统计学的Python实现-016:变异系数

统计学的Python实现-016:变异系数作者 长行 时间 2019 03 15 统计学解释 变异系数 变异系数 coefficient of variation 又称离散系数 是一个衡量数据离散程度的 没有量纲的统计量 其值为标准差与平均值之比 变异系数的计算公式为 C V CV frac sigma mu CV 其中 sigma 为标准差 mu 为均值 代码实现

作者:长行
时间:2019.03.15

统计学解释

变异系数:变异系数(coefficient of variation),又称离散系数,是一个衡量数据离散程度的、没有量纲的统计量。其值为标准差与平均值之比。

变异系数的计算公式为:
C V = σ μ CV=\frac{\sigma}{\mu} CV=μσ​
其中 σ \sigma σ为标准差, μ \mu μ为均值。

代码实现

import numpy
def coefficient_of_variation(data):
mean=numpy.mean(data) #计算平均值
std=numpy.std(data,ddof=0) #计算标准差
cv=std/mean
return cv
data_test_1=[1,2,3,4,5,6,7]
data_test_2=[1,1,1,4,7,7,7]
print('CV_1',coefficient_of_variation(data_test_1))
print('CV_2',coefficient_of_variation(data_test_2))

结果

CV_1 0.5
CV_2 0.6943650748294136

实际应用

变异系数通常用来比较两组量纲差异明显的数据的离散程度,例如两个粉丝数差距显著的社交媒体账号推文点赞数的离散程度。

编程小号
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