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1，什么叫对随机变量标准化

英文叫Normalization已知随机变量X的期望Mu, 和方差Sigma square (标准差是sigma)那么X的标准化变量是(X-Mu)/Sigma
标准化就是已知随机变量x的期望q，方差为s的平方的话，令新变量为（x-q）/s，新变量就是一个标准的方差 方便计算统计么。。

什么叫对随机变量标准化

2，normalization factor是什么意思

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normalization factor是什么意思

3，normalisation和normalization的区别

normalisation和normalization的差别在于前者是英式英语，后者是美式英语。这是多数以-sation/-ization结尾的名词和以-ise/-ize结尾的英语动词的共同特征。如organisation/organization，modernisation/modernization等。这个词缀是由希腊语的-ιζειν （拉丁化izāre ）派生而来的，-ise（-isation）的形式实际上是受了法语的影响。 《牛津英语词典》从语源和发音的角度出发，建议使用-ize（-ization） ，但是在英国，大多数人都倾向使用-ise（-isation），-ize（-ization） 通常被认为是美国化的非标准拼法。 在印度、爱尔兰和新西兰，英语使用者也更常用-ise（-isation）。在澳大利亚英语中使用 -ise（-isation） 的概率更是使用-ize（-ization）的三倍。而在美国，英语使用者基本上只使用-ize（-ization） -ise（-isation）几乎不使用，甚至是尽量避免的。在加拿大，-ize（-ization） 被认为是标准拼法。在世界范围内，科学文献中更常使用-ize（-ization） 。很多国际组织都使用-ize（-ization） ，例如世界卫生组织、国际民用航空组织、国际标准化组织等。欧盟早先的法案中多见 -ize（-ization），而近年来-ise（-isation）则逐渐多了起来，欧盟的一些英文文献如欧盟官方日志等都已转向使用英式拼法，但是美式拼法在其它文献上依然可见。

normalisation和normalization的区别

4，理解什么是数据库规范化

规范化（Normalization）是数据库系统设计中非常重要的一个技术。数据库规范化能够让数据库设计者更好地了解组织内部当前的数据结构，最终得到一系列的数据实体。数据库规范化通过对数据库表的设计，可以有效降低数据库冗余程度。 在进行数据库规范化的时候，我们有一系列的步骤需要遵循。我们把这些步骤称作范式，即Normalisation Form（NF），其中包括第一范式、第二范式、第三范式、第四范式以及第五范式（1NF、2NF、3NF、4NF、5NF）。通常情况下，我们通过第三范式就能够满足大部分的数据库表的规范化，但也有些时候，我们需要更高的NF。以下就是进行数据库规范化时的步骤： 第一步：首先我们将数据源转化成未规范化范式（UNF） 第二步：将未规范化的数据转化为第一范式（1NF） 第三步：将1NF转化为2NF 第四步：将2NF转化为3NF 在完成3NF之后，如果数据源仍然处于未规范化状态，那么我们还需要进行以下几步： 第五步：将3NF转化为BC范式（Boyce-Code Normal Form，BCNF） 第六步：将BCNF转化为4NF 第七步：将4NF转化为5NF
简单地说就是把设计的不合理的表格进行分解，使之变得合理。所谓不合理，用数据库的术语说就是满足的范式级别太低，导致表中的数据出现了插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余的情况。通过相关定理的检测，可以知道表格最高满足第几范式，然后根据需要可以按照另外一套定理进行分解，使分解的表格满足更高级别范式，从而消除了插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余的情况。但并不是说范式级别越高越好，对表格分解过度，虽然能够使每一张表格满足高级别范式，但进行数据查询时需要把多张表格连接起来，而连接操作是数据库中最耗费时间的操作。所以实际项目中会进行折中，在业务允许的情况下，适当保留一些冗余，从而提升查询效率。

5，什么是 范式

“范式”是数据库中的术语，简单的说便是约束法则，规范
由于中英文书的区别，国内很多计算机书都是强行翻译过来的。范式叫做Normalization,说白了就是把表格变得正常，规范些以避免，升级错乱，修改错乱，以及删除错乱！再简单一点就是把，一张大表（很多栏），根据依赖关系，拆分为无损的许多小表！
范式是研究问题、观察问题、分析问题、解决问题所使用的一套概念、方法及原则的总称。范式解决的问题必须是有解的，才有效。 一、　　托马斯·库恩在《科学革命的结构》中提出“范式”的概念。库恩对科学发展持历史阶段论，认为每一个科学发展阶段都有特殊的内在结构，而体现这种结构的模型即“范式”（paradigm）。范式通过一个具体的科学理论为范例，表示一个科学发展阶段的模式，如亚里士多德的物理学之于古代科学，托勒密天文学之于中世纪科学，伽利略的动力学之于近代科学的初级阶段，微粒光学之于近代科学的发达时期，爱因斯坦的相对论之于当代科学。　　范式具有实用主义的倾向，它保证了在一个特定的历史时期内某些问题具有特定的解，赋予围绕这些问题而展开的研究以崇高的价值。因此，它具有收敛型思维的特点。　　从社会学的角度来看，范式即共同体，如科学家共同体、文学家共同体、现代网络诗人共同体（呵呵，不过现在网络诗人好象还没形成共同体）。说白了点，范式就是某一个历史时期为大部分共同体成员所广泛承认的问题、方向、方法、手段、过程、标准等等。合理性是相对于范式而言的。从范式以外看到的明显谬误在范式中却是合理的。这有点像相对主义，但比相对主义高明。范式虽然是可比的，但是它们之间并无优劣之别。　　二、　　反传统、反规则只是在我们的时代才被鼓励，因为它们可能体现出创新。我们正处在由一个范式向另一个范式转变的时期——尤其是在文学方面，而文学里尤推诗歌文本。　　从历史上来看，一般也是在过渡期创新才被推崇。一旦范式稳固下来，人们往往就趋于保守、不宽容。　　而且，范式只是一个理论假设，它是根据经验事实提出来的。也许我们将要进入的是无范式的时代。在经济全球化的浪潮推动下，各种文明文化不断地碰撞融合，使人们的多元观念不断加强，能被普遍接受的原则、标准等会不断减少的。　　现在相对主义比较流行。在我看来，相对主义是范式的简化。也许将要出现的是另一种形式的范式，范式与范式的区别主要不在时间上，而是在空间地域上。范式： “范式”是美国著名科学哲学家库恩在《科学革命的结构》中提出的一个词汇，此著一问世，这词汇立刻被学界接受，并且围绕之展开了激烈的争论。库恩长期以来研究科学史，他发现一种累积性的科学史观统治着这个领域，但这种认识他认为是不能真正反映科学史本貌的。库恩自述一旦他找到了“范式”这个词汇，一切的困惑当即冰释。不过这个“范式”，却并不是一个简单的字眼。如果非要简单的概括的话，它的内涵有两层意思：（1）科学共同体的共同承诺集合；（2）科学共同体共有的范例。再进一步，（1）可以简化为一种约定，（2）就是范例

6，什么是多维贫困 多维贫困的理论知识

多维贫困是指人的贫困不仅仅指收入贫困，还应该包括诸如可接入基础设施所提供的服务（如自来水、道路、卫生设施）、获得的社会福利及保障等指标，以及对这些福利的主观感受的贫困。多维贫困的理论基础长期以来，由于受数据收集以及人类对贫困概念本身认识的限制，人们习惯于用收入、消费或其他货币尺度来测度贫困。事实上，贫困是一种复杂而综合的社会现象。如世界银行(2003)认为，贫困是人们想逃避的一种生存状态，贫困意味着饥饿、缺医少药、失业、无上学机会以及权利和自由的丧失。可见，贫困意味着福利的丢失。贫困是一个多维的概念，除收入外，还包括许多非货币的维度，如教育、健康、住房以及公共物品的获得等。有较高的收入并不一定可以获得良好的教育、医疗或其他公共物品。这样，如果仅从收入维度测量贫困，可能导致那些教育、健康或其他相关维度处于贫困(短缺)状态的人口得不到及时救助，并且，从长期和动态的角度看，货币贫困具有可逆性，而非货币贫困通常表现出不可逆的特征。例如，一个身患某种疾病的少年，如果不能得到及时的医疗救助，可能终生丧失劳动能力;同样，一个处于辍学边缘的儿童，如果没有及时的教育救助，也会失去在未来创造收入的能力，从而陷入长期贫困之中。因此，采用多维度的方法测度贫困，不仅可以加宽和加深人们对贫困的认识，还可以为贫困人口提供瞄准率更高、效果更好的分类救助措施。虽然，福利经济学家Cannan(1914)、Pigou(1920)等早已认识到贫困和福利问题远非以货币表示的经济指标能够轻松描述并解决，但较早明确提出从多维角度来认识贫困与发展问题的学者则是Sen(1976)，其“可行能力”理论被公认为是多维贫困的理论基础(Martinetti，2000)。1．Sen的“可行能力”理论在回答“什么样的平等”这一道德哲学问题时，Sen认为广受关注的三种平等观(功利主义的平等、完全效用的平等、罗尔斯主义的平等)都存在严重的局限性，无法通过将三者相结合的方式构造一个完备的理论。进而，他首创了“可行能力”概念，提出了“基本可行能力平等”的构想。其中，可行能力指“人们能够做自己想做的事情、过上自己想过的生活的能力”(Sen，1980，1984，1985)。将“可行能力”理念引入贫困分析，Sen提出了“能力贫困”的概念。他认为贫困对应的是功能性福利的缺失，而功能性福利缺失的背后则是实现功能性福利的可行能力的缺失，即个人的福利是以能力为保障的，而贫困的原因则是能力的匮乏。基本可行能力由一系列功能构成，如免受饥饿、疾病的功能，满足营养需求、接受教育、参与社区社会活动的功能等。一方面，这些功能的丧失是贫困产生的原因，另一方面，它们本身就是贫困的表现。因而，基本可行能力包括的功能不仅具有消除贫困的工具价值，而且它本身就代表了一种人类福利。如果将生活看做一系列相互联系的功能性活动，而对福利的概括评价则必须表现为对这些组成要素的评价形式。作为一个社会人，理应具备包括获得足够的营养、基本的医疗条件、基本的住房保障、一定的受教育机会等基本功能(Sen，1983)，如果个人或家庭缺少这些功能或者其中的某一项，那就意味着处于贫困状态。可行能力贫困理论是对发展贫困理论的发展和超越。发展贫困理论以人力资本理论为基础，虽然也强调收入、消费之外的因素，如健康、教育等，但它仅把这些因素看做提高收入和消费的工具或手段。因而，发展贫困理论关注的仍然是个人或家庭是否存在经济上的贫困，对其他因素的考虑只是因为这些因素可能会影响个人(家庭)现在或未来的经济状况。而可行能力贫困理论认为健康、教育这些因素不仅具有消除收入贫困的工具性价值，而且它们本身代表了某种发展的目的，还具有内在的价值。可见，不同于发展贫困理论，可行能力贫困的内涵已经超越了经济方面的贫困，它把缺乏健康、教育等因素本身看做一种贫困。Sen从“可行能力”的视角定义贫困催生了多维贫困理论。收入匮乏作为一系列功能性活动中的一种，在市场不完善或不存在的现实情境下，无法作为工具性变量完全反映个体或家庭的被剥夺程度。要正确衡量个体或家庭的贫困程度，就必须从多个功能性维度来考虑个体或家庭被剥夺的状况，构建多维贫困测度指数(Anand&Sen，1997)。2．贫困测度的公理性条件贫困指数应与一系列伦理上说得通的准则相一致(Sen，1976)。因而，只有满足一系列公理性条件的贫困指数才具有良好的性质。相对于单维贫困指数而言，多维贫困测度的公理性条件更为苛刻。Chakravarty等(2005)概括了多维贫困测度的12条公理：(1)聚焦性公理(Focus)。某一维度上的改善并不影响另一维度的剥夺，即对于某一贫困主体而言，不同维度之间不可替代。如某人超过贫困线的收人增加不能改变其在教育维度方面的缺失，他在教育维度仍然是贫困的。(2)标准化定理(Normalization)。贫困指数具有基数特征，即当社会中所有的人都不贫困时，贫困指数为0。(3)单调性公理(Monotonicity)。若某穷人的状况得以改善，贫困指数不会增加。(4)复制不变性公理(Principle of Population)。将维度矩阵复制多次不会改变贫困程度，这一公理有助于进行跨时和跨地区的贫困比较。(5)对称性定理(Symmetry)。除了贫困考察的维度以外，其他特征，如姓名等都不会对贫困的测度产生影响。(6)连续性公理(Continuity)。该公理确保了某一维度上的值包括临界值的微小变化不会导致贫困指数的剧烈变动，因而，贫困指数不会对临界值和基本需求的观测误差过分敏感。(7)子群可分性公理(Subgroup Decomposability)。如果将总人口按照种族、地理以及其他分类依据划分为几个子类，则总贫困指数可以分解为由人口比重加权的各子群贫困指数的加权和。这一性质有助于政策制定者更准确地把握各子群体的贫困状况，并制定针对性强的减贫策略。(8)基本需求非下降性公理(Non—decreasingness in Subsistence Levels of Attributes)。基本需求提高不会降低贫困程度，如两个相同的社区中，生存水平更高或基本需求更高的社区其贫困程度不会更低。(9)非贫困增长性公理(Non—povertyGrowth)。如果一个富人加入某社区不会导致该社区贫困增长。和聚焦性公理一起，非贫困增长性公理确保了贫困指数是人口规模的非增函数。(10)转移性公理(Transfers Principle)。如果Y社区的贫困维度矩阵Y在通过一系列等价转换后，能变成与x社区中的贫困维度矩阵X相同的矩阵，则x社区的贫困不会高于Y社区的贫困。(11)规模不变性公理(Scale Invafiance)。各维度上的值和临界值成比例变化不会改变贫困指数，也就是说贫困可以看做是各维度上关于临界值的相应比例的缺失。(12)贫困维度间关联增强性转换非下降公理(Non—decreasing Poverty Under Correlation Increasing Switch)。当两个贫困维度之间是替代关系时，实行维度间关联性增强转换，不会降低贫困程度。如A、B两人在2维度都缺失的情形下，假定A在维度1上相对富有(A>B：)，B则在维度2上相对富有(A<B：：)，若进行维度间关联性增强转换，即将A、B在维度2上的相对状态进行转换，从而增强两个维度上的相关性(即A在维度1、2上都相对富有)，若维度1、2之间是替代关系，即维度1上的量可以补偿维度2的缺失，则这种贫困维度间关联增强性转换不会降低贫困。类似地，如果维度之问是互补关系，维度间关联增强性转换也不会增加贫困。

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