Variationskoeffizient bei gegebener Varianz Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung
Gebrauchte Formel
Variationskoeffizient = sqrt(Varianz der Daten)/Mittelwert der Daten
CV = sqrt(σ2)/μ
Diese formel verwendet 1 Funktionen, 3 Variablen
Verwendete Funktionen
sqrt - Eine Quadratwurzelfunktion ist eine Funktion, die eine nicht negative Zahl als Eingabe verwendet und die Quadratwurzel der gegebenen Eingabezahl zurückgibt., sqrt(Number)
Verwendete Variablen
Variationskoeffizient - Der Variationskoeffizient ist das Verhältnis der Standardabweichung zum Mittelwert der Daten. Es drückt die Standardabweichung als Prozentsatz des Mittelwerts aus und wird zum Vergleich der Variabilität von Datensätzen verwendet.
Varianz der Daten - Die Datenvarianz ist der Durchschnitt der quadrierten Differenzen zwischen jedem Datenpunkt und dem Mittelwert des Datensatzes. Es quantifiziert die Gesamtvariabilität oder Streuung der Datenpunkte um den Mittelwert.
Mittelwert der Daten - Der Datenmittelwert ist der Durchschnittswert aller Datenpunkte in einem Datensatz. Sie stellt die zentrale Tendenz der Daten dar und wird berechnet, indem alle Werte summiert und durch die Gesamtzahl der Beobachtungen dividiert werden.
SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit
Varianz der Daten: 49 --> Keine Konvertierung erforderlich
Mittelwert der Daten: 10 --> Keine Konvertierung erforderlich
SCHRITT 2: Formel auswerten
Eingabewerte in Formel ersetzen
CV = sqrt(σ2)/μ --> sqrt(49)/10
Auswerten ... ...
CV = 0.7
SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit
0.7 --> Keine Konvertierung erforderlich
ENDGÜLTIGE ANTWORT
0.7 <-- Variationskoeffizient
(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

Credits

Creator Image
Erstellt von Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institut für Technologie und Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary hat diesen Rechner und 500+ weitere Rechner erstellt!
Verifier Image
Geprüft von Mona Gladys
St. Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys hat diesen Rechner und 1800+ weitere Rechner verifiziert!

7 Koeffizienten Taschenrechner

Reichweitenkoeffizient
​ Gehen Reichweitenkoeffizient = (Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten)/(Größtes Element in den Daten+Kleinstes Element in den Daten)
Koeffizient der Quartilabweichung
​ Gehen Koeffizient der Quartilabweichung = (Drittes Datenquartil-Erstes Datenquartil)/(Drittes Datenquartil+Erstes Datenquartil)
Koeffizient des mittleren Abweichungsprozentsatzes
​ Gehen Koeffizient der mittleren Abweichung in Prozent = (Mittlere Abweichung der Daten/Mittelwert der Daten)*100
Variationskoeffizient bei gegebener Varianz
​ Gehen Variationskoeffizient = sqrt(Varianz der Daten)/Mittelwert der Daten
Prozentsatz des Variationskoeffizienten
​ Gehen Variationskoeffizient in Prozent = (Standardabweichung der Daten/Mittelwert der Daten)*100
Koeffizient der mittleren Abweichung
​ Gehen Koeffizient der mittleren Abweichung = Mittlere Abweichung der Daten/Mittelwert der Daten
Verhältnis des Variationskoeffizienten
​ Gehen Variationskoeffizient = Standardabweichung der Daten/Mittelwert der Daten

Variationskoeffizient bei gegebener Varianz Formel

Variationskoeffizient = sqrt(Varianz der Daten)/Mittelwert der Daten
CV = sqrt(σ2)/μ

Welche Bedeutung haben Koeffizienten in der Statistik?

In der Statistik gibt es viele bekannte numerische Koeffizienten. Meistens handelt es sich um Verhältnisse einiger wichtiger Parameter, die sich auf eine Stichprobe oder Population beziehen, und manchmal werden diese Verhältnisse als Prozentsatz dargestellt. Die primäre Bedeutung solcher Koeffizienten besteht darin, Rückschlüsse oder Schlussfolgerungen über Daten zu ziehen. Wenn es um große Populationen geht, wird es sehr schwierig sein, eine Schlussfolgerung zu ziehen, indem man alle Beobachtungen durchgeht. Berechnen Sie also zuerst einige Koeffizienten oder Prozentsätze mit den Parametern, die von allen Daten abhängen, wie Mittelwert, Varianz, Standardabweichung usw. Dann können wir mit diesen Werten verschiedene Schlussfolgerungen oder Entscheidungen über Wachstum, Verfall, Linearität, Leistung usw. der Daten treffen .

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