Le coefficient de variation (CV), aussi connu comme 'par rapport à la variabilité", est égal à l'écart-type d'une distribution divisé par sa moyenne. Comme discuté dans John Freund "Statistique Mathématique", le CV se distingue de la variance en ce que le moyen de "normalise" le CV d'une certaine façon, rendre sans unité, ce qui facilite la comparaison entre les populations et les distributions. Bien sûr, le CV ne fonctionne pas bien pour les populations symétriques par rapport à l'origine, puisque la moyenne serait donc proche de zéro, faire CV assez élevé et de la volatilité, indépendamment de la variance. Vous pouvez calculer CV à partir des données de l'échantillon de la population d'intérêt, si vous ne connaissez pas la variance et de la moyenne de la population directement.
Le coefficient de variation (CV), aussi connu comme 'par rapport à la variabilité', est égal à l'écart-type d'une distribution divisé par sa moyenne. Comme discuté dans John Freund 'Statistique Mathématique', le CV se distingue de la variance en ce que le moyen de 'normalise' le CV d'une certaine façon, rendre sans unité, ce qui facilite la comparaison entre les populations et les distributions. Bien sûr, le CV ne fonctionne pas bien pour les populations symétriques par rapport à l'origine, puisque la moyenne serait donc proche de zéro, faire CV assez élevé et de la volatilité, indépendamment de la variance. Vous pouvez calculer CV à partir des données de l'échantillon de la population d'intérêt, si vous ne connaissez pas la variance et de la moyenne de la population.
- Calculer la moyenne de l'échantillon, à l'aide de la formule ? = ?x_i / n, où n est le nombre de point de données x_i dans l'échantillon, et la sommation est sur toutes les valeurs de i. Lu, j'ai comme un indice de x.
Par exemple, si un échantillon d'une population est de 4, 2, 3, 5, puis la moyenne de l'échantillon est 14/4 = 3.5. - Calculer la variance de l'échantillon, à l'aide de la formule ?(x_i - ?)^2 / (n-1).
Par exemple, dans l'exemple ci-dessus définie, la variance de l'échantillon est [0.5^2 1.5^2 0.5^2 1.5^2] / 3 = 1.667. - Trouver l'écart-type d'échantillon par la résolution de la racine carrée du résultat de l'étape 2. Puis diviser par la moyenne de l'échantillon. Le résultat est le CV.
en Continuant avec l'exemple ci-dessus, ?(1.667)/3.5 = 0.3689.
Comment Calculer le Coefficient de Variation
Le coefficient de variation (CV), aussi connu comme 'par rapport a la variabilite", est egal a l'ecart-type d'une distribution divise par sa moyenne. Comme discute dans John Freund "Statistique Mathematique", le CV se distingue de la variance en ce que le moyen de "normalise" le CV d'une certaine façon, rendre sans unite, ce qui facilite la comparaison entre les populations et les distributions. Bien sûr, le CV ne fonctionne pas bien pour les populations symetriques par rapport a l'origine, puisque la moyenne serait donc proche de zero, faire CV assez eleve et de la volatilite, independamment de la variance. Vous pouvez calculer CV a partir des donnees de l'echantillon de la population d'interet, si vous ne connaissez pas la variance et de la moyenne de la population directement.
Le coefficient de variation (CV), aussi connu comme 'par rapport a la variabilite', est egal a l'ecart-type d'une distribution divise par sa moyenne. Comme discute dans John Freund 'Statistique Mathematique', le CV se distingue de la variance en ce que le moyen de 'normalise' le CV d'une certaine façon, rendre sans unite, ce qui facilite la comparaison entre les populations et les distributions. Bien sûr, le CV ne fonctionne pas bien pour les populations symetriques par rapport a l'origine, puisque la moyenne serait donc proche de zero, faire CV assez eleve et de la volatilite, independamment de la variance. Vous pouvez calculer CV a partir des donnees de l'echantillon de la population d'interet, si vous ne connaissez pas la variance et de la moyenne de la population.
- Calculer la moyenne de l'echantillon, a l'aide de la formule ? = ?x_i / n, ou n est le nombre de point de donnees x_i dans l'echantillon, et la sommation est sur toutes les valeurs de i. Lu, j'ai comme un indice de x.
Par exemple, si un echantillon d'une population est de 4, 2, 3, 5, puis la moyenne de l'echantillon est 14/4 = 3.5. - Calculer la variance de l'echantillon, a l'aide de la formule ?(x_i - ?)^2 / (n-1).
Par exemple, dans l'exemple ci-dessus definie, la variance de l'echantillon est [0.5^2 1.5^2 0.5^2 1.5^2] / 3 = 1.667. - Trouver l'ecart-type d'echantillon par la resolution de la racine carree du resultat de l'etape 2. Puis diviser par la moyenne de l'echantillon. Le resultat est le CV.
en Continuant avec l'exemple ci-dessus, ?(1.667)/3.5 = 0.3689.
Comment Calculer le Coefficient de Variation
By commentfaire
Le coefficient de variation (CV), aussi connu comme 'par rapport à la variabilité", est égal à l'écart-type d'une distribution divisé par sa moyenne. Comme discuté dans John Freund "Statistique Mathématique", le CV se distingue de la variance en ce que le moyen de "normalise" le CV d'une certaine façon, rendre sans unité, ce qui facilite la comparaison entre les populations et les distributions. Bien sûr, le CV ne fonctionne pas bien pour les populations symétriques par rapport à l'origine, puisque la moyenne serait donc proche de zéro, faire CV assez élevé et de la volatilité, indépendamment de la variance. Vous pouvez calculer CV à partir des données de l'échantillon de la population d'intérêt, si vous ne connaissez pas la variance et de la moyenne de la population directement.
