“傻瓜”学计量——数据统计分析(变异系数)

Python统计学一数据的概括性度量 一、数据的概括性度量 1、统计学概述:   统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。   统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型, 阅读详情
AI摘要

本文介绍了变异系数在概率论和统计学中的定义,强调了它作为衡量数据离散程度的归一化量度,尤其在不同测量尺度和量纲的数据比较中的重要性。它能消除这些因素影响,使得比较更为客观。

提纲:

变异系数定义

变异系数用处

1 变异系数定义

 

在概率论和统计学中,变异系数,又称“离散系数”(英文:coefficient of variation),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:

变异系数(coefficient of variation)只在平均值不为零时有定义,而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。

2 变异系数用处

变异系数(Coefficient of Variation):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对比。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。

简单来说:

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

                           


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