CV   Coefficient of Variation, Variation Coefficient   변동 계수

(2017-07-10)

Deviation, 편차, Variation, 변동

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2. 중앙값(Median)
3. 최빈값(Mode)
4. 평균(Mean)
5. 기대값(Expectation)
6. 편차/변동/변동계수
7. 표준편차(Standard Deviation)
8. 분산(Variance)
9. 분위수
10. 모멘트(원점적률,중심적률)
11. 적률생성함수
12. 왜도
13. 첨도
14. 비율

     
1. 자료 내부의 변동성에 대한 수량화

  ㅇ 살펴볼 용어들 : 편차, 차이, 변동, 분산, 변동계수 등

  ※ 여기서의 관점은,
     - 외부의 자료/준거(기준)을 배제하고, 오로지 자료 내부의 변동에 만 촛점을 둠


2. 편차 (Deviation)변수 개별 값()과 그 평균 값()과의 차이

  ㅇ 편차 = 데이터값 - 평균값
     - 각 데이터의 평균과의 차이

  ㅇ 편차의 성질
     - 편차는 부호(+,-)를 가짐
     - 모든 편차를 합하면 0 이 됨

  ㅇ 편차 및 차이 비교
     - 편차(Deviation)  : 개별값과 평균값 간의 차이
     - 차이(Difference) : 단지, 두 개별값들 간에 크기 차이 만을 의미


3. 변동 (Variation)                    : 변동성(Variability)을 나타낸 수치

  ㅇ 편차 제곱의 합 (Sum of Squres of Deviation, SS)

  ㅇ 변동 = (편차 제곱 합) = (편차 1)2 + (편차 2)2 + ...
     


4. 분산 (Variance)                      : 변동성을 평균화한 개념

  ㅇ 변동(편차 제곱 합)을 데이터 수로 나눈 값
     - 즉, 분산은, 변동성(Variability) 개념을 평균 개념으로 요약한 것임

  ㅇ 분산 = (변동) / (데이터 수) = (편차 제곱 합) / (데이터 수)

  
5. 변동 계수 (Coefficient of Variation) : 변동성 비교평균 크기가 현저하게 다른 자료 집단들 간에 변동성(Variability)을 비교하는 척도

  ㅇ 변동계수 = 표준편차 / 평균 
     - 즉, 평균 1 단위 당 표준편차의 크기를 나타내는 상대적 변동성 척도
       


[ 통계량 ]1. 통계량  2. 중앙값(Median)  3. 최빈값(Mode)  4. 평균(Mean)  5. 기대값(Expectation)  6. 편차/변동/변동계수  7. 표준편차(Standard Deviation)  8. 분산(Variance)  9. 분위수  10. 모멘트(원점적률,중심적률)  11. 적률생성함수  12. 왜도  13. 첨도  14. 비율  

 
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