Statistics 这个标准化曲线是什么？常数^（常数^观察值索引为100）
我很抱歉，但我甚至不知道该怎么问这个问题。我有一些我在工作中使用过的标准化曲线，我想知道更多关于它们的信息，所以我明智地谈论它们。它们具有类似于s形函数的s形，但其一般公式如下： 常数^（常数^观察值索引为100） 首先，索引一个从0到100的变量，最高观测值等于100，然后将不同坡度的曲线插入下面的方程式中 s1=0.0000000001^（0.97^索引） s2=0.0000000002^（0.962^索引） s3=0.0000000003^（0.953^索引） 以此类推，直至s10。结果值在0和1之间压缩。s10的坡度最陡，其值向1倾斜，s1的坡度最浅，其值向0倾斜Statistics 这个标准化曲线是什么？常数^（常数^观察值索引为100）,statistics,normalization,Statistics,Normalization,我很抱歉，但我甚至不知道该怎么问这个问题。我有一些我在工作中使用过的标准化曲线，我想知道更多关于它们的信息，所以我明智地谈论它们。它们具有类似于s形函数的s形，但其一般公式如下： 常数^（常数^观察值索引为100） 首先，索引一个从0到100的变量，最高观测值等于100，然后将不同坡度的曲线插入下面的方程式中 s1=0.0000000001^（0.97^索引） s2=0.0000000002^（0.962^索引） s3=0.0000000003^（0.953^索引） 以此类推，直至s10。结果值
我认为它们非常聪明，而且对我们的目的来说效果很好，但我甚至不知道该怎么称呼它们。谁能给我指出正确的方向吗？再次为这些含糊不清的内容道歉，如果这是不恰当的标记。您所描述的函数是函数的特例；Gompertz函数是一种S形函数，在不同领域有许多应用。例如，在生物学中，Gompertz函数用于模拟细菌和肿瘤细胞的生长
为了了解方程与更一般的Gompertz函数的关系，让我们重写s的方程 另一方面，我们可以看到，采用双对数s（即对数s）将方程线性化为指数的函数 现在我们可以将其与更一般的Gompertz函数进行比较 取自然对数得到 然后我们设置a=1，并再次取自然对数 所以你给出的方程在代数上和Gompertz函数是一样的
让我们为您在文章中给出的三组参数绘制函数图（我在这里使用R，但在Python中做类似的事情很容易）
#定义一个函数f，该函数采用索引和两个参数a和b
#我们使用辅助函数scale01在区间[0,1]中缩放f的值
#使用最小-最大缩放
scale01您描述的函数是；Gompertz函数是一种S形函数，在不同领域有许多应用。例如，在生物学中，Gompertz函数用于模拟细菌和肿瘤细胞的生长
为了了解方程与更一般的Gompertz函数的关系，让我们重写s的方程
另一方面，我们可以看到，采用双对数s（即对数s）将方程线性化为指数的函数
现在我们可以将其与更一般的Gompertz函数进行比较
取自然对数得到
然后我们设置a=1，并再次取自然对数
所以你给出的方程在代数上和Gompertz函数是一样的
让我们为您在文章中给出的三组参数绘制函数图（我在这里使用R，但在Python中做类似的事情很容易）
#定义一个函数f，该函数采用索引和两个参数a和b
#我们使用辅助函数scale01在区间[0,1]中缩放f的值
#使用最小-最大缩放
比例01令人着迷。谢谢你提供的所有细节。谢谢你提供的所有细节。