交叉變數去中心化

『壹』 spss中，變數去中心化是變數減去該變數的均值，那麼zscore又是什麼呢

中心化是減去均值，Z分數是再除以標准差，二者都是中心化的方法。

『貳』 數據，交互變數一定要去中心化嗎

不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）

『叄』 怎麼進行去中心化處理

根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。

『肆』 ps與資產評估有沒有交叉點

由於具有非中介化的潛力及其調解和解決多邊沖突的能力，區塊鏈的破壞性影響不僅限於金融服務行業（Wo ¨rner et al. 2016），而是鼓勵討論各個行業的用例。潛在的應用包括去中心化的市場和應用平台，公證服務（Wo ¨rner et al. 2016），數字身份證明和合法化（Wo ¨rner etal. 2016），數字版權管理系統（Fujimura et al. 2015），不可篡改的注冊管理機構(Fairfield 2015； Glaser 2017； Xu et al. 2017)，以及跟蹤（數字）資產所有權的交易系統(Fairfield 2015； Beck et al. 2016)。從技術角度來看，共識機制可以創建新的塊，並允許代理在任何給定的時間點（Buterin2013）通過分散的時間戳自動地就交易的正確順序和共享系統狀態達成一致（Gipp et al.2015）。但是，為了實施有效的調解機制，應用的共識方案需要根據手頭的具體用例進行調整：在公共場合和匿名場景中，新塊的創建必須產生足夠的努力成本，以防止傳播損壞的信息。帶來的結果是，欺騙成本的增加減少了整個系統中存在沖突的信息（Lamport et al.1982），減輕了Sybil攻擊的風險（Dinger and Hartenstein 2006； Douceur 2002）。

『伍』 人工智慧和區塊鏈怎麼結合啊

近幾年的黑科技AI帶來的沖擊可謂一波接一波，從深藍到AlphaGo，無一不讓人們一次次地感嘆科技的精妙和AI強大的學習能力。

那麼AI結合區塊鏈會怎麼結合有會帶來怎樣的突破和創新呢？

先來看下區塊鏈的變遷歷程。從以BTC為標志的區塊鏈1.0到一以太坊為標志的結合了『智能合約』的區塊鏈2.0，再到擴展性更強的EOS為標志的區塊鏈3.0。

就BTC來講，本身功能單一，對用戶來講，無非是挖礦和轉賬。所以有了升級版的ETH。

ETH提供了一個開發平台供用戶編寫智能合約發布應用，但它性能不足且手續費昂貴。這是BM就推出了EOS。

EOS能迅速獲得大家的注意主要原因之一是其可擴展性比以太坊更強。它穩定、安全，但『超級節點權力大導致不夠去中心化』不比ETH去中心化。就是說它為了能達到足夠快的數據處理還是在去中心化程度上做了妥協的。這時候Velas就出現了。

在EOS的特性基礎上，Velas用AI來增強實現去中心化,通過將AI（人工智慧）引入區塊鏈技術，解決了人治所帶來的弊端，通過AI自動調整系統產生最佳結果，而不對系統的處理標准產生影響，降低共識成本。

「AI是技術創新，區塊鏈是制度創新」

『陸』 在回歸分析中什麼是交叉變數或者叫交互項

這個是用來做調節效應分析的,將自變數與調節變數中心化之後相乘即可得到交互項。(南心網 SPSS調節效應回歸分析)