ვარიაციების კოეფიციენტის გაანგარიშებაName
ნორმალური
[Translation temporarily unavailable. Please try again.]
ამ კალკულატორის შესახებ
CV is a measure of the relative variability of a set of data. It is used to measure the variability of a sample or population. It is used to measure the relative variability of a sample or population. It is used to measure the variability of a sample or population. It is used to measure the variability of a sample or population. It is used to measure the variability of a sample or population. It is used to measure the variability of a sample or population. It is used to measure the variability of a sample or population. It is used to measure the variability of a sample or population.TheWorkedWorked example: for 10, 12, 14, 16, 18 the mean is 14 and the sample standard deviation is about 3.16, so the coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 × 100%.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 × 100%.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 × 100%.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 × 100%.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 × 100%.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 ÷ 100.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 ÷ 100.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 ÷ 100.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 ÷ 100.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 ÷ 100.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 ÷ 100.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 ÷ 100.The coefficient of variation is 3.16 ÷ 14 ÷ 100.The coefficient of variation is 3.16 ÷
ხშირად დასმული კითხვები
კაკგჲ ვ გთჟჲკ კჲვტთუთვნრ ნა გაპთჲბთლნჲჟრ?
არ არსებობს უნივერსალური საზღვარი, მაგრამ CV 15% - ზე ნაკლები ხშირად ითვლება დაბალი (შემდგარი) ვარიანტად და 30% - ზე მეტი - რელევანტურად მაღალი. ყოველთვის შეაფასეთ იგი თქვენი სფეროს ტიპიური მნიშვნელობების მიხედვით.
კჲდა ვ ნვოჲრპვბვნ კჲვტთუთვნრყრ ნა ოპჲმვნთრვ?
CV- ს არ აქვს ნდობა, როდესაც საშუალო ნორმის ახლოს არის ნულს, რადგან გაყოფა მცირე საშუალოზე აჩქარებს მას და არ აქვს მნიშვნელობა მონაცემებისთვის, რომლებიც უარყოფით ფასებს ან მონაცემებს, რომლებსაც არ აქვთ ნამდვილი ნორმალური წერტილი, როგორიცაა ტემპერატურა ცელსიუსში.
როგორ გამოვთვალო კოეფიციენტი?
სტანდარტული განსხვავება განაწილდება საშუალოზე და 100- ზე გაორმაგდება, რომ პროცენტულად გამოჩნდეს. 14- ის საშუალო და 3. 16- ის სტანდარტული განსხვავების შემთხვევაში, CV არის 3. 16 ÷ 14 × 100% ≈ 22. 6%.
რატომ უნდა გამოიყენოთ CV, არა სტანდარტული ვარიანტი?
სტანდარტული განსხვავება დაკავშირებულია მონაცემთა ერთეულებსა და მასშტაბებს შორის, ასე რომ თქვენ ვერ შეადარებთ დოლარში გაცემულ ფასებს სიმაღლის სანტიმეტრებში გაცემულ ფასებთან. საშუალოზე გაყოფა ამოიღებს ერთეულებს, რაც საშუალებას გაძლევთ შეადაროთ რიცხობრივი თანმიმდევრობა სრულიად განსხვავებული მონაცემთა ჯგუფების შორის.
ვარიაციების კოეფიციენტი იგივეა თუ არა რელევანტური სტანდარტული დახრით?
სწორია. რელევანტური სტანდარტული განსხვავება (RSD) არის სხვა სახელი ვარიაციის კოეფიციენტისთვის, რომელიც პროცენტულად გამოხატულია; ორი ტერმინი ერთმანეთის ნაცვლად გამოიყენება.
ჟრანდაპე ჲრკლძფვნთვ
გამოიყენეთ ნიმუშის პარამეტრები, თუ თქვენი რიცხვები უფრო დიდი ჯგუფის ქვეჯგუფია, და მოსახლეობის პარამეტრები, თუ ისინი მთელი ჯგუფია. არჩევანი ცოტათი ცვლის სტანდარტულ განსხვავებასა და შესაბამისად CV- ს, განსაკუთრებით პატარა მონაცემთა ჯგუფებისთვის.
API - გამოიყენეთ ეს კალკულატორი კოდისგან
ამ კალკულატორის გამოძახება როგორც თავისუფალი JSON დასასრული - ღილაკი არ არის საჭირო. ქვემოთ მოცემული ველი პარამეტრების ან JSON- ის სახით გაგზავნეთ. API დოკუმენტაციის სრული წაკითხვა →
დასასრული
GET https://calculator.free/api/v1/coefficient-of-variation/curl
curl "https://calculator.free/api/v1/coefficient-of-variation/?numbers=10, 12, 14, 16, 18&type=sample"JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/coefficient-of-variation/?" + new URLSearchParams({
"numbers": "10, 12, 14, 16, 18",
"type": "sample"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);ჲრდჲგჲპთრვ ჟა ოპჲგთჱთთ ჟამჲ ჱა ჲბღვ ოჲმჲღ, ნვ ჱა ტთნანჟთალნთ, მვეთუთნჟკთ თლთ ეანყფნთ ჟყგვრთ.