变异系数

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了变异系数。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

公式

变异系数

一行表示变异系数的计算公式:变异系数 C·V =( 标准偏差 SD / 平均值Mean )× 100%

注意:是标准差的无偏估计【除以(n-1)的那个】再除以均值。
有时候也乘100,表示为百分数,好看。就这个:变异系数

使用注意

变异系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说,对于一个气温的分布,使用开尔文或摄氏度来计算的话并不会改变标准差的值,但是温度的平均值会改变,因此使用不同的温标的话得出的变异系数是不同的。也就是说,使用区间标量得到的变异系数是没有意义的。

变异系数的作用

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,或者数据量纲的不同,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。

优点

比起标准差来,变异系数的好处是不需要参照数据的平均值。变异系数是一个无量纲量,因此在比较两组量纲不同或均值不同的数据时,应该用变异系数而不是标准差来作为比较的参考。

缺点

1、当平均值接近于0的时候,微小的扰动也会对变异系数产生巨大影响,因此造成精确度不足。
2、变异系数无法发展出类似于均值的置信区间的工具(详见问题导航)。

问题导航

想了解变异系数为什么不能发展类似于均值的置信区间,需要知道均值的置信区间是什么;
而要知道均值的置信区间,就要先了解置信区间的概念;
置信区间的概念:问题1
均值的置信区间:问题2
变异系数为什么没有似于均值的置信区间:问题3

问题1

置信区间是建立在点估计的基础上,让我们先用5秒了解点估计:

点估计

变异系数
在点估计的基础上,在一定的置信水平下,给样本统计量加上一个区间范围作为总体参数的取值范围,这个区间叫置信区间。
简单通俗地讲一下两者之间的关系:
变异系数
是不是又不懂什么是置信水平了?(这个解释写的是真的好)

置信水平

变异系数
为什么他用95%举例?
变异系数
变异系数
同时这也是显著性水平a取0.05的原因。

置信区间的特点

变异系数
变异系数

问题2

主要涉及到求均值的置信区间的公式:
变异系数
至于这个公式怎么来的就别难为我了。

问题3

我给自己找了一个难题,全网只有一个提问的,还没有答案。
下面是提问者的理解:
变异系数
而我个人认为置信区间是一个范围,是一种概率的体现;
而变异系数是一个具体的数,没有范围和概率一说。(而且我认为变异系数太吃测试数据曲线了,有种过拟合的感觉,换一些数据就直接改变结果。)有错误请@我。

个人小结

有一说一,虽然之前没听过,但变异系数的应用范围是真的广。

文章来源

来源1
来源2
来源3
来源4
来源5
来源6文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-408985.html

到了这里,关于变异系数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 三种客观赋权法——熵权法、变异系数法、CRITIC

            在计算权值之前,需要对原始的数据进行一定的处理。         数据的清洗是解决问题的第一步,包括 缺失值处理和异常值处理 两方面。         对于缺失值,通常有三种可选的操作——删除、插补、不处理。其中插补的方式有很多,例如均值插补、固定值插

    2023年04月16日
    浏览(27)
  • 相机畸变产生原因与公式表示(基本原理)

    在相机制造过程中,很 难保证镜头的厚度完全均匀 ,由于制造工艺的原因,通常这种情况为中间厚、边缘薄,因而光线在远离透镜中心的地方,会发生更大程序的扭曲,这种现象在鱼眼相机(桶形畸变)中尤为明显。 它们可以由k1、k2构成的下列数学公式描述: 其中,各参

    2024年01月20日
    浏览(46)
  • Latex公式中矩阵的方括号和圆括号表示方法

    一、背景 在使用Latex写论文时,不可避免的涉及到矩阵公式。有的期刊要求矩阵用方括号,有的期刊要求矩阵用圆括号。因此,特记录一下Latex源码在两种表示方法上的区别,以及数组和方程组的扩展。 二、矩阵的方括号表示 首先所有的矩阵肯定都是在标签 begin{eqnarray} 和

    2024年01月24日
    浏览(28)
  • python计算相关系数R

    方法一: 方法二 参考:https://mp.weixin.qq.com/s/nABJf4WBR4Y4oEZiYKPK4Q

    2024年02月13日
    浏览(26)
  • Web 基尼系数的计算

    2024年01月23日
    浏览(34)
  • js计算皮尔逊相关系数

    代码如下; 调用:  效果:

    2024年01月25日
    浏览(30)
  • 众智科学:计算聚集系数和邻里重叠度

    实验内容: 输入:任意的 有向图 输出: 1)每个节点的聚集系数 2)每个节点对的邻里重叠度 相关定义介绍: 聚集系数:节点A的聚集系数 = A的任意两个朋友之间也是朋友的概率(即邻居间朋友对的个数除以总对数) 邻里重叠度:与A、B均为邻居的节点数/ 与节点A、B中至少

    2024年02月16日
    浏览(31)
  • R2决定系数(R2 得分)详细计算

    定义       R2决定系数是对线性模型评估的一种评价指标,其值最大为1,最小为0,当值越接近于1,则说明模型越好;值越接近于0,则模型越差。 计算过程 使用 y i {text{y}}_i y i ​ 表示真实的观测值,使用 y _ overset{_}{mathop y} y _ ​ 表示真实观测值的平均值,使用 y i ^

    2024年02月04日
    浏览(32)
  • Pandas实战100例 | 案例 25: 计算相关系数

    案例 25: 计算相关系数 知识点讲解 在统计分析中,了解变量之间的关系是非常重要的。相关系数是衡量变量之间线性相关程度的一种方法。Pandas 提供了 corr 方法来计算列之间的相关系数。 相关系数 : 相关系数的值范围在 -1 到 1 之间。接近 1 表示正相关,接近 -1 表示负相关

    2024年01月21日
    浏览(30)
  • 计算机视觉(相机标定;内参;外参;畸变系数)

    目录 一、预备知识 1、坐标系变换过程(相机成像过程) (1)相机坐标系转换为图像坐标系(透视投影变换遵循的是针孔成像原理) (2)齐次坐标的引入原因:(为什么引入齐次坐标???) 2、内参与外参矩阵的构成 3、畸变参数 二、相机标定 1、张正友标定法(光学标

    2024年02月07日
    浏览(38)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包