Коэффициент вариации (CV), также известный как «относительная изменчивость», равен стандартному отклонению распределения, деленному на его среднее значение. Как обсуждалось в «Математической статистике» Джона Фрейнда, CV отличается от дисперсии тем, что среднее значение «нормализует» CV таким образом, делая его единичным, что облегчает сравнение между популяциями и распределениями. Конечно, CV не очень хорошо работает для популяций, симметричных относительно происхождения, так как среднее значение будет очень близко к нулю, что делает CV достаточно высоким и изменчивым, независимо от дисперсии. Вы можете рассчитать CV на основе выборочных данных о населении, представляющем интерес, если вы не знаете непосредственно дисперсию и среднее значение для населения.
Рассчитать выборочное среднее, используя формулу? =? x_i / n, где n - номер точки данных x_i в выборке, и суммирование выполняется по всем значениям i. Читайте я как индекс х.
Например, если выборка из населения составляет 4, 2, 3, 5, то среднее значение выборки составляет 14/4 = 3,5.
Рассчитать выборочную дисперсию по формуле? (X_i -?) ^ 2 / (n-1).
Например, в приведенном выше примере выборки дисперсия выборки равна / 3 = 1,667.
Найдите стандартное отклонение выборки, решив квадратный корень из результата шага 2. Затем разделите на среднее значение выборки. Результатом является резюме.
Продолжая приведенный выше пример,? (1.667) /3.5 = 0.3689.