Il coefficiente di variazione (CV), noto anche come "variabilità relativa", è uguale alla deviazione standard di una distribuzione divisa per la sua media. Come discusso in "Mathematical Statistics" di John Freund, il CV differisce dalla varianza in quanto la media "normalizza" il CV in un modo, rendendolo univoco, il che facilita il confronto tra popolazioni e distribuzioni. Ovviamente, il CV non funziona bene per le popolazioni simmetriche rispetto all'origine, poiché la media sarebbe così vicina a zero, rendendo il CV piuttosto alto e volatile, indipendentemente dalla varianza. Puoi calcolare CV dai dati campione di una popolazione di interesse, se non conosci direttamente la varianza e la media della popolazione.

Calcola la media campionaria, utilizzando la formula? =? x_i /n, dove n è il numero del punto dati x_i nel campione e la somma è su tutti i valori di i. Leggi i come pedice di x.

Ad esempio, se un campione di una popolazione è 4, 2, 3, 5, la media campionaria è 14/4 = 3,5.

Calcola la varianza campionaria, usando la formula? (x_i -?) ^ 2 /(n-1).

Ad esempio, nell'insieme di campioni sopra, la varianza campionaria è [0,5 ^ 2 + 1,5 ^ 2 + 0.5 ^ 2 + 1.5 ^ 2] /3 = 1.667.

Trova la deviazione standard del campione risolvendo la radice quadrata del risultato del passaggio 2. Quindi dividi per la media campionaria. Il risultato è il CV.

Continuando con l'esempio precedente,? (1.667) /3.5 = 0.3689.