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在 概率论 和 统计学 中，变异系数，又称“离散系数”（英文：coefficient of variation），是 概率分布 离散程度的一个 归一化 量度，其定义为 标准差 与 平均值 之比： [1] 变异系数（coefficient of variation）只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。 变异系数也被称为 标准离差率或单位风险。 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 （英語： coefficient of variation ，CV）又称 变差系数 [1] 、 离差系数 [2] 、 离散系数 ，在 概率论 和 统计学 中，是 概率分布 离散程度的一个 归一化 量度，其定义为 标准差 σ 与 平均值 μ 之比 [3] ： 变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。 变异系数也被称为 标准离差率 或 单位风险 。 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，σ 开尔文 =σ 摄氏度 ，μ 开尔文 =μ 摄氏度 +273，因此此處使用不同的温标的话得出的变异系数是不同的。 使用 区间标量 得到的变异系数是没有意义的。 [4]
2020年9月19日 · 在概率论和统计学中，变异系数（coefficient of variation），又称“离散系数”，是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差 与平均值 之比. 变异系数的优点： （1）消除单位的影响. （2）消除均值大小不同的影响. MATLAB 协方差 [cov] 和相关系数 [corrcoef] 说明. 协方差 （Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。 ddd...e_bug. 关注. 文章浏览阅读3.4w次，点赞7次，收藏42次。
變異係數（英語： coefficient of variation，CV）又稱變差係數 [1]、離差係數 [2]、離散係數，在機率論和統計學中，是機率分布離散程度的一個歸一條件量度，其定義為標準差 與平均值 之比 [3] ：
The coefficient of variation (CV) is defined as the ratio of the standard deviation to the mean , [1] It shows the extent of variability in relation to the mean of the population.
The coefficient of variation (CV) is a relative measure of variability that indicates the size of a standard deviation in relation to its mean. It is a standardized, unitless measure that allows you to compare variability between disparate groups and characteristics. It is also known as the relative standard deviation (RSD).
在 概率论 和 统计学 中，离散系数 （coefficient of variation），是概率分布离散程度的一个 归一化 量度，其定义为 标准差
2011年9月13日 · 变异系数（Coefficient of variation）变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。 当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。
2024年3月19日 · The coefficient of variation (CV) is a statistical measure of the relative dispersion of data points in a data series around the mean. It represents the ratio of the standard deviation to the mean....
Coefficient of variation is a relative measure of dispersion that is used to determine the variablity of data. It is expressed as a ratio of the standard deviation to the mean multiplied by 100. It is a dimensionless quantity. The formula for the coefficient of variation is given as [ σ μ σ μ * 100] or [ s μ s μ * 100].
