Cómo Normalizar Datos Entre 0 y 100

Cómo Normalizar Datos Entre 0 y 100

Para normalizar los valores de un conjunto de datos entre 0 y 100, puede usar la siguiente fórmula:

zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min (x)) * 100

donde:

• zi: El ith valor normalizado en el conjunto de datos
• xi: El ith valor en el conjunto de datos
• min(x): El valor mínimo en el conjunto de datos
• max(x): El valor máximo en el conjunto de datos

Por ejemplo, supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos:

El valor mínimo en el conjunto de datos es 12 y el valor máximo es 68.

Para normalizar el primer valor de 12, aplicaríamos la fórmula compartida anteriores:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0

Para normalizar el segundo valor de 19, se utilizará la misma fórmula:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 12.5

Para normalizar el tercer valor de 21, utilizamos la misma fórmula:

• zi = (xi-min (x)) / (max (x) – min (x)) * 100 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 16.07

Podemos usar esta misma fórmula para normalizar cada valor en el conjunto de datos original para que esté entre 0 y 100:

Cómo Normalizar Datos Entre cualquier rango

En realidad podemos usar esta fórmula para normalizar un conjunto de datos entre 0 y cualquier número:

zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * Q

donde Q es el número máximo que desea para sus valores de datos normalizados.

En el ejemplo anterior elegimos Q para ser igual a 100, pero podríamos normalizar fácilmente un rango de valores de datos entre 0 y 1,000 eligiendo Q para ser 1,000:

Para normalizar el primer valor de 12, aplicaríamos la fórmula:

• zi = (xi-min (x)) / (max (x) – min (x)) * 1,000 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0

Para normalizar el segundo valor de 19, usaríamos la misma fórmula:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 1,000 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 125

Para normalizar el tercer valor de 21, utilizamos la misma fórmula:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 1,000 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 160.7

podemos utilizar esta misma fórmula para normalizar cada valor del conjunto de datos original a estar entre 0 y 1.000:

Cuándo Normalizar Datos

Ocasionalmente normalizamos variables cuando realizamos algún tipo de análisis en el que tenemos múltiples variables que se miden en diferentes escalas y queremos que cada una de las variables tenga el mismo rango.

Esto evita que una variable sea demasiado influyente, especialmente si se mide en unidades diferentes (es decir, si una variable se mide en pulgadas y otra se mide en yardas).

También vale la pena señalar que en este tutorial utilizamos un método conocido como normalización mínima-máxima para normalizar los valores de los datos.

Los dos métodos de normalización más comunes son los siguientes:

1. Normalización mínima-máxima

• Objetivo: Convierte cada valor de datos en un valor entre 0 y 100.
• Fórmula: Nuevo valor = (valor – min) / (max – min) * 100

2. Normalización media

• Objetivo: Escala los valores de manera que la media de todos los valores sea 0 y std. dev. is 1. Fórmula
• : Nuevo valor = (valor – media) / (desviación estándar)