调节作用怎么去中心化

A. “去中心化“这个概念到底什么意思

去中心化的意思是由节点来自由选择中心、自由决定中心。在去中心化系统中，任何人都是一个节点，任何人也都可以成为一个中心。任何中心都不是永久的，而是阶段性的，任何中心对节点都不具有强制性。

基本概述：

在一个分布有众多节点的系统中，每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接，形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响，会通过网络而形成非线性因果关系。这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。

随着主体对客体的相互作用的深入和认知机能的不断平衡、认知结构的不断完善，个体能从自我中心状态中解除出来，称之为去中心化。

举例说明：

1、中心化：几个老师在上面讲课，同学在下面听。（上课）

2、去中心化：每个人都可以讲话，每个人都可以选择听或者讲。（英语角）

去中心化的作用

1、解决容错性问题。去中心化系统不太可能因为某一个局部的意外故障而停止工作，因为它依赖于许多独立工作的组件，它的容错能力更强。

2、抗攻击性。对去中心化系统进行攻击破坏的成本相比中心化系统更高。攻击中心会使整个系统瘫痪，而去中心化的系统，攻击任何一个节点都不会影响整个系统。

3、抗勾结性。去中心化系统的参与者们，很难相互勾结。每一个节点都是平行的，不存在上下级、主从的关系，都是平等的。而中心化的传统企业和政府的领导层，往往会为了自身的利益，以损害客户、员工和公众利益的方式，相互勾结。

以上内容参考 网络-去中心化

B. 什么是去中心化

在一个分布有众多节点的系统中，每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接，形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响，会通过网络而形成非线性因果关系。这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。
随着主体对客体的相互作用的深入和认知机能的不断平衡、认知结构的不断完善，个体能从自我中心状态中解除出来，称之为去中心化。
去中心化是一种现象或结构，必须在拥有众多节点的系统中或在拥有众多个体的群中才能出现或存在。
去中心化，不是不要中心，而是由节点来自由选择中心、自由决定中心。简单地说，中心化的意思，是中心决定节点。节点必须依赖中心，节点离开了中心就无法生存。去中心化的意思，是节点决定中心，中心必须依赖节点，中心离开了节点就无法存在。在去中心化系统中，任何人都是一个节点，任何人也都可以成为一个中心。任何中心都不是永久的，而是阶段性的，任何中心对节点都不具有强制性。
从互联网发展的层面来看，去中心化是互联网发展过程中形成的社会化关系形态和内容产生形态，是相对于“中心化”而言的新型网络内容生产过程。
相对于早期的互联网（Web 1.0）时代，今天的网络（Web 2.0）内容不再是由专业网站或特定人群所产生，而是由全体网民共同参与、权级平等的共同创造的结果。任何人，都可以在网络上表达自己的观点或创造原创的内容，共同生产信息。
随着网络服务形态的多元化，去中心化网络模型越来越清晰，也越来越成为可能。Web2.0兴起后，Wikipedia、Flickr、Blogger等网络服务商所提供的服务都是去中心化的，任何参与者，均可提交内容，网民共同进行内容协同创作或贡献。
之后随着更多简单易用的去中心化网络服务的出现，Web2.0的特点越发明显，例如Twitter、Facebook等更加适合普通网民的服务的诞生，使得为互联网生产或贡献内容更加简便、更加多元化，从而提升了网民参与贡献的积极性、降低了生产内容的门槛。最终使得每一个网民均成为了一个微小且独立的信息提供商，使得互联网更加扁平、内容生产更加多元化。
从天文学的角度来看去中心化是指宇宙没有中心，就是一片无边界的物质组成，没有中心点。

C. 去中心化通俗解释是什么

去中心化就是不要中心。

引申义：随着主体对客体的相互作用的深入和认知机能的不断平衡、认知结构的不断完善，个体能从自我中心状态中解除出来，皮亚杰称之为去中心化。

节点之间彼此可... 这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。

(3)调节作用怎么去中心化扩展阅读：

在一个分布有众多节点的系统中，每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接，形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响，会通过网络而形成非线性因果关系。这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。

随着主体对客体的相互作用的深入和认知机能的不断平衡、认知结构的不断完善，个体能从自我中心状态中解除出来，称之为去中心化。

D. 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。

E. 调节变量去中心化后不显著怎么办

安装CENTER。控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。

因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。

F. spss做完调节效应后怎么绘制交互效应图，求细致步骤

建议使用SPSSAU调节作用可以直接生成简单斜率图。

操作方法如下：

• 选择【问卷研究】-【调节作用】。

G. 请问spss调节效应图怎么画

可以使用SPSSAU调节作用直接生成简单斜率图。

操作方法如下：

1.选择【问卷研究】-【调节作用】。

H. 自变量与调节变量都是分类变量时怎么分析调节效应

根据自变量和调节变量的数据类型，可以分为以下四种情况：

I. 自变量为哑变量（0或1），在算调节效应的时候需要对其进行中心化吗

1.如果 X 是一个真的 0与1变量，比如性别，那就把它当成是连续的处理。4 M# @+ S# n8 ]4 e 2. 如果 X 是一个人工的 0与1变量，比如高于平均 vs. 低于平均，那就有问题了。因为人工的二分可以用任何的人为标准。不同的分法会严重影响结果的。

J. 做调节效应分析一定要把自变量和调节变量做去中心化处理吗

不一定，中心化处理只不过是为了能够方便解释而已，并不会影响各项回归系数。

数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者是数值相差较大所引起的误差。数据中心化指的就是变量减去它的均值。数据标准化指的就是数值减去均值，再除以标准差。通过中心化和标准化处理，能够得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。在一些实际问题当中，我们得到的样本数据都是多个维度的，也就是一个样本是用多个特征来表征的。很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，而通过标准化的处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。这样，在学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。简而言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度(单位)不一致的时候，需要标准化步骤对数据进行预处理。数据预处理，一般有数据归一化、标准化以及去中心化。归一化：是将数据映射到[01]或[-11]区间范围内，不同特征的量纲不同，值范围大小不同，存在奇异值，对训练有影响。标准化：是将数据映射到满足标准正态分布的范围内，使数据满足均值是0标准差是1。标准化同样可以消除不同特征的量纲。去中心化：就是使数据满足均值为0，但是对标准差没有要求。如果对数据的范围没有限定要求，则选择标准化进行数据预处理；如果要求数据在某个范围内取值，则采用归一化；如果数据不存在极端的极大极小值时，采用归一化；如果数据存在较多的异常值和噪音，采用标准化。