1楼：匿名用户
同2l的张书上列出第二种情况是为了说明 单位相同时因为平均数对标准差的影响 也不可直接使用绝对差异量来比较 因此要用差异系数楼上的不是那样理解哦题目问的是用差异系数描述离散程度
2楼：匿名用户
一般来说标准差就可以描述离散程度但是 1有时候样本的单位是不同的 2有时候平均差相差较大（平均数越大 标准差越大 所以相差较大的标准差不能直接比较）这时候用差异系数描述离散程度 2就是c
3楼：匿名用户
弱弱地说一句：我觉得应该选d啊。因为一组数据有集中和离中，当集中量数相差不大时，就比较差异量数。呵呵 …… 期待高人点拨啊。
4楼：匿名用户
······································呵呵，谢啦，马上去看书
简述方差和差异系数在反应数据离散程度上的区别和联系
5楼：匿名用户
方差就是标准差的平方,
数字越**明整组数据越稳定,
离散系数反映单位均值上的离散程度,
常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上
6楼：终有成兮
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。方差是实际值与期望值之差的平方的平均值，而标准差是方差的平方。
差异系数是一组数据的标准差与其均值的百分比，是测算数据离散程度的相对指标。差异系数通常用标准差计算。
用标准差与离散系数来衡量数据的离散程度谁比较合适？为什么
7楼：
帮lz纠正一下几个统计学概念。没有标准差系数，只有变异系数。没有离中趋势
回，只有集中趋势和离散趋答势。平均值用于描述数据的集中趋势的绝对大小。标准差用于描述数据离散趋势的绝对大小。变异系数用于描述数据离散趋势的相对大小。
比较数据离散程度什么时候用标准差？变异系数？第2题为什么选ab？
8楼：匿名用户
你学的是统计学吧。cv变异系数的定义就是那样的。ab。你可以再好好看看书。
标准差是用于正态分布的数据。
简述方差和差异系数在反映数据离散程度上的区别和联系
9楼：匿名用户
方差就是标准差的平方, 数字越**明整组数据越稳定,
离散系数反映单位均值上的离散程度,
常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上
10楼：基层搬砖
方差反映了数据的变异或离散程度，即数据偏离平均数的程度，方差越大表示数据离散程度越大；而差异系数则反映了该组数据以平均数为单位的离散程度。
它们的区别主要是方差一般不能直接用于两组数据间相对离散程度的比较，尤其是当两组数据的水平差异较大时。但特殊情况下如果数据的水平相当，且是同质数据，则可以直接由方差看出两组数据相对离散程度，这时它和差异系数的功用相同。
11楼：以霞房雀
你好！方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。方差是实际值与期望值之差的平方的平均值，而标准差是方差的平方。
差异系数是一组数据的标准差与其均值的百分比，是测算数据离散程度的相对指标。差异系数通常用标准差计算。
仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。
描述数据集中趋势和离散程度的指标分别有哪些?各自的适用情况是什么? 10
12楼：匿名用户
集中趋势指标：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。
集中趋势适用情况：对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。
离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。
离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。
在统计学中，集中趋势或**趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数平均数、中位数及众数。集中趋势可以由有限的数组中或理论上的机率分配中求得。
计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。
13楼：匿名用户
集中趋势：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。适用：对称分布或偏度不
大的资料，尤其适合正态分布资料。
离散趋势：极差，方差，标准差，四分位数间距，适用：均数相差不大，单位相同的资料；变异系数，适用：均数相差较大，单位不同的资料。
14楼：梦无歆
描述集中趋势的指标：算数均数，中位数，几何均数
描述离散趋势的指标：方差与标准差，极差，百分位数，变异系数
15楼：匿名用户
集中趋势：平均数、众数、中位数。平均数最准确，但有极端数据或数据模糊不清时中位数众数适用，
离散趋势：方差，平均差。平均差是方差的算数平方根，方差不受正负号影响，应用广泛。
这都是统计概率论里面的知识点吧
请问差异系数和季节性强度指数有什么不同？
16楼：鹅子野心
季节指数法是根据呈现季节变动的时间序列资料，用求算术平均值方法直接计算各月或各季的季节指数，据此达到**目的的一种方法。
在市场销售中，一些商品如电风扇、冷饮、四季服装等往往受季节影响而出现销售的淡季和旺季之分的季节性变动规律。掌握了季节变动规律，就可以利用它来对季节性的商品进行市场需求量的**。利用季节指数**法进行**时，时间序列的时间单位或是季，或是月，变动循环周期为4季或是12个月。
运用季节指数进行**，首先，要利用统计方法计算出**目标的季节指数，以测定季节变动的规律性；然后， 在已知季度的平均值的条件下， **未来某个月（季）的**值。
差异系数是相对差异量数中的一种测度，又名“变异系数”，通常以cv代表之。在统计中，两极差、四分位差、平均差和标准差都属于绝对差异量数。这种差异量数具有与原始资料相同的单位，可用以比较两种差异量的大小。
但遇到两种资料的单位不同，或资料的单位虽然相同，但平均数相差甚大时，仍用绝对差异量进行比较，其所得结果则往往不可靠。在这种情况下，则必须使用差异系数。差异系数由于是相对差异量数，它既可用于不同单位资料的差异比较，也可用于不同水平的同类现象的差异情况的比较。
最常用的差异系数是由皮尔逊(pearson，k.)所提出的。所谓差异系数就是以平均数去除标准差再乘以100%，化成百分比的形式。其计算公式为：
式中s为标准差，m为平均数。[2]
差异系数通常用标准差计算，因此，差异系数也被称为标准差系数。其计算公式为：
离散系数大，代表其数据的离散程度大，其平均数的代表性就差，反之亦然。
为什么在比较离散程度时要使用变异系数
17楼：禾鸟
原因：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。
变异系数没有量纲，这样就可以进行客观比较了。事实上，可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样，都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响。
扩展资料
变异系数的优缺点：
1、优点：
比起标准差来，变异系数的好处是不需要参照数据的平均值。变异系数是一个无量纲量，因此在比较两组量纲不同或均值不同的数据时，应该用变异系数而不是标准差来作为比较的参考。
2、缺陷：
当平均值接近于0的时候，微小的扰动也会对变异系数产生巨大影响，因此造成精确度不足。
变异系数无法发展出类似于均值的置信区间的工具。
18楼：匿名用户
变异系数（coefficient of variation）：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，他是标准差与其平均数的比。cv虽然没有量纲，同时又按照其均数大小进行了标准化，这样就可以进行客观比较了。
因此，可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样，都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响。
急用啊，各位~~~~~~用标准差与变异系数(标准差系数)来衡量数据的离散程度谁比较合适?为什么？
19楼：孤独流浪遍天涯
标准差和变异系数都可以用来表征实验数据的离散性。
标准差表征的是数据离散的绝对值大小；
变异系数则是（标准差）÷（实验数据平均值），也称为“相对标准差”。
由于变异系数表征的是数据离散性的相对“百分数”，所以更能准确的判断数据的离散程度。
因此，衡量数据的离散程度，变异系数比标准差更合适。