Python学习笔记：变异系数

一、解释

变异系数（coefficient of variation）又称离散系数，是一个衡量数据离散程度的、没有量纲的统计量。

其值（CV）为标准差与平均值之比。

变异系数取值一般为：[0, +无穷)

二、实现

import numpy as np
def coefficient_of_variation(data):
    mean = np.mean(data) # 平均值
    std = np.std(data, ddof=0) # 标准差 自由度
    cv = std / mean
    return cv

data_test1 = [1,2,3,4,5,6,7]
data_test2 = [1,1,1,4,7,7,7]

print("CV of data_test1:", coefficient_of_variation(data_test1))
print("CV of data_test2:", coefficient_of_variation(data_test2))
# CV of data_test1: 0.5
# CV of data_test2: 0.6943650748294136

三、实际应用

变异系数通常用来比较两组量纲差异明显的数据的离散程度。

例如：两个粉丝数差距显著的社交媒体账号推文点赞数的离散程度。

参考链接：统计学的Python实现-016：变异系数