方差系數多少合適

『壹』 關於方差及其系數的問題

這是不一樣的
標准差的定義就是
((a-x)^2+(b-x)^2+(c-x)^2......)^(1/2)
一組數據與其平均值的差100次方的和，在開100次方，不符合標准差的定義
即使是要用樣本方差來測算總體方差，也是利用
((a-x)^2+(b-x)^2+(c-x)^2......)^(1/2)
這個式子，求出樣本的標准差，從而近似認為樣本標准差就是總體方差

『貳』 方差多少才合理，每次不同的數求出來的方差不同。

你可以把方差就理解為平均數，只是更平均數比較的地方不同，方差比較的是震幅是否大，也就是是否穩定，如果以一組數的話，可以單方面判斷他是否穩定，這種判斷不準確，就類似於只有一組數，你在比判斷他的平均數一樣，沒有任何意義

『叄』 變差系數取值范圍一般多少

0到1之間。
沒有范圍，只有離差標准化才能將變數觀察值的范圍控制在（0，1）之間。一般來說，變數值平均水平高，其離散程度的測度值越大，反之越小。變異系數是衡量資料中各觀測值變異程度的另一個統計量。當進行兩個或多個資料變異程度的比較時，如果度量單位與平均數相同，CV沒有量綱，這樣就可以進行客觀比較了。事實上，可以認為變異系數和極差、標准差和方差一樣，都是反映數據離散程度的絕對值。其數據大小不僅受變數值離散程度的影響，而且還受變數值平均水平大小的影響。

『肆』 關於標准差與方差

從調整系數中「（指標-該指標全行平均值）/該項指標標准差」的部分看來，設計者應該是將所有人的指標做了一個標准化。減去平均值，就把各個人相對於平均水平的優劣體現出來了，高於平均水平的人有分加，低於平均水平的人要減分。而除以標准差則把數據的波動性（變動的劇烈程度）也考慮進去了，這樣就不會出現這樣的情況：有的人明明只比平均值小一點，但因為數據變動過大，動不動就正負十幾或一百多，結果指標得分搞得很凄慘（我不知道具體情況，只是就題論題）。

事實上，如果我們假設所有人的指標視為服從正態分布了，你可能沒聽說過這個東西，不過在有更好的模型之前，這個假設其實在統計學上還是有一定合理性的。這樣我就能給你一些理論數據來說明這個公式：
約65.3％的人的指標得分將在〔5～15〕
約90％的人的指標得分將在〔1.8～18.2〕
約95％的人的指標得分將在〔0.2～19.8〕
約2.28％的人指標得分小於0
約50％的人指標得分大於10

當然，這些數據都建立在正態分布的假設上，如果和現實數據有所不符，則我們需要更多的信息來建立更合理的模型，那就是我們這些學統計的人要做的工作啦～

『伍』 描述性統計方差怎麼算大

方差系數大者，離散程度更大。
標准差系數，又稱為均方差系數，離散系數。在財務管理中，稱為變化系數，指的是標准差/均值。它是從相對角度觀察的差異和離散程度，在比較相關事物的差異程度時較之直接比較標准差要好些。

『陸』 標准差系數越大越好還是越小越好

標准差系數越小越好，代表大部分數值和其平均值之間差異較小。如果測量平均值與預測值相差小（同時與標准差數值做比較），則認為測量值與預測值相符合。

標准差可以當作不確定性的一種測量。例如在物理科學中，做重復性測量時，測量數值集合的標准差代表這些測量的精確度。

當要決定測量值是否符合預測值，測量值的標准差佔有決定性重要角色：如果測量平均值與預測值相差太遠（同時與標准差數值做比較），則認為測量值與預測值互相矛盾。這很容易理解，因為如果測量值都落在一定數值范圍之外，可以合理推論預測值是否正確。

標准差應用於投資上，可作為量度回報穩定性的指標。標准差數值越大，代表回報遠離過去平均數值，回報較不穩定故風險越高。相反，標准差數值越小，代表回報較為穩定，風險亦較小。

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標准差是反映一組數據離散程度最常用的一種量化形式，是表示精確度的重要指標。說起標准差首先得搞清楚它出現的目的。

使用方法去檢測它，但檢測方法總是有誤差的，所以檢測值並不是其真實值。檢測值與真實值之間的差距就是評價檢測方法最有決定性的指標。但是真實值是多少，不得而知。

因此怎樣量化檢測方法的准確性就成了難題。這也是臨床工作質控的目的：保證每批實驗結果的准確可靠。

雖然樣本的真實值是不可能知道的，但是每個樣本總是會有一個真實值的，不管它究竟是多少。可以想像，一個好的檢測方法，其檢測值應該很緊密的分散在真實值周圍。

如果不緊密，與真實值的距離就會大，准確性當然也就不好了，不可能想像離散度大的方法，會測出准確的結果。因此，離散度是評價方法的好壞的最重要也是最基本的指標。

由於誤差的不可控性，因此只由兩個數據來評判一組數據是不科學的。所以人們在要求更高的領域不使用極差來評判。其實，離散度就是數據偏離平均值的程度。因此將數據與均值之差（我們叫它離均差）加起來就能反映出一個准確的離散程度。和越大離散度也就越大。

『柒』 標准差系數大小說明什麼

標准差是一組數據平均值分散程度的一種度量。一個較大的標准差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標准差，代表這些數值較接近平均值。

標准差小說明數據更加准確。

性質：

為非負數值，與測量資料具有相同單位。一個總量的標准差或一個隨機變數的標准差，及一個子集合樣品數的標准差之間，有所差別。

由於方差是數據的平方，與檢測值本身相差太大，人們難以直觀的衡量，所以常用方差開根號換算回來這就是我們要說的標准差。

在統計學中樣本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。

『捌』 方差大些好，還是小些好

如果是考試成績，那麼方差越小越好、平均值越高越好！
表示成績穩定、得分很高。. . . . .
一般用變異系數 v=標准差/平均值 的大小來表達一個
隨機變數的優越程度！

『玖』 響應面法方差分析中離散系數多大合適

對的，交互效應顯著，說明一個自變數的效應受到另一個自變數的影響，此時無法單純地分析某個自變數的效應。必須選取其中一個自變數，固定其不同的水平，分析在這些水平上另外一個自變數的簡單主效應。這是必須做的一步。 對於重復測量方差分析的簡單效應分析，需要編寫簡單效應分析的語句。這些語句您可以自行搜索，很容易找到

『拾』 方差在多少算正常

和原始矩陣的單位有關