Статистика - коэффициент вариации

Коэффициент вариации

Стандартное изменение - это абсолютная мера дисперсии. Когда необходимо провести сравнение между двумя сериями, используется относительная мера дисперсии, известная как коэффициент вариации.

Коэффициент вариации CV определяется и задается следующей функцией:

Формула

$ {CV = \ frac {\ sigma} {X} \ times 100} $

Где -

  • $ {CV} $ = коэффициент вариации.

  • $ {\ sigma} $ = стандартное отклонение.

  • $ {X} $ = среднее.

пример

Problem Statement:

Из следующих данных. Определите рискованный проект, более рискованный:

Год 1 2 3 4 5
Проект X (Денежная прибыль в лакхах) 10 15 25 30 55
Проект Y (Денежная прибыль в лакхах) 5 20 40 40 30

Solution:

Чтобы идентифицировать рискованный проект, мы должны определить, какой из этих проектов менее стабильно приносит прибыль. Следовательно, мы вычисляем коэффициент вариации.

Проект Икс Проект y
$ {X} $ $ {X_i - \ bar X} $
$ {x} $
$ {x ^ 2} $ $ {Y} $ $ {Y_i - \ bar Y} $
$ {y} $
$ {y ^ 2} $
10 -17 289 5 -22 484
15 -12 144 20 -7 49
25 -2 4 40 13 169
30 3 9 40 13 169
55 28 784 30 3 9
$ {\ sum X = 135} $   $ {\ sum x ^ 2 = 1230} $ $ {\ sum Y = 135} $   $ {\ sum y ^ 2 = 880} $

Project X

$ {Здесь \ \ bar X = \ frac {\ sum X} {N} \\ [7pt] = \ frac {\ sum 135} {5} = 27 \\ [7pt] и \ \ sigma_x = \ sqrt {\ frac {\ sum X ^ 2} {N}} \\ [7pt] \ Rightarrow \ sigma_x = \ sqrt {\ frac {1230} {5}} \\ [7pt] = \ sqrt {246} = 15.68 \\ [ 7pt] \ Rightarrow CV_x = \ frac {\ sigma_x} {X} \ times 100 \\ [7pt] = \ frac {15.68} {27} \ times 100 = 58.07} $

Project Y

$ {Здесь \ \ bar Y = \ frac {\ sum Y} {N} \\ [7pt] = \ frac {\ sum 135} {5} = 27 \\ [7pt] и \ \ sigma_y = \ sqrt {\ frac {\ sum Y ^ 2} {N}} \\ [7pt] \ Rightarrow \ sigma_y = \ sqrt {\ frac {880} {5}} \\ [7pt] = \ sqrt {176} = 13,26 \\ [ 7pt] \ Rightarrow CV_y = \ frac {\ sigma_y} {Y} \ times 100 \\ [7pt] = \ frac {13.25} {27} \ times 100 = 49.11} $

Поскольку коэффициент вариации для проекта X выше, чем для проекта Y, следовательно, несмотря на одинаковую среднюю прибыль, проект X более рискован.