el coeficiente de variación (cv), también conocido como "variabilidad relativa", es igual a la desviación estándar de una distribución dividida por su media. Como se discutió en las "estadísticas matemáticas" de john freund, el cv se diferencia de la varianza en que la media "normaliza" el cv de una manera, haciéndolo sin unidad, lo que facilita la comparación entre poblaciones y distribuciones. Por supuesto, el CV no funciona bien para las poblaciones simétricas respecto al origen, ya que la media sería muy cercana a cero, lo que hace que el CV sea bastante alto y volátil, independientemente de la varianza. puede calcular el cv a partir de datos de muestra de una población de interés, si no conoce la varianza y la media de la población directamente.
calcular la media de la muestra, utilizando la fórmula? =? x_i / n, donde n es el número de puntos de datos x_i en la muestra, y la suma es sobre todos los valores de i. lee i como un subíndice de x.
por ejemplo, si una muestra de una población es 4, 2, 3, 5, entonces la media de la muestra es 14/4 = 3.5.
Calcule la varianza de la muestra, usando la fórmula? (x_i -?) ^ 2 / (n-1).
por ejemplo, en el conjunto de muestras anterior, la varianza de la muestra es [0.5 ^ 2 + 1.5 ^ 2 + 0.5 ^ 2 + 1.5 ^ 2] / 3 = 1.667.
encuentre la desviación estándar de la muestra resolviendo la raíz cuadrada del resultado del paso 2. luego divida por la media de la muestra. El resultado es el cv.
continuando con el ejemplo anterior,? (1.667) /3.5 = 0.3689.