统计学中的变异和变异系数（Python 实现）

最新推荐文章于 2025-03-03 04:57:29 发布
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本文介绍了如何使用Python计算统计学中的变异和变异系数，通过方差和标准差来衡量数据离散程度，并提供了计算示例代码。

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统计学中的变异和变异系数（Python 实现）

在统计学中，变异是一项重要的概念，用于衡量数据的离散程度。变异系数是一种常用的统计指标，它可以比较不同数据集之间的变异程度，而不受数据单位的影响。本文将介绍如何使用 Python 对变异和变异系数进行计算，并提供相应的源代码。

变异的计算通常使用方差（variance）作为度量。方差是每个数据点与数据集均值的偏差的平方的平均值。以下是计算方差的 Python 代码示例：

import numpy as np

def variance(data):
    mean = np.mean(data)
    deviations =
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统计学中的变异及其Python实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-06 388
在统计学中，变异是指对数据的分散程度的度量，常用的统计量称为标准差和方差。另外，变异系数是一种用来比较不同变量或不同尺度下变异度量的方法，更加直观和具有可比性。本文将介绍如何利用Python计算变异和变异系数，并且给出相应的代码实现。同样地，利用Python计算变异系数也非常简单，只需要用上面计算标准差的代码，并将结果代入公式即可。由于变异系数是以百分比的形式呈现的，所以最后乘了个100。在使用Python计算变异和变异系数前，我们需要导入相关的包。表示样本中的每一个数据，
【建模算法】变异系数法（Python实现）
baidu的专栏
06-08 3659
变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重，因此是一种客观赋权的方法。变异系数法根据各评价指标当前值与目标值的变异程度来对各指标进行赋权，若某项指标的数值差异较大，能明确区分开各被评价对象，说明该指标的分辨信息丰富，因而应给该指标以较大的权重；反之，若各个被评价对象在某项指标上的数值差异较小，那么这项指标区分各评价对象的能力较弱，因而应给该指标较小的权重。...
python序列计算变异系数
呆萌的代Ma
01-22 3619
import numpy as np # coefficient of variation def cov(se): return np.mean(se)/np.std(se) # 使用方法 cov(dataframe['列名'])
Python综合评价模型（七）变异系数法
Yif18的博客
03-31 1664
变异系数法是根据评价指标的变异程度来分配权重，评价指标的变异程度越大，所赋权重就越大，并以此对评价对象进行综合评价的方法
统计学的Python实现-016：变异系数
长行
05-20 9395
作者：长行 时间：2019.03.15 统计学解释 变异系数：变异系数（coefficient of variation），又称离散系数，是一个衡量数据离散程度的、没有量纲的统计量。其值为标准差与平均值之比。 变异系数的计算公式为： CV=σμ CV=\frac{\sigma}{\mu} CV=μσ​ 其中σ\sigmaσ为标准差，μ\muμ为均值。 代码实现 import numpy def coefficient_of_variation(data): mean=numpy.mean(dat.
4 评价类算法：变异系数法笔记（附Python代码）
张某文_Lambda的博客
07-23 4588
介绍评价类算法：变异系数法的一些内容，并附完整可实现的Python代码。
python中相关系数_day-14 回归中的相关系数和决定系数概念及Python实现
weixin_42513054的博客
12-30 1804
衡量一个回归模型常用的两个参数：皮尔逊相关系数和R平方一、皮尔逊相关系数在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient)，又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs)，是用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关)，其值介于-1与1之间。实际可用如下公...
变异系数
亖嘁
04-09 4443
变异系数
caesarloo#Python-Data-mining-Tutorial#016_描述统计_变异系数1
07-25
统计学的Python实现-016：变异系数作者：长行时间：2019.03.15统计学解释变异系数：变异系数（coefficient of variation），
Python中的统计变量
知道不_zkl的博客
06-07 1889
 描述性统计分析是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段，达到了解数据的目的。本文总结了python中，常见统计量的定义和实现。在实际中，大部分统计量在numpy包中有定义，小部分变量在scipy包中有定义。在本文中，data代表要分析的数据。且首先运行一下代码 import numpy as np import scipy.stats as ss 1，最常见的统计量 名...
Python可变参数函数的实现
huangkangying的专栏
06-25 5871
同C语言一样，Python中也有可变参数
Python计算均值（Mean）、标准差（SD）、变异系数（CV）
m0_70953772的博客
03-03 321
ddof=0，计算的是总体标准差，n为总体个数。ddof=1，计算的是样本标准差，n为样本个数。
基于python的CV变异系数计算软件（适用于长时间栅格数据）
weixin_43887139的博客
01-22 1888
计算CV变异系数，分析数据波动情况
python对一组数据进行描述性统计
pengbr的博客
05-28 962
10、变异系数（Coefficient of Variation，简称 CV）：是一个统计学上的度量，用于描述数据的相对离散程度，即标准差与均值的比值，通常以百分比形式表示。6、四分位数（Quartiles）：将数据集分为四等份的数值，包括Q1（第一四分位数）、Q2（第二四分位数，即中位数）和Q3（第三四分位数）。16、箱线图（Box Plot）：显示数据的五个数值总结（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）及可能的异常值。1、均值（Mean）：所有数据点的总和除以数据点的数量。
地学计算方法/地统计学(第四章变异函数理论模型)
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qq_44589327的博客
05-21 1万+
4变异函数结构分析 4.1变异函数理论模型 4.1.1有基态值模型 球状模型 γ(h)={0h=0C0+C(3h2a−1h32a3)0<h≤aC0+Ch>a \gamma(h)=\left\{\begin{array}{lr} 0 & h=0 \\ C_{0}+C\left(\frac{3 h}{2 a}-\frac{1 h^{3}}{2 a^{3}}\right) & 0<h \leq a \\ C_{0}+C & h>a \end{array}\righ
半方差函数详解
我不爱机器学习的博客
11-02 5076
这是上面数据集的一个子集，可以看到我们可以在半变异函数中绘制的所有不同点集。此外，空间自相关（距离较近的事物比距离较远的事物更相似）为预测提供了有价值的信息。选择何种模型去拟合样本半方差图是一个复杂的过程，一般是根据样本方差图的形状或研究目的来确定。自然界中许多生物和非生物因子的空间分布与方向有密切关系，因此，也产生了相应的各项异性模型。例如，当前位置的地形更可能与前方 1 米处的地形相似，而不是与 100 米外的地形相似。托布勒的地理第一定律指出，“一切都与其他事物有关，但近处的事物比远处的事物更相关。
地统计插值学习心得（四）漫谈ArcGIS软件中的半变异函数
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在ArcGIS系列软件中，为了提高地统计插值的精度，Esri采用了半变异函数和协方差的新方法，这个方法基于格网创建分组，并对格网值使用三角核函数进行了平滑，并使用修正迭代加权最小二乘法的模型拟合方法来修正相关的模型。结合地统计插值讲座的内容，我们知道半变异函数云显示的对象（红色点）就是点对，x轴是点对之间的距离，y轴是点对方差的一半，也就是半方差。前面我们回顾了地统计插值的建模步骤，比较复杂的就是半方差和协方差的计算，也就是如何简化半变异函数中的点对，以及如何找到合适的半变异函数模型。这两个变化是对应的。
次数分布和平均数、变异数间断性变数资料的整理
我不爱机器学习的博客
09-09 4339
通过科学试验的观察、测定和记载，可得到大量的数据资料，这些资料必须按照一定的程序进行整理和分析，才能透过数据表现看到蕴藏在数据中的客观规律。资料整理和分析时试验工作的重要组成部分。 一、总体及其样本 具有共同性质的个体所组成的集团，称为总体（population）。总体根据事物的属性人为规定。 总体所包含的个体数目可能是无穷多个，这种总体称为无限总体（infinite population）...
Python求均值、方差、标准偏差SD、相对标准偏差RSD
fakerth的博客
08-05 4823
Python求均值、方差、标准偏差SD、相对标准偏差RSD
变异系数Z检验
最新发布
03-11
### 变异系数 Z 检验 变异系数（Coefficient of Variation, CV）是衡量相对变异性的一个重要统计量，通常表示为标准差与均值的比例。当比较不同尺度的数据集之间的差异时，CV 提供了一个标准化的方法。 #### 统计学解释 对于两个独立样本 \(X\) 和 \(Y\), 假设它们分别来自具有相同分布的不同总体，则可以利用 Z 检验来判断这两个样本的变异系数是否存在显著性差异。该假设测试基于以下零假设： \[ H_0 : \frac{\sigma_X}{\mu_X} = \frac{\sigma_Y}{\mu_Y} \] 其中 \(\sigma_X,\sigma_Y\) 表示各自的标准偏差；而 \(\mu_X,\mu_Y\) 则代表各自的平均数。通过计算得到的 z-score 来决定是否拒绝原假设[^1]。 #### Python实现 在Python中可以通过`scipy.stats`模块中的`ttest_ind()`函数间接完成这一过程，因为直接针对变异系数的z-test并不常见于主流库中。但是需要注意的是这实际上是一个t检验而不是严格意义上的Z检验: ```python from scipy import stats import numpy as np def cv_z_test(sample_x, sample_y): mean_x = np.mean(sample_x) std_x = np.std(sample_x, ddof=1) mean_y = np.mean(sample_y) std_y = np.std(sample_y, ddof=1) n_x = len(sample_x) n_y = len(sample_y) se_diff_cv = np.sqrt((std_x ** 2 / (n_x * mean_x ** 2)) + (std_y ** 2 / (n_y * mean_y ** 2))) z_score = abs(((std_x/mean_x)-(std_y/mean_y))/se_diff_cv) p_value = 2*(1-stats.norm.cdf(z_score)) return {"z_score": z_score, "p_value": p_value} ``` 此代码片段实现了对两组样本进行变异系数Z检验的功能，并返回相应的z分数以及P值。 #### R 实现 而在R语言里同样没有内置专门处理变异系数Z检验的命令，因此这里提供一种自定义的方式来进行这样的分析： ```r cv.z.test <- function(x,y){ nx=length(x); ny=length(y); mx=mean(x); my=mean(y); sx=sd(x); sy=sd(y); se.diff.cv=sqrt(sx^2/(nx*mx^2)+sy^2/(ny*my^2)); z=(sx/mx-sy/my)/se.diff.cv; list(statistic=z,p.value=pnorm(-abs(z))*2) } # 使用例子 set.seed(123456789) data.x=rnorm(n=100,m=1,sd=.5) data.y=rnorm(n=100,m=1.5,sd=.75) result=cv.z.test(data.x,data.y) print(result$statistic) print(result$p.value) ``` 上述脚本创建了一个名为 `cv.z.test` 的新函数，它接受两个向量作为输入并输出对应的z统计量及其双侧概率值。
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