什么是变异系数,有何优势?

Question

如题所述

Answer 1

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

Answer 2

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。
变异系数的优势：
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。
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。
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。

Answer 3

标准差比平均数，也叫离散系数统计学上用来衡量样本的离散程度，遗传多样性分析时可用来衡量群体内个体的差异情况。与方差相比消除了平均数不同带来的误差。但是同时受标准差和平均数的影响，应在使用是也将两者同时列出以免引起误解。

Answer 4

标准差/总体均数。用来比较不同量纲或者总体均数相差很大的两变量的变异程度（离散程度）。