原始分数：定义与解释

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简介

原始分数是指尚未经过转换的原始分数或观察值。它也可以表示为 x 分数。x 分数需要转换为 z 分数才能进行进一步分析。例如，如果一个学生在课堂上参加考试，获得了 100 分中的 80 分，那么他的 80 分就是该学生的原始分数数据。

什么是原始分数？

数据帮助我们测量和理解世界上的事物。原始分数是统计学的一部分，有助于测量未经修改的数据。原始分数数据是一种未经加权、操作、计算、转换或转换的数据类型。原始分数的整个未经修改的数据集称为原始数据集。

原始分数：计算与解释

原始分数在统计学中表现为未经转换的分数，有助于有效地进行测量过程。为了计算原始分数，需要收集一组统计数据，这些数据将进一步用于实时计算分数。在原始分数的计算过程中，Z 分数已经给出。在这里，需要输入三位数值以提取答案以及提取答案的分步解释。

该解释有助于将 Z 分数转换为结果，当公式正确应用时，该结果进一步用作原始分数。计算原始分数的公式为 $\mathrm{\mu+z\sigma }$，其中原始分数与 Z 分数相加以达到正确的结果。在原始分数的计算和解释中，Z 分数在公式中表示为 X 以提取原始分数。

例如，如果这里的 X 值为 172，并将其与“27 和 3”相加，则计算结果为 253。因此，这里的原始分数值为 X = 253。

标准差讨论

标准差是衡量数据相对于平均值的分布情况。标准差的低范围表明数据集中在平均值附近。标准差的高范围表明数据在平均值周围分布良好。接近 0 的标准差值表明数据点接近平均值。高或低标准差分别表明数据点高于或低于平均值。标准差表示为 σ。可以使用以下公式来测量标准差：$\mathrm{\sigma=\sqrt{\sum} \left|X_{1}-\mu \right| ^{2} /N}$。标准差与原始分数之间的关系如下：$\mathrm{\sigma^{2}=(\sum X^{2}-(\sum X)^{2}/n)/(n-1)}$，其中 x 是原始分数，n 是参与者人数。

原始分数的应用

原始分数可用于以下领域

• 原始数据可用于检测欺诈和评分。它用于反欺诈算法来获取数据源。时间戳或 Cookie 可用于评分系统，以了解它是否不是机器人。

• 原始数据被用来构建人工智能和机器学习算法作为训练集和测试集。

• 由于原始数据的利用，客户资料的个性化和个性化得以实现。这包括细分客户的性别、年龄组或地理位置。客户根据此原始数据获得个性化消息和广告。

• 此数据作为商业智能系统的信源，因为它通过详细的信息（例如购买历史记录）丰富了用户的资料。它帮助企业进行预测研究

• 数据科学家使用原始数据来接触目标受众并改善整体在线活动。

• 此数据在客户的 CRM 系统中过度使用。客户能够分析客户的整体视图，这有助于他们浏览个性化信息。

原始分数的优点

原始分数的优点在于它大多是整数，而不是小数或负数。

原始分数的局限性

原始分数需要转换为 z 分数才能进行进一步的统计分析。原始数据本身对数据分析目的没有任何意义。

结论

原始分数是任何数据分析过程的基本数据。此数据本身没有任何意义，有必要进一步解释原始数据以了解情况。在当前的在线场景中，原始分数被用于定位在线受众、人工智能、商业分析目的等等。原始分数无法进行比较，因为它是在不同的测试中测量的。

常见问题

Q1. 如何将原始分数转换为百分比？

Ans. 将原始分数转换为百分比有多种方法。可以通过将原始分数除以分配给测试的总点数，然后乘以 100 来将原始分数转换为百分比。如果测试分数是分数，则只需将其乘以 100 即可将其转换为百分比。

Q2. 原始分数属于哪种分数类别？

Ans. 原始分数是一个数据点，这意味着它是一个未经修改的值。它也可以称为测试的观察分数。

Q3. 什么是总原始分数？

Ans. 总原始分数是在将个人分数与测试组的其他参与者进行比较之前获得的分数类型。标准分数是一种分数类型，其中个人的分数与测试组的其他参与者进行比较。