Дополнительные материалы к статье «Программная реализация библиотеки AMIS для адаптивной мультиинтервальной нормализации гетерогенных данных»

Данный набор данных содержит полный комплект материалов, необходимых для воспроизведения результатов статьи «Адаптивная мультиинтервальная шкала AMIS: метод нормализации гетерогенных данных и его Python-реализация». В состав набора входят: Деперсонализированные верификационные наборы данных: макроэкономические показатели (номинальный ВВП стран мира, 2024) и образовательные метрики (средние оценки по истории в 11 классах). Исходные файлы для проверки таблиц статьи: включая AMIS_multi_parameter_table.xlsx. Вычислительное ядро: скрипт amis_calculations.py, содержащий изолированную математическую логику метода. Исполняемый файл: run_amis.zip — standalone-приложение с графическим интерфейсом (GUI) для работы без установки Python. Демонстрационные видео: четыре вспомогательных видеоролика, показывающих работу кода, построение графиков multi-plot и нормализацию эхокардиографических изображений. О методе:Метод AMIS (Adaptive Multi-Interval Scale) решает задачу сопоставления гетерогенных данных, измеряемых в несопоставимых единицах. В отличие от линейных (Min-Max, Z-score) и ранговых преобразований, AMIS строит кусочно-линейную функцию на основе иерархии локальных средних. Это обеспечивает интервальность (сохранение смысла разницы между значениями), адаптивность к форме распределения (растяжение плотных участков и сжатие разреженных) и устойчивость к выбросам. Программное обеспечение:Официальный пакет Python доступен на PyPI (pip install amis_tool==6.0.2). Исходный код размещен на GitHub (https://github.com/Famimot/AMIS_Normalization_Tool). Библиотека совместима со стандартным стеком Data Science (NumPy, Pandas, SciPy) и поддерживает как режим GUI, так и программный интерфейс (API).