Как использовать коэффициент вариации для сравнения данных в различных системах?

Коэффициент вариации (CV) позволяет сравнивать изменчивость наборов данных с разными единицами измерения или различными средними значениями. sky.pro

Некоторые области применения CV:

• Оценка однородности данных. sky.pro Значения CV до 10% указывают на слабую вариативность, 10–25% — на средний разброс, выше 25% — на высокую изменчивость данных. sky.pro
• Финансовый анализ. sky.pro CV используют для сравнения рисков инвестиционных портфелей или отдельных активов с разной доходностью. sky.pro
• Контроль качества. sky.pro CV применяют для мониторинга стабильности производственных процессов. sky.pro
• Маркетинговые исследования. sky.pro С помощью CV анализируют изменчивость предпочтений потребителей. sky.pro
• Анализ погоды. www.analyticsvidhya.com CV используют для анализа согласованности погодных условий, например, колебаний количества осадков в разных регионах и периодах времени. www.analyticsvidhya.com
• Биология и медицина. www.analyticsvidhya.com CV применяют для оценки повторяемости и надёжности экспериментальных результатов. www.analyticsvidhya.com

Чтобы рассчитать CV, нужно разделить стандартное отклонение набора данных на среднее значение, а затем умножить результат на 100, чтобы выразить его в процентах. www.analyticsvidhya.com www.geeksforgeeks.org

Некоторые рекомендации по использованию CV:

• Осторожность при работе с нулевыми или околонулевыми значениями. www.analyticsvidhya.com В таких случаях могут рассмотреть альтернативные показатели, например, стандартное отклонение или межквартильный разброс. www.analyticsvidhya.com
• Проверка распределения данных. www.analyticsvidhya.com CV наиболее эффективен для нормально распределённых данных. www.analyticsvidhya.com Искажённые распределения или выбросы могут исказить результат. www.analyticsvidhya.com
• Соответствие масштабов данных. www.analyticsvidhya.com CV лучше всего работает с данными в масштабе коэффициентов (например, цены, веса). www.analyticsvidhya.com Применение его к данным в интервальном масштабе (например, температуры) может привести к неправильной интерпретации. www.analyticsvidhya.com