efectos de influencias, como en serie de tiempo anormal. Algunos tipos de normalización implican solo un escalamiento, para llegar en los valores relativos a alguna variable de medida. En términos de niveles de medida, tales proporciones solo tienen sentido para medidas de proporción (dónde las proporciones de medidas son significativas), no intervalos de medidas (dónde solo las distancias son significativas, pero no las proporciones). En estadística teórica, la normalización paramétrica puede dirigir a cantidades pivotales – funciones cuya distribución de muestreo no depende de los parámetros – y a estadística subsidiaria – pivotal cantidades pueden ser computadoas de observaciones, sin parámetros conocidos. (es)
In statistics and applications of statistics, normalization can have a range of meanings. In the simplest cases, normalization of ratings means adjusting values measured on different scales to a notionally common scale, often prior to averaging. In more complicated cases, normalization may refer to more sophisticated adjustments where the intention is to bring the entire probability distributions of adjusted values into alignment. In the case of normalization of scores in educational assessment, there may be an intention to align distributions to a normal distribution. A different approach to normalization of probability distributions is quantile normalization, where the quantiles of the different measures are brought into alignment. In another usage in statistics, normalization refers to the creation of shifted and scaled versions of statistics, where the intention is that these normalized values allow the comparison of corresponding normalized values for different datasets in a way that eliminates the effects of certain gross influences, as in an anomaly time series. Some types of normalization involve only a rescaling, to arrive at values relative to some size variable. In terms of levels of measurement, such ratios only make sense for ratio measurements (where ratios of measurements are meaningful), not interval measurements (where only distances are meaningful, but not ratios). In theoretical statistics, parametric normalization can often lead to pivotal quantities – functions whose sampling distribution does not depend on the parameters – and to ancillary statistics – pivotal quantities that can be computed from observations, without knowing parameters. (en)
In statistica, la normalizzazione consiste essenzialmente nel limitare l'escursione di un insieme di valori entro un certo intervallo predefinito. Ad esempio nel caso delle serie storiche, normalizzare le date significa assegnare a ciascuna di esse un valore compreso da 1 ad infinito a seconda del periodo di tempo considerato.Nell'ipotesi ci si dovesse trovare di fronte a dati mancanti contenuti in serie storiche non soggette a processi di interpolazione, il processo di normalizzazione in questo caso consente di conservare l'informazione temporale indicata dalla data non alterandola in termini significativi. (it)
Normalizacja – procedura wstępnej obróbki danych w celu umożliwienia ich wzajemnego porównywania i dalszej analizy. Najczęściej używanymi rodzajami normalizacji są: * standaryzacja * usunięcie elementów odstających (pl)
In statistica, la normalizzazione consiste essenzialmente nel limitare l'escursione di un insieme di valori entro un certo intervallo predefinito. Ad esempio nel caso delle serie storiche, normalizzare le date significa assegnare a ciascuna di esse un valore compreso da 1 ad infinito a seconda del periodo di tempo considerato.Nell'ipotesi ci si dovesse trovare di fronte a dati mancanti contenuti in serie storiche non soggette a processi di interpolazione, il processo di normalizzazione in questo caso consente di conservare l'informazione temporale indicata dalla data non alterandola in termini significativi. (it)
Normalizacja – procedura wstępnej obróbki danych w celu umożliwienia ich wzajemnego porównywania i dalszej analizy. Najczęściej używanymi rodzajami normalizacji są: * standaryzacja * usunięcie elementów odstających (pl)
En estadística y las aplicaciones de estadísticas, la normalización puede tener una gama de significados. En los casos más sencillos, la normalización de índices significa ajustar los valores medidos en diferentes escalas respecto a una escala común, a menudo previo a un proceso de realizar promedios. En casos más complicados, la normalización puede referirse a ajustes más sofisticados donde la intención es conseguir todas las distribuciones de probabilidad que se ajustan a los valores. En el caso de normalización de puntuaciones en valoración educativa, puede haber una intención para alinear distribuciones a una distribución normal. Una aproximación diferente a la normalización de distribuciones de probabilidad es normalización de cuantiles, donde los cuantiles de diferentes medidas son (es)
In statistics and applications of statistics, normalization can have a range of meanings. In the simplest cases, normalization of ratings means adjusting values measured on different scales to a notionally common scale, often prior to averaging. In more complicated cases, normalization may refer to more sophisticated adjustments where the intention is to bring the entire probability distributions of adjusted values into alignment. In the case of normalization of scores in educational assessment, there may be an intention to align distributions to a normal distribution. A different approach to normalization of probability distributions is quantile normalization, where the quantiles of the different measures are brought into alignment. (en)