离散系数与标准差的区别

1. 离散系数与标准差的区别

当然不同了。
标准差是最重要、最常用的差异量指标，用来反映一组数据的离差程度。表1所示标准差数据亦是各科实考人数总体的标准差。
离散系数：一组数据的标准差与其相应的均值之比,是测度数据离散程度的相对指标,其作用主要是用于比较不同组别数据的离散程度。
另外：离差系数（也称相对标准差）是标准差与平均分的百分比，用以比较两个不同科目成绩的离散程度大小。

2. 离散系数与标准差的区别

离散系数:
  一组数据的标准差与其相应的均值之比,是测度数据离散程度的相对指标,其作用主要是用于比较不同组别数据的离散程度.
  标准差:
  各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数,它是离差平方和平均后的方根.用σ表示.因此,标准差也是一种平均数.
  标准差能反映一个数据集的离散程度.平均数相同的,标准差未必相同.

3. 简述方差和差异系数在反映数据离散程度上的区别和联系

方差和差异系数两者之间区别：
一、两者的意义不同：
1、方差的意义：方差越大，数据越分散。
2、差异系数的意义：数据差值系数越大，说明数据离散程度越大，均值的代表性越差，反之亦然。
二、两者的使用不同：
1、方差的使用：方差是用来测量随机变量与其数学期望（即均值）之间的偏差程度。统计量中的方差，样本方差是每个样本值与总样本值的平均值之差的平方值的平均值。
在许多实际问题中，方差的研究，即偏差的程度，有着重要的应用。
2、差异系数的使用：当两种数据的单位不同，或者数据的单位相同，但平均值相差很大时，仍然采用绝对差量进行比较，结果往往不可靠。
在这种情况下，必须使用差系数。由于差系数是一个相对差量，它不仅可以用来比较不同数据单位之间的差异，也可以用来比较相似现象在不同层次上的差异。


扩展资料：
两者的实质不同：
1、方差的实质:在概率论和统计方差中测量一个随机变量或一组数据时对离散程度的度量。
2、差异系数的实质：一组数据的标准差与均值的百分比是衡量数据离散程度的相对指标，是差值的相对量。

参考资料来源：百度百科-差异系数
参考资料来源：百度百科-方差

4. 如何用方差标准差衡量离散程度

先求方差，方差越大的离散度越大标准差是方差的平方根，仍然是越大越分散。但标准差在单位上和需计算的数据一样，比如，计算几个长度数据的方差，单位是平方米，而标准差由于开了根号，单位仍然是米。

5. 简述方差和差异系数在反应数据离散程度上的区别和联系

方差和差异系数两者之间有3点不同，相关介绍具体如下：
一、两者的意义不同：
1、方差的意义：方差越大，数据离散程度越分散。
2、差异系数的意义：数据的差异系数大，代表其数据的离散程度大，其平均数的代表性就差，反之亦然。

二、两者的使用不同：
1、方差的使用：方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要用途。
2、差异系数的使用：两种资料的单位不同，或资料的单位虽然相同，但平均数相差甚大时，仍用绝对差异量进行比较，其所得结果则往往不可靠。在这种情况下，则必须使用差异系数。差异系数由于是相对差异量数，它既可用于不同单位资料的差异比较，也可用于不同水平的同类现象的差异情况的比较。
三、两者的实质不同：
1、方差的实质：在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。
2、差异系数的实质：一组数据的标准差与其均值的百分比，是测算数据离散程度的相对指标，是一种相对差异量数。
参考资料来源：百度百科差异系数
参考资料来源：百度百科-方差

6. 标准差和离散系数的区别是a两者作用不同

当然不同了。 
 
标准差是最重要、最常用的差异量指标，用来反映一组数据的离差程度。表1所示标准差数据亦是各科实考人数总体的标准差。 
 
离散系数：一组数据的标准差与其相应的均值之比,是测度数据离散程度的相对指标,其作用主要是用于比较不同组别数据的离散程度。 
 
另外：离差系数（也称相对标准差）是标准差与平均分的百分比，用以比较两个不同科目成绩的离散程度大小。

7. 标准差与离散系数的关系,总体标准差描述的是什么的离散程度

1.标准差和数值离散程度之间是对应关系，标准差是离均差平方的算术平均数的算术平方根，用σ表示。
 
 2.标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。
 
 3.标准差是方差的算术平方根。
 
 4.标准差能反映一个数据集的离散程度。
 
 5.平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
 
 6.离散程度是指通过随机地观测变量各个取值之间的差异程度，用来衡量风险大小的指标。
 
 7.通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个观测个体之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心的指标对各个观测变量值代表性的高低。
 
 8.通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映随机变量次数分布密度曲线的瘦俏或矮胖程度。

8. 为什么可以用方差来衡量风险？

概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）指每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差为衡量源数据和期望值相差的度量值。
风险都是源自未来事件的不确定性，从数学角度看，它表明的是各种结果发生的可能性。在公司金融学中，研究风险是为了研究投资的风险补偿，对风险的数学度量，是以投资（资产）的实际收益率与期望收益率的离散程度来表示的。最常见的度量指标是方差和标准差。

扩展资料
通过风险衡量，计算出较为准确的损失概率，可以使风险管理者在一定程度上消除损失的不确定性。对损失幅度的预测，可以使风险管理者了解风险所带来的损失后果，进而集中力量处理损失后果严重的风险，对企业影响小的风险则不必过多投入，如可以采用自留的方法处理。
在风险识别的基础上，通过对所收集的资料进行分析，运用定性与定量的方法，估计和预测风险发生的概率和损失程度的过程。风险衡量所要解决的两个问题是损失概率和损失严重程度，其最终目的是为风险决策提供信息。
参考资料来源：百度百科-方差
参考资料来源：百度百科-风险衡量