Desafortunadamente, los términos se usan de manera diferente en diferentes campos, por diferentes personas dentro del mismo campo, etc., por lo que no estoy seguro de qué tan bien se puede responder aquí. Debe asegurarse de conocer la definición que su instructor / libro de texto está usando para "normalizado". Sin embargo, aquí hay algunas definiciones comunes:
Centrado:
Estandarizado: X - media
X−mean
Normalizado:X-min(X)X−meansd
normalizaciónen este sentido reescala sus datos al intervalo de la unidad.
La estandarizaciónconvierte sus datos enpuntuaciones
z, como señala @Jeff. Y
centrarsolo hace que la media de sus datos sea igual a
0.
X−min(X)max(X)−min(X)
z0
Vale la pena reconocer aquí que las tres son transformaciones lineales ; como tal, no cambian la forma de su distribución . Es decir, a veces las personas llaman a la transformación score "normalizar" y creen, debido a la asociación de z -scores con la distribución normal, que esto ha hecho que sus datos se distribuyan normalmente. Esto no es así (como @Jeff también señala, y como podría ver al trazar sus datos antes y después). Si está interesado, puede cambiar la forma de sus datos utilizando la familia de transformaciones Box-Cox , por ejemplo. zz
Con respecto a cómo podría verificar estas transformaciones, depende de qué se entiende exactamente por eso. Si significan simplemente verificar que el código se ejecutó correctamente, puede verificar los medios, las SD, los mínimos y los máximos.