離散系數(shù)

離散系數(shù)是稱為變異系數(shù)或標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)，即標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值，主要用于不同類別數(shù)據(jù)離散程度的比較，記為 CV。離散系數(shù)計(jì)算公式為：離散系數(shù)=標(biāo)準(zhǔn)差/均值。

更新時(shí)間：2024-10-24 16:17:07 查看全文>>

離散程度的測(cè)度主要包括哪些

離散程度反映的是數(shù)據(jù)之間的差異程度。衡量離散程度的指標(biāo)包括方差、標(biāo)準(zhǔn)差、離散系數(shù)。數(shù)據(jù)的離散程度越大，集中趨勢(shì)的測(cè)度值對(duì)該組數(shù)據(jù)的代表性就越差，離散程度越小，其代表性就越好。
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集中趨勢(shì)的測(cè)度指標(biāo)主要有哪些
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需求交叉彈性系數(shù)為負(fù)的原因

需求交叉彈性是指一種商品（j）價(jià)格的相對(duì)變化與由此引起的另一種商品（i）需求量相對(duì)變動(dòng)之間的比率。需求交叉彈性系數(shù)為負(fù)代表兩種商品之間是互補(bǔ)關(guān)系。如果兩種商品必須同時(shí)使用才能滿足消費(fèi)者的某一欲望，則稱這兩種商品之間存在互補(bǔ)關(guān)系。
需求數(shù)量變動(dòng)和需求變動(dòng)的區(qū)別：
需求數(shù)量變動(dòng)是假定其他因素不變，只考慮需求與價(jià)格的關(guān)系，需求量的變化是沿著既定的需求曲線進(jìn)行的，即價(jià)格上升，需求量減??；價(jià)格下降，需求量增大。需求變動(dòng)是假定價(jià)格不變，由于消費(fèi)者收入或消費(fèi)者偏好等因素的變化引起需求的相應(yīng)變化，這種變化表現(xiàn)為需求曲線的位移。
需求是指在一定時(shí)間內(nèi)和一定價(jià)格條件下，消費(fèi)者對(duì)某種商品或服務(wù)愿意而且能夠購(gòu)買的數(shù)量。必須注意，需求與通常所說(shuō)的需要是不同的。需求的構(gòu)成要素有兩個(gè)：一是消費(fèi)者愿意購(gòu)買，即有購(gòu)買的欲望；二是消費(fèi)者能夠購(gòu)買，即有支付能力。兩者缺一不可。
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標(biāo)準(zhǔn)差是什么

標(biāo)準(zhǔn)差：
標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。我們經(jīng)常使用標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)測(cè)度數(shù)據(jù)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差不僅能度量數(shù)值與均值的平均距離，還與原始數(shù)值具有相同的計(jì)量單位。標(biāo)準(zhǔn)差與方差計(jì)算比較簡(jiǎn)便，又具有比較好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，是應(yīng)用最廣泛的統(tǒng)計(jì)離散程度的測(cè)度方法。但是標(biāo)準(zhǔn)差與方差只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)。此外，與均值一樣，它們對(duì)極端值也很敏感。
標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式：
標(biāo)準(zhǔn)差公式是一種數(shù)學(xué)公式。標(biāo)準(zhǔn)差也被稱為標(biāo)準(zhǔn)偏差，或者實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差，公式如下所示：
兩種證券形成的資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差=(W12σ12+W22σ22+2W1W2ρ1，2σ1σ2)開(kāi)方，當(dāng)相關(guān)系數(shù)ρ1，2=1時(shí)，資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差σP=W1σ1+W2σ2;當(dāng)相關(guān)系數(shù)ρ1，2=-1時(shí)，資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差σP=W1σ1-W2σ2。
樣本標(biāo)準(zhǔn)差=方差的算術(shù)平方根=s=sqrt（（（x1-x）^2+（x2-x）^2+......（xn-x）^2）/（n-1））
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方差是什么

方差是什么?
方差是數(shù)據(jù)組中各數(shù)值與其均值離差平方的平均數(shù)，它能較好地反映出數(shù)據(jù)的離散程度，是實(shí)際中應(yīng)用最廣泛的離散程度測(cè)度值。方差越小，說(shuō)明數(shù)據(jù)值與均值的平均距離越小，均值的代表性越好。
方差是反映數(shù)據(jù)離散程度的重要測(cè)度指標(biāo)，但是其單位是原數(shù)據(jù)單位的平方，沒(méi)有解釋意義。
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