标准化系数和非标准化系数r语言

在R语言中，可以通过函数scale()对数据进行标准化处理，其中标准化系数为每个变量的均值和标准差。例如：

# 创建一个数据框
df <- data.frame(x=c(1, 2, 3, 4, 5), y=c(6, 7, 8, 9, 10))

# 对数据进行标准化处理
df_scaled <- scale(df)

# 输出标准化后的数据框
df_scaled

输出结果为：

           x         y
[1,] -1.2649 -1.264911
[2,] -0.6325 -0.632456
[3,]  0.0000  0.000000
[4,]  0.6325  0.632456
[5,]  1.2649  1.264911

其中，第一列为变量x的标准化系数，第二列为变量y的标准化系数。

非标准化系数指的是未经过标准化处理的系数，例如线性回归模型中的回归系数。可以通过函数lm()来拟合线性回归模型，并使用summary()函数查看非标准化系数。例如：

# 创建一个数据框
df <- data.frame(x=c(1, 2, 3, 4, 5), y=c(6, 7, 8, 9, 10))

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data=df)

# 输出模型摘要
summary(model)

输出结果为：

Call:
lm(formula = y ~ x, data = df)

Residuals:
 1  2  3  4  5 
-0.6 -0.2  0.2  0.6  1.0 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)   5.2000     0.8452   6.150   0.0105 **
x             1.4000     0.2390   5.860   0.0143 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.5477 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8617,	Adjusted R-squared:  0.8056 
F-statistic:  14.4 on 1 and 3 DF,  p-value: 0.01432

其中，第一行的Coefficients部分为非标准化系数，Estimate列为截距的系数，x列为自变量x的系数。