变异系数与相关系数
如何描述离散程度的指标
如何描述离散程度的指标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：离散程度是指数据分散或集中的程度，通常用来描述数据的分布情况。
在统计学和数据分析领域，我们常常需要对数据的离散程度进行分析，以便更好地理解数据的特征和规律。
为了描述数据的离散程度，我们可以借助一些指标，这些指标可以帮助我们衡量数据的分散程度，从而更好地分析数据的特性。
1. 极差极差是最简单的描述数据离散程度的指标之一，它是最大值和最小值之间的差值。
极差越大，数据的离散程度越高，反之亦然。
虽然极差可以帮助我们了解数据的大致范围，但它并不提供关于数据分布的详细信息。
2. 方差和标准差方差和标准差是描述数据离散程度的常用指标，它们可以告诉我们数据的分散程度有多大。
方差是各个数据与均值之差的平方和的平均值，标准差则是方差的平方根。
方差和标准差越大，数据的离散程度越高，反之亦然。
3. 四分位数和箱线图四分位数是将数据分为四个部分的统计量，它们分别是最小值、下四分位数、中位数和上四分位数。
通过四分位数和箱线图，我们可以更直观地看出数据的分布情况和离散程度。
箱线图通过展示四分位数以及异常值的情况，可以帮助我们更有效地描述数据的离散程度。
4. 离散系数离散系数是描述数据离散程度的相对指标，它是标准差除以均值的比值。
离散系数越大，数据的离散程度越高；离散系数越小，数据的离散程度越低。
离散系数可以帮助我们比较不同数据集的离散程度，以便更好地进行数据分析和决策。
5. 峰度和偏度峰度和偏度是描述数据分布形状和偏移程度的指标，它们可以帮助我们了解数据的对称性和偏斜程度。
峰度描述数据分布的尖锐程度，偏度描述数据分布的对称性。
通过峰度和偏度，我们可以更全面地了解数据的离散程度和分布情况。
6. 相关系数相关系数是描述数据之间关系密切程度的指标，它可以帮助我们分析数据的相关性和相互影响。
相关系数的绝对值越接近1，表示数据之间的关系越密切；相关系数越接近0，表示数据之间的关系越独立。
变异系数与相关系数
§1-3 變異係數與相關係數設某次段考，高三某班的國文成績的算術帄均數與標準差分別為80分、10分； 英文成績的算術帄均數與標準差分別為60分、10分；雖然國文與英文的標準差相等，如果我們得到結論是國文與英文成績的差異程度一樣，顯然不合理。
現在我們比較兩科的標準差與算術帄均數的比值：國文科：1080 = 18 ，英文科：1060 = 16 ，從這兩科的比值來看，我們可以認為 英文成績的差異會比國文成績的差異大。
例子二：同時測量一張桌子的長度10次，10次長度的算術帄均數為1.72公尺，標準差為0.04公尺，若我們改變單位將公尺改為公分，算術帄均數為172公分，標準差為4公分，若我們比較兩個標準差0.04公尺與4公分，雖然0.04<4，但是若我們得到這兩筆資料的差異程度不同，這就會鬧笑話了！但是我們比較這兩筆資料標準差與算術帄均數的比值：0.041.72 = 4172 ，這就可以呈現出這兩筆資料的差異程度相同。
比較兩組或兩組以上的資料之差異時，通常採用一種相對的測度值作為比較的標準。
因此無論兩筆資料的單位與取值範圍是否相同，若用算術帄均數為基準，以標準差相對於算術帄均數的比值來比較，就可以比較離散程度，比值愈大表示資料間的差異也愈大。
(1)變異係數(CV)的定義：變異係數的定義：CV=xSX ×100%，S X 為標準差，x 代表算術帄均數。
CV 的意義是計算標準差相對於算術帄均數的百分比。
百分比越大，代表資料越分散。
[例題1] 某校高三有兩班，甲班學生身高帄均值為168.5公分，標準差為7.2公分；乙班學生身高帄均值為159.6公分，標準差為4.8公分。
試問那一班學生身高較懸殊？ [解法]：(CV)甲=7.2168.5 ⨯100%=4.27%(CV)乙=4.8159.6⨯100%=3.01%⇒(CV)甲>(CV)乙 ⇒甲班學生身高差異較乙班大。
(練習1)第一次月考，甲、乙兩班數學的帄均成績分別為80分、70分，標準差分別為9分，8分，試問那一班的同學之程度比較帄均？Ans：甲班(練習2)某次數學考試，統計結果如下表：試求：(1)全部100人的帄均成績X為多少分？(2)那一班的程度比較帄均？用數據說明。
统计学名词解释
名词解释：医学统计学：用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
变量（variable）：观察单位的某项特征变量值（value of variable）：变量的观察结果（测量值）总体（population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。
样本（sample）从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位，其测量值的集合称为样本。
随机抽样（random sample）：按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。
同质（homogeneity）：是针对被研究指标来讲，其影响因素相同。
简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。
变异（variation）：指在自然地状态下，个体测量结果在同质基础上的差异。
等级资料（ordinal data）：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位称为等级资料，如患者的治疗结果可分为治愈，好转，有效，无效，死亡。
有序变量（定性变量的一种）。
概率（probability）：是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大，0<P(A)<1,小概率事件。
频率（frequency）：在相同的条件下，独立重复做n次实验，事件A出现了m次，比值m/n 称为随机事件A在n次实验中出现的频率。
随机误差（random error）：排除了系统误差后的尚存的误差，受多种因素影响，使观察值不按照方向性和系统性而随机的变化，误差变量一般服从正态分布，可以通过统计处理来估计。
系统误差（system error）：由于受试对象，研究者，仪器设备，研究方法等非实验因素影响等确定性原因造成，有一定倾向性或规律性的误差，可以避免。
随机变量（random variable）：是指取值不能事先确定的观察结果，不能用一个正常数来表示，每个变量的取值服从特定的概率分布。
统计学复习资料(名词解释、简答)
统计学复习资料（名词解释、简答)计算题:以老师圈的重点,以及之前布置的作业为主，重点复习11/12章一、名词解释：时间序列数据：是在不同时间收集到的数据，这些数据是按时间顺序收集到的，用于所描述现象随时间变化的情况.总体：是包含所研究的全部个体(数据)的集合样本：是从总体中抽取的一部分元素的集合样本量：构成样本的元素的数目统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量概率抽样:即随机抽样，遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本非概率抽样：抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查简单随机抽样：指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。
分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层,然后从不同的层中独立、随机地抽取样本整群抽样：是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合,称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。
系统抽样:根据样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点,每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式抽样误差：由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差分组数据:根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准化分成不同的组别，分组后的数据称为分组数据。
方法有单变量值分组和组距分组两种。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值中位数:是一组数据排序后处于中间位置上的变量值平均数：也称均值，是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果算术平均数：是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。
几何平均数:是n个变量乘积的n次方根方差：各变量值与其平均数离差平方的平均数经验法则:当一组数据对称分布时,经验法则表明：约有68％的数据在平均数1个标准差的范围之内。
约有95％的数据在平均数2个标准差的范围之内。
约有99%的数据在平均数3个标准差的范围之内。
各种计算系数范文
各种计算系数范文在数学和统计学中，有各种计算系数的方法和公式，用于解决各种问题和推导不同的数学模型。
下面将介绍一些常见的计算系数的方法。
1. 相关系数（Correlation coefficient）：相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）和肯德尔相关系数（Kendall rank correlation coefficient）。
这些相关系数的计算方法各不相同，但都可用于衡量变量间的关联性。
2. 回归系数（Regression coefficients）：回归系数用于建立回归模型，通过拟合一条最佳拟合线或曲线来预测一个变量对另一个或多个变量的影响。
常见的回归系数有斜率（slope）、截距（intercept）、多项式回归系数和对数回归系数等。
3. 变异系数（Coefficient of variation）：变异系数用于衡量数据的相对离散程度，计算公式为标准差除以平均值，并乘以100%。
变异系数可以用于比较两个或多个数据集的离散程度，如果变异系数较大，则表示数据的变异程度较大。
4. 方差-共方差比（Variance-covariance ratio）：方差-共方差比用于衡量多个变量之间的共关联程度。
它等于共方差除以各个变量的方差之和。
方差-共方差比越大，表示变量之间的关联程度越高。
5. 决定系数（Coefficient of determination）：决定系数用于衡量回归模型对因变量的解释程度。
它等于回归模型的可决系数（explained variation）除以总离差平方和（total variation）。
决定系数的取值范围为0到1，越接近1表示模型对数据的解释程度越高。
6. 弹性系数（Elasticity coefficient）：弹性系数用于衡量供求关系中一个变量对另一个变量的相对变化程度。
变异系数的意义
变异系数的意义
变异系数（coefficient of variation;coefficient of variability）是衡量资料中各观测值变异程度的一个统计量.
简单相关系数：
又叫相关系数或线性相关系数。
它一般用字母r 表示。
它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
复相关系数:
又叫多重相关系数
复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。
例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
偏相关系数：
又叫部分相关系数：部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。
偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。
复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性无关的综合指标．再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系
可决系数是相关系数的平方。
意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。
观察点在回归直线附近越密集。
相关系数 变异系数
相关系数变异系数相关系数是统计学中一种重要的测量指标，用于衡量两个变量之间的线性关系强度。
而变异系数则是一种用于比较两个或多个变量变异程度的指标。
本文将从相关系数和变异系数的定义、计算方法、应用领域等方面进行探讨。
一、相关系数的定义和计算方法相关系数是衡量两个变量之间关系强度的一种统计指标，通常用符号r表示。
相关系数的取值范围为-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。
计算相关系数的方法有多种，常用的是皮尔逊相关系数。
皮尔逊相关系数是通过计算两个变量的协方差和标准差来得到的。
具体计算公式如下：r = Cov(X, Y) / (σX * σY)其中，Cov(X, Y)表示变量X和Y的协方差，σX和σY分别表示变量X和Y的标准差。
二、变异系数的定义和计算方法变异系数是一种用于比较两个或多个变量变异程度的指标，它可以消除不同变量之间的量纲差异。
变异系数通常用CV表示，计算公式如下：CV = (σ / μ) * 100%其中，σ表示变量的标准差，μ表示变量的平均值。
三、相关系数和变异系数的应用领域相关系数和变异系数在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用领域。
1. 金融领域：在金融领域中，相关系数常常用于衡量不同股票之间的相关性。
投资者可以通过计算相关系数来判断不同股票之间的关联程度，从而进行投资组合的优化。
2. 经济领域：在经济学中，相关系数常用于衡量不同经济指标之间的关系。
例如，可以通过计算GDP与消费支出之间的相关系数来分析经济增长与消费水平之间的关系。
3. 医学领域：在医学研究中，相关系数可以用于衡量两个变量之间的关系，例如血压和心率之间的关系。
通过计算相关系数，可以判断两个变量之间的相关性，从而进一步研究其影响因素。
4. 生态学领域：在生态学研究中，变异系数常用于衡量物种多样性的变异程度。
通过计算不同物种的变异系数，可以评估生态系统的稳定性和复杂性。
5. 质量管理领域：在质量管理中，变异系数常用于衡量生产过程的稳定性。
反映总体内个体间分散程度的一种方法(一)
反映总体内个体间分散程度的一种方法(一)反映总体内个体间分散程度的一种方法介绍个体间的分散程度是指群体中个体之间的分散程度。
在各种研究领域，我们经常需要量化个体间的分散程度，以便更好地理解和分析数据。
本文将介绍几种常用的方法来反映总体内个体间分散程度。
1. 方差方差是最常用的反映个体间分散程度的方法之一。
它衡量了每个个体与总体均值之间的差异程度。
方差越大，个体间的分散程度就越大。
2. 标准差标准差是方差的平方根，它衡量了个体数据与总体均值的平均偏差程度。
与方差相比，标准差更容易理解和比较，因为它与原始数据的单位相同。
3. 离散系数离散系数是标准差与总体均值的比值。
它衡量了个体数据的相对变异程度。
离散系数越大，个体间的分散程度就越大。
4. 四分位数距离四分位数距离是指上四分位数与下四分位数之间的距离。
它衡量了个体数据在总体分布中的离散程度。
四分位数距离越大，个体间的分散程度就越大。
5. 变异系数变异系数是标准差与总体均值的比值，乘以100。
它衡量了个体数据的相对变异程度，并且可以用于不同单位的数据进行比较。
变异系数越大，个体间的分散程度就越大。
6. 熵熵是信息论中用于度量信息的不确定性的指标。
在个体间的分散程度方面，熵可以衡量个体在总体中的分布情况。
熵越大，个体间的分散程度就越大。
7. 相关系数相关系数衡量了两个个体变量之间的线性关系强度。
在个体间的分散程度方面，相关系数可以反映个体变量之间的相对分散程度。
相关系数越小，个体间的分散程度就越大。
总结以上是几种常用的反映总体内个体间分散程度的方法。
根据不同的研究目的和数据特征，可以选择合适的方法来量化个体间的分散程度。
这些方法可以帮助我们更好地理解和分析数据，为相关领域的研究提供有力的支持。
8. 核密度估计核密度估计是一种非参数的分布估计方法，可以用来描述个体在总体中的分布情况。
通过计算每个个体周围的密度，可以反映个体之间的分散程度。
较高的密度表示个体分布较为集中，而较低的密度表示个体分布较为分散。
《卫生统计学》课程复习资料
《卫生统计学》课程复习资料一、名词解释：1.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。
计量资料亦称定量资料、测量资料。
．其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
2.计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料。
计数资料亦称定性资料或分类资料。
其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
3.等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。
等级资料又称有序变量。
4.总体：总体指特定研究对象中所有观察单位的测量值。
5.样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。
6.变异：同质个体间研究因素的差异。
7.频数表：用来表示一批数据各观察值在不同取值区间出现的频繁程度（频数）。
8.算术均数：描述一组数据在数量上的平均水平。
总体均数用μ表示，样本均数用X表示。
9.中位数：将一组观察值由小到大排列，位次居中的那个数。
10.极差：亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简便但稳定性较差。
11.方差：方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。
12.标准差：是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布的资料，大样本、小样本均可，最为常用。
13.变异系数：用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。
14.正态分布：若资料X的频率曲线对应于数学上的正态曲线，则称该资料服从正态分布。
通常用记号),(2σμN表示均数为μ，标准差为σ的正态分布。
15.标准正态分布:均数为0、标准差为1的正态分布被称为标准正态分布，通常记为2(0,1)N。
16．统计推断：通过样本指标来说明总体特征，这种通过样本获取有关总体信息的过程称为统计推断。
17.抽样误差：由个体变异产生的，由于抽样造成的样本统计量与总体参数的差异，称为抽样误差。
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释Prepared on 21 November 2021【变异系数CV】亦称离散系数，是标准差S与均数X之比，即CV=s/X100%，常用于比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度，或用于比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。
P11【中位数M】指将一组变量值按从小到大的顺序排列，位置居中的观察值水平。
在一个数列中，大于和小于中位数的变量值数目相等。
P10【百分位数Px】一种位置指标，一个百分位数可将一组变量值分为两部分，理论上有X%的变量值比它小，有（100-X）%的变量值比它大。
P10【相关关系】指两变量在宏观上存在关系，但并未精确到可以用函数关系来表达。
这种既是必然的又是不确定的关系称为相关关系。
P107【决定系数】（相关指数）即相关系数r的平方，表示Y的变异中可由X解释的部分占总变异的比例。
P132【回归系数b】即回归直线的斜率，表示自变量增加一个单位时，应变量的平均该变量。
P121【标准化率】又称为调整率，实际上是一加权平均。
选定一个标准组，各小组观察人数为Ni /N作为加权系数：w1、w2、……wi，各组均按改组系数求加权平均率，即标准化率。
【个体变异】（变异）以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在其观察单位之间现实的差别。
P5【标准误】将样本统计量的标准差称为统计量的标准误（SE），用来衡量抽样误差的大小。
样本均数的标准差称为标准误。
【可信(置信)区间CI】【区间估计】区间估计是按一定的概率或可信度（1-）用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度为1-的可信区间。
P37【参考值范围】（正常值范围，正常值）由于正常人的形态、功能、生化等各种指标的数据因人而异，且同一个人的某些指标会随时间、机体内外环境的改变而变化，因此需要确定其波动范围。
参考值范围是临床医生判断正常与异常的参考依据。
P24【概率P】随机事件发生可能性大小的一个度量，取值范围为0≤P≤1。
kge评价指标
KGE（Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit metric for hydrological models）是一种衡量水文模型性能的指标，它同时考虑了水文循环的准确性、变化的趋势和潜在的不确定性。
KGE指标是通过比较模型模拟流量与实测流量的累积分布函数来评估模型的模拟能力的。
它是一种全面的指标，可以同时评估不同时间尺度内的模拟能力和分布特征，并且对于不同流域和水文环境也具有较强的通用性。
KGE指标中包含三个组成部分，分别是偏移率、相关系数和变异系数，它们分别代表了模拟流量与实测流量的平均偏差、线性关系和变化幅度。
其中，偏移率反映了流量的绝对误差，它可以通过计算模型预测流量与实际流量的平均值差异来计算。
相关系数则用来表示流量的相对误差，它反映了模型预测流量与实际流量之间的线性关系，通过计算模型预测流量与实际流量之间的相关性系数来计算。
变异系数则用来表示模型模拟流量与实测流量的变化幅度，它可以通过计算模型预测流量的标准差与实际流量的标准差比率来计算。
三个组成部分的权重可通过实际应用中的数据进行调整，以更好地适应具体的模拟需求。
KGE指标被广泛应用于水文模型的评估和优化中，它可以用作参数估计、模型选择和模型预测的依据。
该指标可以定量评估模型的准确性、稳健性和适应性，提供有力的支持来指导水资源规划和管理。
在实际应用中，KGE指标可以被应用于研究不同间接测量方法的流量估算精度，评估不同气候情境下水文循环的变化和对流域的影响，优化水文模型参数，以及预测水文过程的未来变化趋势等方面。
请注意，尽管KGE指标在水文学研究中具有很强的优势，但仍然存在一些不足之处。
例如，KGE指标只能反映流量的总体趋势，无法对流量的频率特征和极端事件进行识别。
此外，该指标也无法反映流量的空间分布特征和地形效应，这对于流域内不同区域的水资源管理和保护至关重要。
因此，在实际应用中，需要将KGE指标与其他指标相结合，综合考虑模型的误差来源和流域特征，以全面评估水文模型的性能。
相关系数 变异系数
相关系数变异系数相关系数和变异系数是统计学中常用的两个指标，用于描述数据的相关性和变异程度。
相关系数衡量了两个变量之间的线性关系强度，而变异系数则是衡量数据的相对离散程度。
本文将分别介绍相关系数和变异系数的概念、计算方法以及应用。
一、相关系数相关系数是用来度量两个变量之间相关关系的强度和方向的统计指标。
相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关关系。
相关系数的计算方法有很多种，常用的是皮尔逊相关系数。
皮尔逊相关系数的计算公式为：相关系数 = 协方差 / (标准差1 * 标准差2)。
其中，协方差衡量了两个变量之间的总体关系，标准差衡量了单个变量的离散程度。
相关系数越接近于1或-1，说明两个变量之间的相关性越强；相关系数越接近于0，说明两个变量之间的相关性越弱或不存在。
相关系数的应用非常广泛。
在金融领域，相关系数可以用来衡量不同资产之间的相关性，从而进行风险管理和资产配置；在社会科学研究中，相关系数可以用来探索变量之间的关系，了解社会现象的发展规律；在医学研究中，相关系数可以用来评估药物疗效或者疾病的相关因素。
二、变异系数变异系数是用来衡量数据相对离散程度的统计指标。
变异系数的计算公式为：变异系数= (标准差/ 平均值) * 100%。
变异系数的取值范围为0到正无穷，数值越大表示数据的离散程度越高，反之则离散程度越低。
变异系数的应用主要用于比较不同样本或群体之间的离散程度。
例如，在市场研究中，可以使用变异系数来比较不同品牌的销售数据的离散程度，从而评估市场的竞争程度；在生物学研究中，可以使用变异系数来比较不同物种的性状离散程度，从而了解物种的适应性。
相关系数和变异系数是两个常用的统计指标，用于描述数据的相关性和变异程度。
相关系数可以衡量变量之间的线性关系强度和方向，而变异系数可以衡量数据的相对离散程度。
它们在各个领域都有广泛的应用，帮助人们更好地理解数据和现象，做出科学的决策。
用于描述样本特征的指标
用于描述样本特征的指标概述在数据分析和机器学习领域，样本特征的指标是用来描述和衡量样本的特征属性的量化指标。
这些指标可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更准确的预测和决策。
本文将介绍常用的用于描述样本特征的指标，包括基本统计指标、相关系数、变异系数、偏度与峰度等。
基本统计指标基本统计指标是描述样本特征的最常用的指标之一，它们可以帮助我们了解样本的中心位置、离散程度和分布形态。
以下是一些常用的基本统计指标：1.均值（Mean）：均值是样本特征的平均值，用于表示样本的中心位置。
计算方法为将所有样本特征值相加，再除以样本数量。
2.中位数（Median）：中位数是样本特征的中间值，它将样本特征值按照大小排序后，找出中间位置的值。
中位数在样本中的位置不受极端值的影响，更能反映样本的典型特征。
3.众数（Mode）：众数是样本特征中出现频率最高的值，用于表示样本的分布形态。
一个样本可能有一个或多个众数。
4.方差（Variance）：方差衡量了样本特征值与均值的离散程度，用于表示样本的分散程度。
方差越大，样本的特征值越分散。
5.标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用于度量样本特征值的离散程度。
标准差越大，样本的特征值离散程度越大。
6.百分位数（Percentile）：百分位数是将样本特征值按照大小排序后，找出某个百分比位置的值。
例如，第25百分位数表示25%的样本特征值小于等于它。
相关系数相关系数是用于衡量两个样本特征之间关系的指标。
以下是常用的相关系数：1.皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）：皮尔逊相关系数衡量了两个样本特征之间的线性关系强度和方向。
取值范围为-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。
2.斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation coefficient）：斯皮尔曼相关系数衡量了两个样本特征之间的单调关系强度和方向。
货币时间价值与投资规划常用符号与公式
σp = w1σ1 + w2σ2 σp = (w12σ12 + w22σ22)1/2 σp = | w1σ1 - w2σ2 |
： 16. 资本配置和资本配置线（CAL）
σ p = (1 − y )σ A ， E ( R p ) = yR f + (1 − y ) E ( RA ) => E ( R p ) = R f +
R：收益率； R ：平均收益率； E（R） ：预期收益率； k：必要收益率； RP：风险溢价；
π e ：预期通货膨胀率；
σ2：方差； σ：标准差； ρ：相关系数；
RRf：真实无风险收益率；
CV：变异系数； Cov（Ri，Rj）或σij：协方差； E(Rp)：资产组合的预期收益率；
W1 / W2 / y：权重；
=∑
t =1
对于半年复利，到期收益率、持有期收益率、赎回收益率公式中的 C 要 除以 2，期数要乘以 2，计算出来的收益率×2 才是年收益率，实际中可以使 用财务计算器货币时间价值功能键直接计算。
股票常用符号和公式
一． 股票常用符号
D：红利； E：每股收益； k：必要收益率/贴现率； b：收益留存率； PN：股票卖价
Max [ St − E , 0]
5. 看涨期权的上限为股票价格 S0，下限为内在价值 Max [ St − E , 0] ；看跌期权上
限为执行价格 E，下限为内在价值 Max [ E − St , 0]
FPSB 唯一授权的网络培训机构 咨询热线：400-886-8833
6. 期货交易保证金：开仓保证金=交易金额×保证金比率
17. 资本市场线（CML） ： E ( Rp ) = R f + E ( Rm ) − R f
医学统计学名词解释
【变异系数CV】亦称离散系数，是标准差S与均数⎺X之比，即CV= s/⎺X ⨯100%，常用于比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度，或用于比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。
P11【中位数M】指将一组变量值按从小到大的顺序排列，位置居中的观察值水平。
在一个数列中，大于和小于中位数的变量值数目相等。
P10【百分位数Px】一种位置指标，一个百分位数可将一组变量值分为两部分，理论上有X%的变量值比它小，有（100-X）%的变量值比它大。
P10【相关关系】指两变量在宏观上存在关系，但并未精确到可以用函数关系来表达。
这种既是必然的又是不确定的关系称为相关关系。
P107【决定系数】（相关指数）即相关系数r的平方，表示Y的变异中可由X解释的部分占总变异的比例。
P132【回归系数b】即回归直线的斜率，表示自变量增加一个单位时，应变量的平均该变量。
P121【标准化率】又称为调整率，实际上是一加权平均。
选定一个标准组，各小组观察人数为N i/N作为加权系数：w1、w2、……w i，各组均按改组系数求加权平均率，即标准化率。
【个体变异】（变异）以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在其观察单位之间现实的差别。
P5【标准误】将样本统计量的标准差称为统计量的标准误（SE），用来衡量抽样误差的大小。
样本均数的标准差称为标准误。
【可信(置信)区间CI】【区间估计】区间估计是按一定的概率或可信度（1-α）用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度为1-α的可信区间。
P37【参考值范围】（正常值范围，正常值）由于正常人的形态、功能、生化等各种指标的数据因人而异，且同一个人的某些指标会随时间、机体内外环境的改变而变化，因此需要确定其波动范围。
参考值范围是临床医生判断正常与异常的参考依据。
P24【概率P】随机事件发生可能性大小的一个度量，取值范围为0≤P≤1。
P3【小概率事件】当某事件发生的概率小于等于0.05时，称为小概率事件。
cv和kv 系数关系
CV和KV系数关系1. 介绍在统计学中，CV和KV系数是用来衡量变量之间相关性的指标。
CV代表变异系数（Coefficient of Variation），而KV代表相关系数（Coefficient of Correlation）。
CV和KV系数可以帮助我们理解两个变量之间的关系，从而更好地分析和解释数据。
本文将详细介绍CV和KV系数的含义、计算方法以及它们之间的关系。
2. 变异系数（CV）变异系数（CV）是用来衡量数据的离散程度的一种指标。
它可以帮助我们比较不同变量的离散程度，尤其适用于比较具有不同单位或不同量级的变量。
CV的计算公式如下：CV = (标准差 / 平均值) * 100%其中，标准差是衡量数据分布的离散程度的一种统计量，平均值是数据的平均数。
CV的取值范围通常是0%到正无穷大。
CV越大，表示数据的离散程度越大；CV越小，表示数据的离散程度越小。
3. 相关系数（KV）相关系数（KV）是用来衡量两个变量之间相关性的一种指标。
它可以帮助我们理解两个变量之间的线性关系的强度和方向。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient）等。
皮尔逊相关系数是一种衡量两个连续变量之间线性关系的指标，计算公式如下：KV = Cov(X, Y) / (σX * σY)其中，Cov(X, Y)是变量X和Y的协方差，σX和σY分别是变量X和Y的标准差。
皮尔逊相关系数的取值范围是-1到1。
当KV接近1时，表示两个变量之间存在强正线性关系；当KV接近-1时，表示两个变量之间存在强负线性关系；当KV接近0时，表示两个变量之间不存在线性关系。
斯皮尔曼相关系数是一种衡量两个有序变量之间单调关系的指标，它不要求变量之间呈现线性关系。
斯皮尔曼相关系数的取值范围也是-1到1，具体计算方法略有不同。
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水平高低不同时，就不能用全距、平均差、标准 差进行对比分析，因为它们都时绝对指标.其数 值的大小不仅受各单位标志差异程度的影响，而 且受到总体各单位标志值本身水平高低的影响； 为了对比分析不同水平变量数列之间标志值的变 异程度，就必须消除数列水平高低的影响，这时 就要计算变异系数
X (c)
Y
X與Y之 間的關係 是正向還 是反向？
X (d)
觀
Covariance, 共變異數
念
• 我們用簡單圖形可以來瞭解兩變數x與y
之間的關係。另一種分析兩變數關係的
統計技術為相關分析(correlation analysis)。
• e, 共變量
XY
XiYi Xi Yi n
X
2 i
Xi 2 n
Yi2 Yi 2 n
• 兩組樣本之間的相關程度，其值介於-1與 1之間。
Y
r = 0.8
X (a)
Y
r = .95
X (b)
Y
r=0
X (c)
Y
r=0
X (a)
Y
r = -.90
• 可以顯示兩連續變數x, y之間的關聯
形式與
100
強度：
90
( xi , yi )
依 80 變 70 項 60
y 50
40
甌贾 禣
30
自變項x
20
200
400
600
800
觀 念
1000
Y
X與Y之
間的關係
為線性還
是非線性？
X (a)
Y
X與Y之 間的關係 為線性還 是非線性？
X (b)
Y
X與Y之 間的關聯 強度為何？
2
0
2
⊕I
(14-10)(8-5) =(4)(3)
y
(6-10)(3-5)=(-4)(-2)
4 x6
X
IV
8
10
16
II
14
12
10 Y
8
6
4 III ⊕
2
0
2
⊕I
(13-10)(8-5)
=(-3)(3)
y
4 x6
X
(5-10)(8-5)=(-5)(3)
IV
8
10
• 相關係數 r 定義為
• 乙班CV = 13/65 * 100% = 20%
• 某機構曾研究溫度對翻車魚(sunfish)的 存活之影響。在一定溫度下, 經 x 單位 時間, 翻車魚存活 y 比例的數據如下：
• (0.10, 1.00), (0.15, 0.95), (0.20, 0.95), (0.25, 0.90), (0.30, 0.85),(0.35, 0.70), (0.40, 0.65), (0.45, 0.60), (0.50, 0.55), (0.55, 0.40),
• 最小平方法主要是求出迴歸係數β0,β1 ，使 Σ(Yi-(β0+ β1 X))2最小。
• 可解出迴歸係數分別為
• 設甲、乙兩班某次數學考試成績，甲班 樣本平均數為60分，樣本標準差為18分， 乙班樣本平均數為65分，樣本標準差為 13分。
• 甲班CV = 18/60 * 100% = 30%
• 設有兩組樣本X1、X2、X3、……Xn及Y1、 Y2、Y3、……Yn ，其樣本平均數分別為 X、Y樣本標準差分別為Sx、Sy，且兩組 樣本之樣本共變異數(covariance) 定 義為Sxy
sXY
X i X Yi Y n 1
16
II
14
12
10 Y
8
6
⊕
4
III
念
• 假設兩隨機變數Y與X之間具有某種關聯， 測量兩變數之間是否有關連的一個有效指標 為共變異數(covariance)
sX2
xi x 2
n 1
樣 本 變
sY2
yi y 2
n 1
異 數
sXY
xi
x yi
n 1
y
相關係數 (correlation coefficient)
相關
變異係數與相關係數
• 變異係數(coefficient of variation) • 相關係數(correlation coefficient)
變異係數 (coefficient of variation)
• 變異係數定義為樣本標準差除以樣本平均數。 有時也用百分比表示：
相關係數 (correlation coefficient)
X (d)
Y
r = -0.5
X (c)
相關係數的強弱
• r = 1 為完全相關 • r = 0 為無相關
0.7 r 1 為高度相關
0.3 r 0.7 為中度相關
0 r 0.3 為低度相關
最小平方法 (least squares method)
• 若有 n 筆資料(x1,y1)、(x2,y2)、 (x3,y3) 、…… (xn,yn) 假設 y 對 x 的線性 迴歸線為 Y=β0+ β1 X
运用变异系数时应注意
（1）有关的事物间才能作比较，不要将风马 牛不相及的东西硬拉在一起作比较；
（2）均数小于标准差时应考虑其实际运用 价值。因为在这种情况下，可能誇大变异， 故不宜使用；
（3）比较两变异系数间是否真有差别，亦 应作假设检验，不能只看表面值就下结论。
• 变异系数是以相对数形式表现的变异指标。它是 通过变异指标中的全距、平均差或标准差与平均 数的对比得到的。常用的是标准差系数。