变异系数(变异系数是什么意思)

更新时间:2023-03-01 10:40:46 阅读：评论：0

什么是变异系数？

变异系数是变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。

当所对比的两个数列的水平高低不同时，就不能采用全距、平均差或标准差百行对比分析，因为它们都是绝对指标，其数值的大小不仅受各单位标志值差异程度的影响；为了对比分析不同水平的变量数列之间标志值的变异程度，就必须消除水平高低的影响，这时就要计算变异系数。

什么是变异系数

在概率论和统计学中，变异系数，又称离散系数，是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差与平均值之比。

即当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。

扩展资料

变异系数的应用条件：

当所对比的两个数列的绝对数值大小不同（尤其是差异较大）时，就不能通过标准差进行对比分析，因为标准差是绝对指标，其数值的大小不仅受各单位标志值差异程度的影响。

为了对比分析不同绝对数值的变量数列之间标志值的变异程度，就必须消除绝对数值大小的影响，这时就要计算变异系数。

意义：

反映单位均值上的各指标观测值的离散程度，常用在两个总体均值不等或量纲不同的指标的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。

参考资料来源：百度百科-变异系数

参考资料来源：百度百科-CV

什么是变异系数,有何优势?

变异系数：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。

优势：变异系数的好处是不需要参照数据的平均值。变异系数是一个无量纲量，因此在比较两组量纲不同或均值不同的数据时，应该用变异系数而不是标准差来作为比较的参考。

扩展资料：

一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。

变异系数的计算公式为：变异系数 C·V =（标准偏差 SD / 平均值Mean ）× 100%

在进行数据统计分析时，如果变异系数大于15%，则要考虑该数据可能不正常，应该剔除。

变异系数在概率论的许多分支中都有应用，比如说在更新理论、排队理论和可靠性理论中。在这些理论中，指数分布通常比正态分布更为常见。

由于指数分布的标准差等于其平均值，所以它的变异系数等于一。变异系数小于一的分布，比如爱尔朗分布称为低差别的，而变异系数大于一的分布，如超指数分布则被称为高差别的。

参考资料来源：百度百科——变异系数

变异系数是什么意思

变异系数是标准差点平均数的百分数。

变异系数当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。

CV没有量纲，这样就可以进行客观比较了。事实上，可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样，都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响。

一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。

如果单位和平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

变异系数的基本含义

一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。
变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。
变异系数的计算公式为：变异系数
C·V
=（
标准偏差
SD
/
平均值Mean
）×
100%
在进行数据统计分析时，如果变异系数大于15%，则要考虑该数据可能不正常，应该剔除。