වෙනස්කම් ගණනය කිරීමේ සංගුණකය
සම්මත විචලනය අනුපාතය ලෙස සාපේක්ෂව වෙනස්කම් මැනීම අදහස්.
ඔබ ටයිප් ලෙස ප්රතිඵල යාවත්කාලීන.
මෙම කැල්ක්යුලේටරය ගැන
The coefficient of variation (CV) expresses the standard deviation as a percentage of the mean, giving a unit-free measure of relative spread. Because it is scale-independent, the CV lets you compare the variability of data sets that have very different means or units — you can put the consistency of a set of body weights next to a set of exam scores even though they share no units.
The formula is simply CV = (standard deviation ÷ mean) × 100%. This calculator uses the sample or population standard deviation you choose, divides it by the mean of the data and flags whether the relative variability is low, moderate or high (below about 15%, between 15% and 30%, or above 30% here).
Worked 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% ≈ 22.6% — moderate relative variability. The CV is widely used in finance to compare investment risk per unit of return and in the lab to judge the precision of repeated measurements.
නිතර අසන ප්රශ්න
වෙනස්කම් ඉහළ සංගුණකය කුමක්ද?
කිසිදු විශ්ව කප්පාදු නැත, නමුත් ගැන පහත CV 15% බොහෝ විට අඩු (සමග පවතින) විචල්යතාව සහ ඉහත සලකා 30% සාපේක්ෂව ඉහළ. සෑම විටම ඔබේ ක්ෂේත්රයේ සඳහා සාමාන්ය අගයන් එරෙහිව එය විනිශ්චය.
වෙනස්කම් සංගුණකය ප්රයෝජනවත් නොවේ විට?
මධ්යන්යය ශුන්යයට ආසන්න වන විට CV විශ්වාසනීය නොවේ, මන්ද කුඩා මධ්යන්යයක් මගින් බෙදීම එය පිපිරීමට හේතු වන අතර, ඍණ අගයන් සහිත දත්ත හෝ සෙල්සියස් උෂ්ණත්වය වැනි සැබෑ ශුන්යයක් නොමැති දත්ත සඳහා එය අර්ථවත් නොවේ.
මම වෙනස්කම් සංගුණකය ගණනය කරන්නේ කෙසේද?
සාමාන්යය විසින් සම්මත විචලනය බෙදා හා ප්රතිශතයක් ලෙස එය සඳහන් කිරීමට 100 ගුණ කරන්න. 14 හා 3.16 සම්මත විචලනය සාමාන්යය සඳහා, CV 3.16 ÷ 14 × 100% ≈ 22.6% වේ.
සාමාන්ය විචලනය වෙනුවට CV භාවිතා කරන්නේ ඇයි?
සම්මත විචලනය දත්ත ඒකක හා පරිමාණ බැඳී ඇත, ඒ නිසා ඔබ සාධාරණ සෙන්ටිමීටර උස පැතිර සමග ඩොලර් මිල ගණන් පැතිර සසඳා කළ නොහැකි. මධ්යම විසින් බෙදා ඒකක ඉවත්, ඔබ සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් දත්ත කට්ටල හරහා සාපේක්ෂ අනුකූලතාව සසඳා ඉඩ.
වෙනස්කම් සංගුණකය සාපේක්ෂ සම්මත විචලනය ලෙස එකම ද?
ඔව්. සාපේක්ෂ සම්මත විචලනය (RSD) ප්රතිශතයක් ලෙස ප්රකාශ කරන වෙනස්කම් සංගුණකය සඳහා වෙනත් නම වේ; මෙම පද දෙකක් අතර වෙනස.
මම සාම්පලයක් හෝ ජනගහනය සම්මත විචලනය භාවිතා කළ යුතුද?
ඔබගේ අංක විශාල කණ්ඩායමක් සිට ඇඳි subset වන විට, සහ ඔවුන් මුළු කණ්ඩායම වන විට ජනගහනය විකල්පය නියැදි විකල්පය භාවිතා කරන්න. තේරීම සුළු සම්මත විචලනය වෙනස් වන අතර, ඒ නිසා CV, කුඩා දත්ත කට්ටල සඳහා විශේෂයෙන්.
API - කේතය සිට මෙම කැල්ක්යුලේටරය භාවිතා
කිසිදු යතුරක් අවශ්ය - නිදහස් JSON අවසන් ස්ථානයක් ලෙස මෙම ගණනය කිරීම් ඇමතුම්. විමසුම් පරාමිතීන් හෝ JSON ලෙස පහත ක්ෂේත්ර අගයන් යවන්න. ඔබ අතහැර දමන ඕනෑම දෙයක් මෙම පිටුව සමග පෙර පිරවීම වන එම පෙරනිමි භාවිතා; නොදන්නා පරාමිතියක් 400 වේ, නිහඬ ශුන්ය කිසි විටෙකත්. සම්පූර්ණ API ලේඛන කියවන්න →
අවසාන ස්ථානය
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);ප්රතිඵල සාමාන්ය මග පෙන්වීම සඳහා පමණක් ඇස්තමේන්තු, මූල්ය, වෛද්ය හෝ බදු උපදෙස් නොවේ.