方差系数多少合适

‘壹’ 关于方差及其系数的问题

这是不一样的
标准差的定义就是
((a-x)^2+(b-x)^2+(c-x)^2......)^(1/2)
一组数据与其平均值的差100次方的和，在开100次方，不符合标准差的定义
即使是要用样本方差来测算总体方差，也是利用
((a-x)^2+(b-x)^2+(c-x)^2......)^(1/2)
这个式子，求出样本的标准差，从而近似认为样本标准差就是总体方差

‘贰’ 方差多少才合理，每次不同的数求出来的方差不同。

你可以把方差就理解为平均数，只是更平均数比较的地方不同，方差比较的是震幅是否大，也就是是否稳定，如果以一组数的话，可以单方面判断他是否稳定，这种判断不准确，就类似于只有一组数，你在比判断他的平均数一样，没有任何意义

‘叁’ 变差系数取值范围一般多少

0到1之间。
没有范围，只有离差标准化才能将变量观察值的范围控制在（0，1）之间。一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，CV没有量纲，这样就可以进行客观比较了。事实上，可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样，都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响。

‘肆’ 关于标准差与方差

从调整系数中“（指标-该指标全行平均值）/该项指标标准差”的部分看来，设计者应该是将所有人的指标做了一个标准化。减去平均值，就把各个人相对于平均水平的优劣体现出来了，高于平均水平的人有分加，低于平均水平的人要减分。而除以标准差则把数据的波动性（变动的剧烈程度）也考虑进去了，这样就不会出现这样的情况：有的人明明只比平均值小一点，但因为数据变动过大，动不动就正负十几或一百多，结果指标得分搞得很凄惨（我不知道具体情况，只是就题论题）。

事实上，如果我们假设所有人的指标视为服从正态分布了，你可能没听说过这个东西，不过在有更好的模型之前，这个假设其实在统计学上还是有一定合理性的。这样我就能给你一些理论数据来说明这个公式：
约65.3％的人的指标得分将在〔5～15〕
约90％的人的指标得分将在〔1.8～18.2〕
约95％的人的指标得分将在〔0.2～19.8〕
约2.28％的人指标得分小于0
约50％的人指标得分大于10

当然，这些数据都建立在正态分布的假设上，如果和现实数据有所不符，则我们需要更多的信息来建立更合理的模型，那就是我们这些学统计的人要做的工作啦～

‘伍’ 描述性统计方差怎么算大

方差系数大者，离散程度更大。
标准差系数，又称为均方差系数，离散系数。在财务管理中，称为变化系数，指的是标准差/均值。它是从相对角度观察的差异和离散程度，在比较相关事物的差异程度时较之直接比较标准差要好些。

‘陆’ 标准差系数越大越好还是越小越好

标准差系数越小越好，代表大部分数值和其平均值之间差异较小。如果测量平均值与预测值相差小（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值相符合。

标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。

当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。

标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。

(6)方差系数多少合适扩展阅读

标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。

使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知。

因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。

虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。

如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。

‘柒’ 标准差系数大小说明什么

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

标准差小说明数据更加准确。

性质：

为非负数值，与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。

由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。

在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。

‘捌’ 方差大些好，还是小些好

如果是考试成绩，那么方差越小越好、平均值越高越好！
表示成绩稳定、得分很高。. . . . .
一般用变异系数 v=标准差/平均值 的大小来表达一个
随机变量的优越程度！

‘玖’ 响应面法方差分析中离散系数多大合适

对的，交互效应显着，说明一个自变量的效应受到另一个自变量的影响，此时无法单纯地分析某个自变量的效应。必须选取其中一个自变量，固定其不同的水平，分析在这些水平上另外一个自变量的简单主效应。这是必须做的一步。 对于重复测量方差分析的简单效应分析，需要编写简单效应分析的语句。这些语句您可以自行搜索，很容易找到

‘拾’ 方差在多少算正常

和原始矩阵的单位有关