交叉变量去中心化

『壹』 spss中，变量去中心化是变量减去该变量的均值，那么zscore又是什么呢

中心化是减去均值，Z分数是再除以标准差，二者都是中心化的方法。

『贰』 数据，交互变量一定要去中心化吗

不一定，中心化处理只不过是为了方便解释而已，并不影响各项回归系数。（南心网 调节效应中心化处理）

『叁』 怎么进行去中心化处理

根据侯杰泰的话：所谓中心化， 是指变量减去它的均值（即数学期望值）。对于样本数据，将一个变量的每个观测值减去该变量的样本平均值，变换后的变量就是中心化的。
对于你的问题，应是每个测量值减去均值。

『肆』 ps与资产评估有没有交叉点

由于具有非中介化的潜力及其调解和解决多边冲突的能力，区块链的破坏性影响不仅限于金融服务行业（Wo ¨rner et al. 2016），而是鼓励讨论各个行业的用例。潜在的应用包括去中心化的市场和应用平台，公证服务（Wo ¨rner et al. 2016），数字身份证明和合法化（Wo ¨rner etal. 2016），数字版权管理系统（Fujimura et al. 2015），不可篡改的注册管理机构(Fairfield 2015； Glaser 2017； Xu et al. 2017)，以及跟踪（数字）资产所有权的交易系统(Fairfield 2015； Beck et al. 2016)。从技术角度来看，共识机制可以创建新的块，并允许代理在任何给定的时间点（Buterin2013）通过分散的时间戳自动地就交易的正确顺序和共享系统状态达成一致（Gipp et al.2015）。但是，为了实施有效的调解机制，应用的共识方案需要根据手头的具体用例进行调整：在公共场合和匿名场景中，新块的创建必须产生足够的努力成本，以防止传播损坏的信息。带来的结果是，欺骗成本的增加减少了整个系统中存在冲突的信息（Lamport et al.1982），减轻了Sybil攻击的风险（Dinger and Hartenstein 2006； Douceur 2002）。

『伍』 人工智能和区块链怎么结合啊

近几年的黑科技AI带来的冲击可谓一波接一波，从深蓝到AlphaGo，无一不让人们一次次地感叹科技的精妙和AI强大的学习能力。

那么AI结合区块链会怎么结合有会带来怎样的突破和创新呢？

先来看下区块链的变迁历程。从以BTC为标志的区块链1.0到一以太坊为标志的结合了‘智能合约’的区块链2.0，再到扩展性更强的EOS为标志的区块链3.0。

就BTC来讲，本身功能单一，对用户来讲，无非是挖矿和转账。所以有了升级版的ETH。

ETH提供了一个开发平台供用户编写智能合约发布应用，但它性能不足且手续费昂贵。这是BM就推出了EOS。

EOS能迅速获得大家的注意主要原因之一是其可扩展性比以太坊更强。它稳定、安全，但‘超级节点权力大导致不够去中心化’不比ETH去中心化。就是说它为了能达到足够快的数据处理还是在去中心化程度上做了妥协的。这时候Velas就出现了。

在EOS的特性基础上，Velas用AI来增强实现去中心化,通过将AI（人工智能）引入区块链技术，解决了人治所带来的弊端，通过AI自动调整系统产生最佳结果，而不对系统的处理标准产生影响，降低共识成本。

“AI是技术创新，区块链是制度创新”

『陆』 在回归分析中什么是交叉变量或者叫交互项

这个是用来做调节效应分析的,将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。(南心网 SPSS调节效应回归分析)