Creo que esto es lo mismo que escribió Christopher Gay, pero lo pondré aquí de todos modos. Desea comprimir linealmente un rango de números a otro. Tome un valor [math] a [/ math] con un rango de [math] a_ {min} [/ math] a [math] a_ {max} [/ math]. Desea convertirlo en un valor [math] b [/ math] con un nuevo rango de [math] b_ {min} [/ math] a [math] b_ {max} [/ math] … en la pregunta, [ math] b_ {max} [/ math] es [math] 100 [/ math].
Entonces la fórmula estándar de compresión lineal es
[matemáticas] b = \ frac {(a – a_ {min}) * (b_ {max} – b_ {min})} {(a_ {max} – a_ {min})} + b_ {min} [/ math ]
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La limitación aquí es que esto supone que conoce el valor máximo y mínimo para [math] a [/ math]. Si no lo hace, hay algunas maneras de manejarlo:
- puede restablecer [math] a_ {min} [/ math] y [math] a_ {max} [/ math] cuando el rango cambia en un nuevo conjunto de mediciones. El problema con eso es que, si bien las relaciones dentro del rango comprimido serán comparables entre las mediciones, los valores reales no serán
- puede recortarlo o tratarlo como un histograma; cualquier valor por encima de su configuración original para [math] a_ {max} [/ math] se asigna a [math] 100 [/ math] y debajo de [math] a_ {min} [ / math] se asignan a [math] 0 [/ math]. Sin duda, pierde información, pero para fines prácticos de marketing, todas las personas atrapadas en un extremo u otro de la gama son igualmente impresionantes o igual de basura, por lo que no hay un gran impacto negativo
- puede establecer [math] a_ {max} [/ math] en un valor súper alto y [math] a_ {min} [/ math] en un valor súper bajo. El problema con esto es que es probable que ahora obtenga la mayoría de sus resultados atascados en un pequeño rango en el medio. Si tiene suficiente espacio a la derecha del punto decimal, esto podría no ser un problema para el análisis, pero todas sus visualizaciones deberán volver a normalizarse si no desea que sus gráficos y tablas se vean tontos frente a la administración y gente de marketing
