제목 | 작성자 | 작성일 |
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동네 탐방중 여태껏 보지못한 젤루 조은 가을이 비로소 내눈에 들어와 참가을을 [2] | JohnKwon | 21.11.09 |
신뢰구간 [1] | JohnKwon | 21.11.08 |
Confidence interval 신뢰구간 [4] | JohnKwon | 21.11.08 |
배워서 나무기 주자 [3] | JohnKwon | 21.11.08 |
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폭풍의 언덕 [1] | JohnKwon | 21.11.02 |
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가을 한바퀴 [1] | JohnKwon | 21.11.01 |
만추 [4] | JohnKwon | 21.10.31 |
가을은 이미 우리 곁에 왔다 [2] | JohnKwon | 21.10.27 |
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그림을 핑계로 헤어지나 [2] | JohnKwon | 21.10.26 |
나는 누구일까요 와따 상 아잉교 [1] | JohnKwon | 21.10.25 |
가을을 남기고 간 사람 [3] | JohnKwon | 21.10.24 |
전체 댓글
JohnKwon ( john.kwon2**@gmail.com )
Nov, 04, 04:27 PMCoefficient of Variation(CV)변동계수:expresses how much dispersion exists relative to mean of a distribution; allows for direct comparison of dispersion across different data sets.CV is calculated by dividing standard deviation of a distribution by the mean or expected value of the distribution:
JohnKwon ( john.kwon2**@gmail.com )
Nov, 04, 04:33 PMCoefficient of Variation (CV)
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jinp7 ・ 2019. 6. 15. 7:00
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Coefficient of Variation = (Standard Deviation / Mean) * 100
변동성에 대한 척도로서 표준편차가 평균에 비해 얼마나 큰가를 나타내는 통계량이다. 이러한 변이계수는 두 종류의 자료에 대한 산포를 비교할 때와 자료간 값의 차이가 큰 경우 변동성을 비교할 때 유용하다. 예를들어, 몸무게(kg)와 키(cm)에 대한 자료가 있을 때, 두 자료의 산포를 비교하기 위해 분산을 이용할 수 있다. 그러나 두 자료간의 값의 차이가 크며 단위 자체도 틀리기 때문에 각각의 분산을 비교하는 것은 타당하지 않다. 따라서 변동(변이)계수를 이용하여 두 자료의 산포를 비교하는 것이 가장 적절
출처: https://blog.naver.com/someonenice/10100421385
[출처] Coefficient of Variation (CV)|작성자 jinp7
JohnKwon ( john.kwon2**@gmail.com )
Nov, 04, 05:22 PMCV (변동계수) = 표준편차/평균 .,변동계수가 더 낮을수록 평균에 더 밀접한 관계임 표준편차: √∑(X−μ)^2/N 예시. 서울의 월별 커피판매량:월: 50 화:48 수:62 목:55 금:44 토:33 일:17 평균:44 표준편차:13.87=( √[(50-44)^2+(48-44)^2+(62-44)^2+(55-44)^2+(44-44)^2+(33-44)^2+(17-44)^2]/7)=[√(36+16+324+121+0+121+729)/7]=√1347/7=13.87CV (변동계수) = 13.87/44 =0.32부산의 월별 커피판매량:월: 38 화:29 수:40 목:29 금:25 토:41 일:35 평균:34 표준편차:5.7=(√[(38-34)^2+(29-34)^2+(40-34)^+(29-34)^2+(25-34)^2+(41-34)^2+(35-34)^2]/7)=√[16+25+36+25+81+49+1]/7=√233/7=5.77CV (변동계수) = 5.77/34 =0.17고로 서울매장의 표준편차가 부산보다 더 큼.답을 보고 짜맞추기 summary note 아닌듯 싶어요 표준편차는 변량에서 평균값을 빼서 루우트 제곱근을 왜 씌우는지 하여간 1타 강사수업