数据标准化后的预测模型怎么输入新变量？

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问题：因为解释变量质量的数量级和量纲差异较大，在做预测模型前将各变量进行标准化处理，但是有个问题：就是在使用该预测模型进行预测时，怎么输入新的解释变量呢？莫非要与样本放在一起重新取标准化值吗？
谢谢各位大神解答。

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关键词：数据标准化 数据标准 预测模型 标准化 新变量

把标准回归系数再转换成偏回归系数，此方程可作为实际预测模型。

jin216 发表于 2018-9-9 15:05
把标准回归系数再转换成偏回归系数，此方程可作为实际预测模型。

谢谢回答。请问如何转化为偏相关系数呢？有具体的换算公式或者可以直接选用？以下图为例。
另，回归模型中还有些使用了神经网络和支持向量机，这些模型并没有回归系数，请问如何带入计算呢？

再次谢谢回答。

wingsjake 发表于 2018-9-9 15:18
谢谢回答。请问如何转化为偏相关系数呢？有具体的换算公式或者可以直接选用？以下图为例。
另，回归模型 ...

你给出的表里有这个未标准化的回归系数B（偏回归系数）啊。直接写出回归方程式就可以用。
偏回归系数 b=标准回归系数x因变量标准差/自变量标准差。如果知道因变量和自变量的标准差，可以用这个公式验证一下。

jin216 发表于 2018-9-10 12:38
你给出的表里有这个未标准化的回归系数B（偏回归系数）啊。直接写出回归方程式就可以用。
偏回归系数 b= ...

谢谢回答。可能我没有表达明白我的意思。
我是在构建回归模型之前就把解释变量标准化处理了，如果用这个回归方程用于新数据的预测，如何输入新变量呢？

再次谢谢回答。

wingsjake 发表于 2018-9-10 20:33
谢谢回答。可能我没有表达明白我的意思。
我是在构建回归模型之前就把解释变量标准化处理了，如果用这个 ...

写出带入非标准化系数的回归方程之后，即可直接输入新变量（不需要标准化）得到预测值。一般用于预测的模型不是标准化的回归方程（系数为Beta），而是把Beta转化为上表B的实数回归方程，用起来方便，因直接输入变量即可，无须再把它转化正标准化值。

jin216 发表于 2018-9-11 10:31
写出带入非标准化系数的回归方程之后，即可直接输入新变量（不需要标准化）得到预测值。一般用于预测的模 ...

谢谢回答