Coefficient de variation compte tenu de la variance Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Coefficient de variation = sqrt(Variation des données)/Moyenne des données
CV = sqrt(σ2)/μ
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 3 Variables
Fonctions utilisées
sqrt - Une fonction racine carrée est une fonction qui prend un nombre non négatif comme entrée et renvoie la racine carrée du nombre d'entrée donné., sqrt(Number)
Variables utilisées
Coefficient de variation - Le coefficient de variation est le rapport entre l'écart type et la moyenne des données. Il exprime l'écart type en pourcentage de la moyenne et est utilisé pour comparer la variabilité des ensembles de données.
Variation des données - La variance des données est la moyenne des carrés des différences entre chaque point de données et la moyenne de l'ensemble de données. Il quantifie la variabilité globale ou la répartition des points de données autour de la moyenne.
Moyenne des données - La moyenne des données est la valeur moyenne de tous les points de données d'un ensemble de données. Il représente la tendance centrale des données et est calculé en additionnant toutes les valeurs et en divisant par le nombre total d'observations.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Variation des données: 49 --> Aucune conversion requise
Moyenne des données: 10 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
CV = sqrt(σ2)/μ --> sqrt(49)/10
Évaluer ... ...
CV = 0.7
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
0.7 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
0.7 <-- Coefficient de variation
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

Creator Image
Créé par Nishan Poojary
Institut de technologie et de gestion Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary a créé cette calculatrice et 500+ autres calculatrices!
Verifier Image
Vérifié par Mona Gladys
Collège St Joseph (SJC), Bengaluru
Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ autres calculatrices!

7 Coefficients Calculatrices

Coefficient de portée
​ Aller Coefficient de portée = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/(Le plus grand élément de données+Le plus petit élément des données)
Coefficient d'écart quartile
​ Aller Coefficient d'écart quartile = (Troisième quartile de données-Premier quartile de données)/(Troisième quartile de données+Premier quartile de données)
Coefficient de variation compte tenu de la variance
​ Aller Coefficient de variation = sqrt(Variation des données)/Moyenne des données
Coefficient de pourcentage d'écart moyen
​ Aller Coefficient de déviation moyenne Pourcentage = (Écart moyen des données/Moyenne des données)*100
Coefficient de variation Pourcentage
​ Aller Coefficient de variation Pourcentage = (Écart type des données/Moyenne des données)*100
Coefficient d'écart moyen
​ Aller Coefficient d'écart moyen = Écart moyen des données/Moyenne des données
Rapport de coefficient de variation
​ Aller Coefficient de variation = Écart type des données/Moyenne des données

Coefficient de variation compte tenu de la variance Formule

Coefficient de variation = sqrt(Variation des données)/Moyenne des données
CV = sqrt(σ2)/μ

Quelle est l'importance des coefficients en statistique?

En statistique, il existe de nombreux coefficients numériques bien connus. Ce sont principalement des ratios de certains paramètres importants liés à un échantillon ou à une population, et parfois ces ratios seront représentés en pourcentage. L'importance primordiale de ces coefficients est de tirer des inférences ou des conclusions sur une donnée. Lorsqu'il s'agit de populations importantes, il sera très difficile de tirer une conclusion en passant en revue toutes les observations. Calculez donc d'abord des coefficients ou des pourcentages en utilisant les paramètres qui dépendent de toutes les données comme la moyenne, la variance, l'écart type, etc. Ensuite, en utilisant ces valeurs, nous pouvons tirer diverses conclusions ou décisions concernant la croissance, la décroissance, la linéarité, les performances, etc. des données. .

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!