Un coeficiente de variación, a menudo abreviado CV, es una forma de medir cómo los valores de dispersión están en un conjunto de datos en relación con la media. Se calcula como:
- σ: la desviación estándar del conjunto de datos
- μ: la media del conjunto de datos
En pocas palabras, el coeficiente de variación es la relación entre la desviación estándar y la media.
- σ: la desviación estándar del conjunto de datos
- μ: la media del conjunto de datos
Cuanto mayor sea el coeficiente de variación, mayor es la desviación estándar en relación con la media.
Una pregunta que los estudiantes a menudo tienen es: ¿qué se considera un buen valor para un coeficiente de variación?
La respuesta: no hay un valor específico para un coeficiente de variación que se considera un valor «bueno». Depende de la situación.
En la mayoría de los casos, cuanto menor sea el coeficiente de variación, mejor porque significa que la propagación de los valores de datos es baja en relación con la media. Los siguientes ejemplos ilustran este fenómeno en diferentes campos.
En la industria financiera, el coeficiente de variación se utiliza para comparar el rendimiento promedio esperado de una inversión en relación con la desviación estándar esperada de la inversión.
Por ejemplo, supongamos que un inversor está considerando invertir en los siguientes dos fondos mutuos:
Fondo mutuo A: media = 9%, desviación estándar = 12.4%
¿Qué significa un coeficiente de variación mayor a 100?
Geométricamente, ¿qué significa que el coeficiente de variación = 100%? Sé que en ese caso, la desviación estándar debe ser igual a la media, pero no puedo imaginar el caso en el que ocurre esa igualdad.
El coeficiente de variación simplemente expresa la desviación estándar como una fracción del valor medio, y se aplica mejor a los datos a escala de relación que tiene un valor cero significativo. Un CV bajo indica que la distribución es estrecha sobre la media, mientras que un CV alto indica que la distribución tiene más variabilidad sobre la media. Un CV en o por encima de 1 generalmente se considera una alta variabilidad, ya que la desviación estándar es igual o superior a la media.
Una distribución exponencial es un ejemplo de una distribución que tiene un coeficiente de variación igual a 1, ya que tiene una media igual a su desviación estándar. Los CV por encima de 1 se pueden ver en datos a escala de relación con colas pesadas, como en una distribución hiperexponencial. En los datos a escala de relación, un valor no puede estar más lejos de la media que cero en el extremo bajo, pero puede ser arbitrariamente alto en el extremo superior: estos valores de la cola superior pueden contribuir en gran medida a la desviación estándar.
¿Qué pasa si el coeficiente de variación es alto?
El coeficiente de variación, definido por la relación entre la desviación estándar y los medios, V = σ/ proporciona una indicación de la variabilidad de las observaciones detectadas. En particular, si:- V = 1, entonces σ = y el promedio no es un índice correcto;
- V = 0, entonces σ = 0 y el promedio es un índice perfecto;
- V> 0.5, el promedio no es un índice correcto;
- V ≤ 0.5, el promedio es un índice correcto.
El campo de variación es 2 – 0 = 2;
El promedio es = 1;
La mediana es = 1
La desviación estándar es σ = 1;
El coeficiente de variación es V = 1.
Dado que la desviación estándar se aleja del promedio solo para el extremo positivo ( – σ = 0), ( + σ = 2), y esto coincide con el mayor número de datos observados, está claro que el promedio pierde el significado de estadística índice correcto (como también es del coeficiente de variación): es necesario recurrir a la moda.
La siguiente reccolta de ejemplos tiene el propósito de practicar para interpretar las características principales de una distribución de datos de manera sintética, identificando los índices de posición más adecuados para describirlo. Todas las perturbaciones se caracterizan por 10 valores, cuya suma es 1000 y cuyo promedio es 100. Los otros indicadores de posición varían según una base de caso.Los datos se presentan en el formato [A1, A2, A3, un] formato y su representación gráfica se obtienen al llevar las coordenadas a las que las observaciones individuales, AN, y en orden la frecuencia con la que aparecen las observaciones. Por ejemplo, [73, 72, 73, 74, 70, 76, 72, 74, 74, 73] son datos que se refieren al número de latidos cardíacos por minuto registrados dentro de los 10 días a un paciente. Luego, en la abscisa informaremos los ritmos registrados, y en orden la frecuencia con la que aparecen (tres veces 73, dos veces 72, etc.). De esta manera, se obtiene el diseñador gráfico discutido en la página anterior.
¿Qué indica un coeficiente de variación de 10 %?
El coeficiente de variación (CV) es una medida de la variabilidad relativa. Esta es la relación entre la desviación estándar y el promedio (promedio). Por ejemplo, la expresión «La desviación estándar es el 15% del promedio» es un CV.
El CV es
particularmente útil cuando necesita analizar los resultados de dos
Velocidad o pruebas únicas que tienen diferentes medidas o cualidades. Por
Ejemplo, si por casualidad, compara los resultados de dos pruebas que tienen
diferentes componentes de notación. Si, por casualidad, el ejemplo tiene un CV de 12
% y prueba B Un CV del 25 %, verá que el ejemplo B es más variado,
En comparación con su promedio.
Cómo
Encuentre un coeficiente de variación: Contenido:
la
El coeficiente de variación (CV) es una medida de la variabilidad relativa. Esto es
La relación entre la desviación estándar y el promedio (promedio). Por ejemplo,
La expresión «La desviación estándar es el 15% del promedio» es un CV.
El CV es
particularmente útil cuando quieres comparar los resultados de dos
diferentes encuestas o pruebas que tienen diferentes medidas o valores.
Por ejemplo, si compara los resultados de dos pruebas que tienen
Diferentes mecanismos de notación. Si la muestra tiene un CV del 12 % y
La muestra de CV del 25 %, diría que la muestra B tiene un
mayor variación, en comparación con su promedio.
La formula
del coeficiente de variación es el siguiente:
Coeficiente
variación = (espacio estándar / medio) * 100.
¿Cómo se lee la fórmula del coeficiente de variación?
El coeficiente de variación se refiere a la medida estadística que ayuda a medir la dispersión de los diversos puntos de datos en la serie de datos alrededor de la media y se calcula dividiendo la desviación estándar mediante la media y multiplicando el resultado con 100.
El término «coeficiente de variación» se refiere a la métrica estadística que se utiliza para medir la variabilidad relativa en una serie de datos alrededor de la media o para comparar la variabilidad relativa de un conjunto de datos con el de otros conjuntos de datos, incluso si su métrica absoluta puede poder ser drásticamente diferente. Matemáticamente, el coeficiente de fórmula de variación se representa como,
Fórmula de coeficiente de variación = desviación estándar / media
- Xi = ésimo variable aleatoria
- X = media de la serie de datos
- N = número de variables en la serie de datos
El cálculo de la ecuación de coeficiente de variación se puede hacer utilizando los siguientes pasos:
- Xi = ésimo variable aleatoria
- X = media de la serie de datos
- N = número de variables en la serie de datos
Precio medio de las acciones = suma de los precios de las acciones / número de días (sumar todos los precios de las acciones y dividir por el número de días. El cálculo detallado se menciona en la última sección del artículo)
¿Cómo se interpreta la variación?
Después de la emisión y el registro de una factura, puede ocurrir que es necesario hacer una rectificación que reduzca el impuesto o el impuesto relacionado, por ejemplo, como consecuencia de los eventos que han ocurrido o, también, de errores en la facturación. La cuestión de una variación de disminución del IVA (notas de crédito calificadas) se rige por el arte. 26 co. 2 ss. del decreto presidencial 633/72 y difiere de los de la variación creciente a medida que su problema tiene lugar de manera opcional y no por obligación por parte del cedente/prestamista.
Sin embargo, ¿cuáles son los casos que permiten disminuir la cuestión de las notas de IVA?
- La terminación contractual, relacionada con contratos continuos o periódicos, como resultado del no fichamiento de una de las dos partes; Típicamente, la falta de pago de la consideración por parte del cesionario o cliente (Art. 26 co. 9 del decreto presidencial 633/72).
En estos casos, es provisto por el arte. 26 co. 2 del decreto presidencial 633/72 La posibilidad de que el transferidor emita una nota de variación específica (o nota de crédito), que, que contaba en el registro del IVA, atribuye a la nota el derecho de deducir el impuesto correspondiente del que se había convertido en un deudor con el Factura emitida originalmente. Por el contrario, el cesionario o el comprador deberán tener en cuenta la nota de variación en el registro de ventas del IVA, lo que provoca una deuda de IVA igual a la deducción previamente realizada. El propósito de este mecanismo consiste en garantizar la neutralidad del impuesto para las personas imponibles.
La disciplina privada antes de la reforma siempre que, en caso de que el deudor hubiera estado sujeto a procedimientos de bancarrota, no era posible emitir notas de corrección para disminuir en la cantidad de IVA que se coloca en la factura antes del final de los procedimientos, por lo tanto, Ampliando la recuperación de los tiempos del IVA pagado pero en realidad no recogido.
¿Qué unidades tiene el coeficiente de variación?
El coeficiente de variación es un índice que se utiliza para comparar la variabilidad de dos o más fenómenos. Un grave error es usar la desviación estándar, que es un índice de dispersión, como un medio para comparar la variabilidad de dos caracteres.
En estadísticas, el coeficiente de determinación (más comúnmente R2) es un índice que mide el enlace entre la variabilidad de los datos y la corrección del modelo estadístico utilizado. Está vinculado a la fracción de la varianza no explicada por el modelo.
R se llama «coeficiente de correlación» y se calcula con la ayuda de un software estadístico. Estrictamente, el coeficiente de correlación no debe usarse para dos variables vinculadas por una relación de causa-efecto; De hecho, describe una relación simple entre dos variables.
La letra S en estadísticas indica la desviación estándar de la muestra. En cambio, su cuadrado indica la varianza de la muestra. Con la letra griega, Sigma se refiere a la población: Sigma indica la desviación estándar de la población y la imagen Sigma indica la varianza de la población.
Si el valor p relacionado con la prueba F es muy bajo (a menudo se considera un umbral alfa = 0.05), entonces puede decir que la imagen es estadísticamente significativa. Si, por otro lado, el valor del valor p de la prueba F está más allá del umbral establecido, entonces se dice que la imagen no es estadísticamente significativa.
Para expresar la relación entre dos variables, en términos de entidad y dirección, se utiliza el coeficiente de correlación. Este coeficiente está estandarizado y puede tomar valores que van desde –1.00 (correlación negativa perfecta) y +1.00 (correlación positiva perfecta).
¿Cómo se interpreta el rango de variacion?
Un uso importante de las estadísticas es medir la variabilidad o la propagación de los datos. Por ejemplo, dos medidas de variabilidad son la desviación estándar y el rango. La desviación estándar mide la propagación de datos de la puntuación promedio media de la media. Una vez que se conozca la desviación estándar, se pueden realizar otras formaciones linealimentales en los datos sin procesar para obtener otros puntajes que proporcionan más información sobre la variabilidad, como la puntuación Z y el puntaje T. El rango, otra medida de SPREAD, es simplemente la diferencia entre los valores de datos más grandes y pequeños. El rango es la medida de variabilidad más simple para calcular.
La desviación estándar puede ser una herramienta efectiva para los maestros. El StandardDeviation puede ser útil para analizar los resultados de las pruebas de la sala de clase. Una gran definición estándar podría decirle a un maestro que las calificaciones de la clase estaban a una gran distancia de la media. Una pequeña desviación estándar podría reflejar lo contrario de la prevención. Al analizar los resultados de las pruebas, un maestro puede suponer que con una pequeña desviación estándar, los estudiantes entendieron el material de manera uniforme. Con una gran desviación estándar, el maestro puede suponer que existe una gran variación en lo que respecta a los estudiantes que entienden el material probado.
Uno de los límites de las estadísticas se puede encontrar al calcular el rango. Dado que los salientes se utilizan para determinar el rango, son muy influyentes en la estadística de temas. Por ejemplo, si una clase tuviera grados de prueba de 0%, 50%y 100%, y otra clase tenía calificaciones de 50%, 90%y 100%el rango es de gran gusto entre las dos clases debido a los valores atípicos. Los rangos serían 100 y 50 respectivamente.
¿Qué significa rango de variación?
Se dice que es un campo de variación (CV) o el campo de variabilidad de un conjunto de valores. ff6600] {cv = x_ {max} -x_ {min}} $$
- $ 25,45,128,83,87,115,1,12,34.75 $
- $ 8,7,8,134,9,8,8,8,8,8 $
Según la definición dada, el campo de variación de cada conjunto de datos es la diferencia entre los valores más grandes y más pequeños del todo; Según parece:
- $ 25,45,128,83,87,115,1,12,34.75 $
- $ 8,7,8,134,9,8,8,8,8,8 $
El campo de variación es una medida muy gruesa de la variabilidad de una distribución, ya que considera solo los valores extremos y deja de lado cualquier información sobre los valores intermedios.
Este hecho puede conducir a conclusiones incorrectas sobre la variabilidad de toda la distribución, ya que los valores extremos, que difieren considerablemente de los otros datos y que son de poca importancia para el acto práctico, son decisivos para evaluar el campo de variación de toda la distribución. Por ejemplo, considere los datos de los conjuntos a) yb): a pesar de tener el mismo campo de variación (127), las dos distribuciones son considerablemente diferentes ya que el primero tiene datos dispersos durante el intervalo de cambio, el segundo tiene datos concentrados en torno al valor 8 y solo uno de datos mucho mayores (134).
El campo de variación se usa cuando desea resaltar la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de una distribución, por ejemplo, puede ser útil indicar la excursión térmica entre el día y la noche, o la diferencia entre el peso máximo y el mínimo Peso de muchas cajas de pasta, empaquetadas automáticamente.
¿Cómo se interpreta el rango?
La ruta de la electroforesis se evalúa en combinación con el resultado de otros análisis y proporciona información sobre el estado de salud del paciente. La disminución o el aumento en comparación con la regla de la beta globulina destaca la presencia de diferentes condiciones. Los bajos niveles de beta globulina pueden ser un signo de enfermedad hepática o renal. En cambio, los niveles altos pueden indicar infecciones, enfermedades inflamatorias o trastornos del sistema inmunitario. Sin embargo, los resultados anormales pueden deberse a ciertos medicamentos, deshidratación u otras afecciones. Siempre debe recordarse que los valores de referencia pueden cambiar de un laboratorio a otro. Por lo tanto, es esencial consultar al médico para leer e interpretar los resultados.
En general, se puede encontrar un aumento en la beta globulina en la sangre en el caso de la inflamación, pero el médico siempre debe contextualizar e interpretar una alteración de los valores en el conjunto clínico y los informes de otras investigaciones que pueden directamente hacia un diagnóstico más preciso.
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