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变异系数(Coefficient of Variation)比较两组数据离散程度

發布時間:2023/12/15 综合教程 59 生活家
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 变异系数(Coefficient of Variation)比较两组数据离散程度 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

變異系數(Coefficient of Variation)

用法:

當需要比較兩組數據離散程度大小的時候,如果兩組數據的測量尺度相差太大,或者數據量綱的不同,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,而變異系數可以做到這一點,它是原始數據標準差與原始數據平均數的比。

計算公式:

為標準差與平均值之比

注意點:

1.一般來說,變量值平均水平高,其離散程度的測度值越大,反之越小

2.在進行數據統計分析時,如果變異系數大于15%,則要考慮該數據可能不正常,應該剔除,對于這段話,我保留意見

3.其數據大小不僅受變量值離散程度的影響,而且還受變量值平均水平大小的影響,也就是說均值比較小時,結果波動會特別大

優缺點:

優點:
比起標準差來,變異系數的好處是不需要參照數據的平均值。變異系數是一個無量綱量,因此在比較兩組量綱不同或均值不同的數據時,應該用變異系數而不是標準差來作為比較的參考。
缺陷:
1.當平均值接近于0的時候,微小的擾動也會對變異系數產生巨大影響,因此造成精確度不足。
2.變異系數無法發展出類似于均值的置信區間的工具。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的变异系数(Coefficient of Variation)比较两组数据离散程度的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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