Мысалы, көптеген адамдар тек 0 және 1 мәндері бар жалған айнымалыларды стандарттауды ұнатпайды, себебі «бір стандартты ауытқудың артуы» мұндай айнымалымен іс жүзінде орын алатын нәрсе емес. Сондықтан үздіксіз X айнымалыларын стандарттау кезінде жалған айнымалыларды стандартты емес қалдырғыңыз келуі мүмкін.
Тәуелді айнымалыны стандарттауым керек пе?
Регрессия үлгісінде полиномдық терминдер немесе өзара әрекеттесу шарттары болған кезде айнымалы мәндерді стандарттау керек. Терминдердің бұл түрлері жауап пен болжаушы айнымалылар арасындағы қарым-қатынас туралы өте маңызды ақпаратты қамтамасыз ете алатынымен, олар сонымен бірге шамадан тыс мультиколлинеарлылықты тудырады.
Екілік айнымалыларды стандарттау мағынасы бар ма?
Кейбір зерттеушілер екілік айнымалыларды стандарттауды жақтайды, себебі бұл барлық болжауыштарды бірдей масштабта жасайды. Бұл жазаланған регрессиядағы стандартты тәжірибе (лассо). Бұл жағдайда зерттеушілер айнымалылардың интерпретациясын елемейді.
Категориялық айнымалыларды стандарттау керек пе?
Қарапайым еңістерді талдау кезінде деректерді түсіндіруге болатындай ету үшін айнымалы мәндерді стандарттау немесе орталықтандыру әдеттегі тәжірибе; дегенмен, категориялық айнымалылар ешқашан стандартталмаған немесе орталықталмаған. Бұл сынақты барлық кодтау жүйелерімен пайдалануға болады.
Әртүрлі айнымалыларды қалай стандарттайсыз?
Әдетте стандарттау үшінайнымалылар үшін айнымалының орташа және стандартты ауытқуын есептейсіз. Содан кейін айнымалының әрбір бақыланатын мәні үшін орташа мәнді алып тастап, стандартты ауытқуға бөлесіз.
