数据分析 变异系数

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变异系数的应用场景包括：

特点：

注意事项：

np.nanvar——方差，np.sanstd标准差

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简单来讲就是平均值/标准差

变异系数（Coefficient of Variation, CV）是一种相对量的变异指标，常用于衡量数据的离散程度。它通过标准差与均值的比值来表示，消除了单位差异的影响，使得不同量纲、均值不同的数据之间可以直接比较其离散程度。

 

一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。​编辑变异系数

变异系数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。如果单位和(或)平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值(相对值)来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

变异系数的计算公式为:变异系数 C·V =( 标准偏差 SD / 平均值Mean )× 100%

在进行数据统计分析时，如果变异系数大于15%，则要考虑该数据可能不正常，应该剔除。

其中 �σ 是标准差，�μ 是均值。

变异系数的应用场景包括：

1. 比较不同样本之间的离散程度：对于具有不同均值的数据集，直接比较标准差可能不合适，此时可以使用变异系数进行比较。
2. 风险评估：在金融领域，变异系数可用于评估投资风险。
3. 科学实验：在生物学、物理学等领域的实验数据分析中，变异系数可以帮助理解数据的波动性。

特点：

• 无量纲，适用于不同单位和规模的数据。
• 当均值接近于零或很小时，变异系数可能会变得很大或不稳定。

注意事项：

• 对于负数或非常小的均值，变异系数的解释需要谨慎。
• 数据分布严重偏斜时，变异系数的结果可能不够准确。

总的来说，变异系数提供了一个标准化方法来量化数据的变异性，使其在不同情况下更具可比性和解释力。

书上使用平均值/{方差+0.01}

np.nanvar——方差，np.sanstd标准差

np.nanvar 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算沿指定轴的方差，同时忽略 NaN 值。因此，np.nanvar 是用来求方差的，而不是标准差。

标准差是方差的平方根。NumPy 提供了另一个函数 np.nanstd 来计算忽略 NaN 值的标准差。

以下是如何使用 np.nanvar 和 np.nanstd 的示例：

 

import numpy as np

# 创建一个包含 NaN 值的数组
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 计算 NaN 被忽略的方差
variance = np.nanvar(data)

# 计算 NaN 被忽略的标准差
standard_deviation = np.nanstd(data)

print("Variance (ignoring NaN):", variance)
print("Standard Deviation (ignoring NaN):", standard_deviation)

在上面的例子中，np.nanvar(data) 将计算数组 data 中非 NaN 值的方差，而 np.nanstd(data) 将计算这些值的 standard deviation。