变异系数

本文介绍了方差和标准差作为衡量数据离散程度的局限性,并引入变异系数这一概念。变异系数是标准差与平均数的比值,可用于比较不同水平或不同单位的数据集的离散程度。通过一个篮球运动员得分的例子,展示了如何利用变异系数来评估数据稳定性。

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#一日一词#

前一周找工作去了,整天累成狗  凸(艹皿艹 ),所以也没能做到一日一更,后续慢慢补上。( `д′)

结合之前的《标准差》

方差和标准差是用来反映一组数值变异程度的绝对值,其大小受到样本的值大小、计量单位等的影响,因此不能用于不同水平、不同计量单位的样本比较,即是说,针对来自不同总体的样本,不能直接计算方差或标准差进行比较。

这里就引出了变异系数,也叫离散系数、标准差系数或差异系数,是样本数据的标准差与其平均值之比,用CV表示。公式:

​CV=标准差/算术平均值

通常用于比较几个量纲不同的变量之间的离散程度。

(提示一些,在这里,“样本来自不同整体”和“样本量纲不同”想表达的是一个意思,就是说样本在不同组,因为不同组的平均值、样本大小等可能不同,所以不能直接比较离散程度)

举个栗子:

比较一下两个球员的成绩(每场比赛得分总数),判断球队选择哪一个稳定成绩些?

看上去A球员虽然平均分虽然删了3分,但相比下要稳定些。(补充:在Excel中,计算样本方差的函数是VAR,标准差函数是STDEV)

然而如果比较变异系数:

​结果的确球员B要好些,不仅总分数和平均分数高,还相对稳定。(数据是我捏造的,可能不太合适,不过重要的是思想。)

转载于:https://www.cnblogs.com/rhongp/p/6383849.html

### 如何使用 Pandas 计算变异系数 变异系数(Coefficient of Variation, CV)是一个无量纲的统计量,用于描述一组数据的标准差相对于其均值的比例关系。它通常被用来比较具有不同单位或尺度的数据集之间的变异性[^2]。 在 Python 中,可以利用 `pandas` 和 `numpy` 库轻松计算变异系数。具体方法如下: #### 实现代码 以下是一段完整的示例代码,展示如何通过 Pandas 数据结构计算变异系数: ```python import numpy as np import pandas as pd # 创建一个简单的 DataFrame 示例 data = {'values': [10, 20, 30, 40, 50]} df = pd.DataFrame(data) # 定义计算变异系数的函数 def calculate_cv(series): """ 计算给定 Series 的变异系数。 参数: series (pd.Series): 输入的数值序列 返回: float: 变异系数 """ std_dev = series.std(ddof=0) # 使用总体标准差 (ddof=0) mean_value = series.mean() cv = (std_dev / mean_value) * 100 # 转换为百分比形式 return cv # 应用到 DataFrame 列 cv_result = calculate_cv(df['values']) print(f"变异系数为: {cv_result:.2f}%") ``` #### 解析 - **标准差 (`std`) 和 均值 (`mean`)**: 首先分别调用 Pandas 的 `.std()` 方法和 `.mean()` 方法获取输入序列的标准差和平均值[^2]。注意,在实际应用中可以选择是否调整自由度(`ddof`),默认情况下 `ddof=1` 表示样本标准差;而当 `ddof=0` 时表示总体标准差。 - **变异系数公式**: 将标准差除以均值得到相对变化幅度,并乘以 100% 来表示成百分数形式[^2]。 --- ### 注意事项 如果数据集中存在零或者负值,则可能导致异常情况发生,因为分母可能接近于零甚至等于零。因此建议提前过滤掉这些不合理的记录再执行运算逻辑。 ---
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