計算變異係數怎麼算,變異係數怎麼算

2021-03-03 20:50:50 字數 1724 閱讀 3559

1樓:匿名使用者

變異係數又稱「標準差率」,是衡量資料中各觀測值變異程度的另一個統計量。回當進行兩個或多答個資料變異程度的比較時,如果度量單位與平均數相同,可以直接利用標準差來比較。如果單位和(或)平均數不同時,比較其變異程度就不能採用標準差,而需採用標準差與平均數的比值(相對值)來比較。

標準差與平均數的比值稱為變異係數,記為c.v。變異係數可以消除單位和(或)平均數不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。

標準變異係數是一組資料的變異指標與其平均指標之比,它是一個相對變異指標。

變異係數有全距係數、平均差係數和標準差係數等。常用的是標準差係數,用cv(coefficient of variance)表示。

cv(coefficient of variance):標準差與均值的比率。

用公式表示為:cv=σ/μ

作用:反映單位均值上的離散程度,常用在兩個總體均值不等的離散程度的比較上。若兩個總體的均值相等,則比較標準差係數與比較標準差是等價的。

變異係數又稱離散係數。

變異係數怎麼算

2樓:喵喵喵

公式如下:

(標準偏差sd、平均值mn)

變異係數(coefficient of variation):當需要比較兩組資料離散程度大小的時候,如果兩組資料的測量尺度相差太大,或者資料量綱的不同,直接使用標準差來進行比較不合適,此時就應當消除測量尺度和量綱的影響,而變異係數可以做到這一點。

它是原始資料標準差與原始資料平均數的比。cv沒有量綱,這樣就可以進行客觀比較了。事實上,可以認為變異係數和極差、標準差和方差一樣,都是反映資料離散程度的絕對值。

其資料大小不僅受變數值離散程度的影響,而且還受變數值平均水平大小的影響。

擴充套件資料

變異係數法(coefficient of variation method)是直接利用各項指標所包含的資訊,通過計算得到指標的權重。是一種客觀賦權的方法。此方法的基本做法是:

在評價指標體系中,指標取值差異越大的指標,也就是越難以實現的指標,這樣的指標更能反映被評價單位的差距。

例如,在評價各個國家的經濟發展狀況時,選擇人均國民生產總值(人均gnp)作為評價的標準指標之一,是因為人均gnp不僅能反映各個國家的經濟發展水平,還能反映一個國家的現代化程度。

如果各個國家的人均gnp沒有多大的差別,則這個指標用來衡量現代化程度、經濟發展水平就失去了意義。

3樓:淚笑

變異係數又稱「標準差率」,是衡量資料中各觀測值變異程度的另一個統計量。當進行兩個或多個資料變異程度的比較時,如果度量單位與平均數相同,可以直接利用標準差來比較。如果單位和(或)平均數不同時,比較其變異程度就不能採用標準差,而需採用標準差與平均數的比值(相對值)來比較。

標準差與平均數的比值稱為變異係數,記為c.v。變異係數可以消除單位和(或)平均數不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。

標準變異係數是一組資料的變異指標與其平均指標之比,它是一個相對變異指標。

變異係數有全距係數、平均差係數和標準差係數等。常用的是標準差係數,用cv(coefficient of variance)表示。

cv(coefficient of variance):標準差與均值的比率。

用公式表示為:cv=σ/μ

作用:反映單位均值上的離散程度,常用在兩個總體均值不等的離散程度的比較上。若兩個總體的均值相等,則比較標準差係數與比較標準差是等價的。

變異係數又稱離散係數。

變異係數和離散程度的關係,變異係數越大好 還是越小好

變異係數是標準差與其平均數的比。實際上就是說當比較的兩組資料平均值不一樣的時候,用離散係數比用標準差更能反映問題 因為有些資料整體都很大,它相對的標準差也就比較大,但這並不能說明它就波動得更大 哪些情況下,必須計算變異係數來比較兩個數列的離散程度大小 變異係數又稱 標準差率 是衡量資料中各觀測值變異...

什麼是變異係數

變異係數是衡量各觀測值變異程度的一個統計量,其大小反應了一組觀測資料的平行性或重現性的好壞。變異係數 標準偏差 平均值 x100 什麼是變異係數 變異係數又稱 標準差率 是衡量資料中各觀測值變異程度的另一個統計量。當進行兩個或多個資料變異程度的比較時,如果度量單位與平均數相同,可以直接利用標準差來比...

變異係數在統計中的意義是什麼,變異係數的基本含義

簡單相關係數 又叫相關係數或線性相關係數。它一般用字母r 表示。它是用來度量定量變數間的線性相關關係。復相關係數 又叫多重相關係數 複相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。例如,某種商品的需求量與其 水平 職工收入水平等現象之間呈現複相關關係。偏相關係數 又叫部分相關係數 部分相關係數反映校正其...