盖尔圆估计特征值所在范围

盖尔圆估计特征值所在范围

盖尔圆估计特征值所处的范围也称为对数估计范围（logarithmic estimation range）。这意味着一个特征值可能位于0到1之间、最

小值到最大值之间或其他范围之内。通常，许多解释性统计变量是有

限的。因此，每个特征值应该被限制在一定范围内，而不是任意值。

没有明确的范围，特征值可能会被无意义地推断出过大或过小的值。

盖尔圆估计用于确定一个有意义的特征值范围，以便更好地解释实际

数据集中的变量值。

盖尔圆估计采用由George E. P. Box和Dwight W. Lyman在1962

年研究中提出的有效方法，用于检查实际的数学变量值是否太小或太大，以使它们适合当前范围和阈值。在此过程中，样本数据被分为两

部分，一部分为最小值，另一部分为最大值。相关变量的统计值被报告，如均值、中位数、平均值、标准差等，以评估样本的整体特征值。

盖尔圆估计的范围可以通过检查实际的数学变量值来计算，这种

变量值可以在最小值和最大值之间变化。相关的样本数据被分为两部分，一部分用于检查对数变量的有效值，而另一部分用于检查其他变

量的有效值。这种有效范围可以从特定shell中推断出来，这就是盖

尔圆估计隐含的特征值范围。

盖尔圆估计特征值所处的范围是一个有限的范围，介于0-1之间，针对每个特征值，有两套统计参数（最小值和最大值）可以指导在该

范围内的精确估计。盖尔圆估计通过检查实际的数学变量值，以确保

特征值落在一定的范围内，而不是任意值。这有助于更准确地识别实

际数据集中的变量值，从而更好地解释数据。