为什么在R中规范化数据时，数字仍然大于1？

我想用平均值为零，标准偏差为1.0对R中的数据进行标准化，我使用的是比例函数。我所有的数字都大于零。但当我将它们标准化时，我仍然有这样的数字；100,.... 更奇怪的是，当我绘制密度时，我也有负值的密度

以下是我的数据子集：

Tr[1:10,]
 [1] 1.287161e+01 1.300534e+00 1.140467e+00 7.958636e-01 4.886365e-01

data<-scale(Tr)

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有人能帮我解决这个问题吗

评论太长：

我不明白你为什么感到惊讶。你使用它的方式，缩放。。。从每个值中减去平均值，并将结果除以标准偏差。因此，任何小于平均值的值都将缩放为负数，任何大于平均值100个标准偏差的值都将缩放为>100或<-100。与均值/标准差相比，您可能有一些非常大的异常值

set.seed(1)
X <- rpois(1000,5)
Z <- scale(X)
par(mfrow=c(1,2))
hist(X)
hist(Z)

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考虑发布你的数据和你使用的代码的子集，这样人们就可以复制你的结果。你对向量Tr的意义是什么，向量Tr的最大值是什么，最大值是什么？在向量Tr中？出于好奇，我一直试图创建一个数据集，其中一个X的Z>100，但到目前为止我还无法创建。我想这是可能的。我只是还不能在所有X>0的情况下完成它。这将完成：X