变异系数的计算公式

变异系数 C·V =（ 标准偏差 SD / 平均值Mean ）× 100%

变异系数越小，变异(偏离)程度越小，风险也就越小;反之，变异系数越大，变异(偏离)程度越大，风险也就越大。

例:已知某良种猪场A种成年母猪平均体重为190kg，标准差为10.5kg，而B种成年母猪平均体重为196kg，标准差为8.5kg，试问两个品种的成年母猪，那一个体重变异程度大。

此例观测值虽然都是体重，单位相同，但它们的平均数不相同，只能用变异系数来比较其变异程度的大小。

变异系数又称“标准差率”，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，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差。

什么是变异系数

变异系数在概率论的许多分支中都有应用，比如说在更新理论、排队理论和可靠性理论中。 在这些理论中，指数分布通常比正态分布更为常见。 由于指数分布的标准差等于其平均值，所以它的变异系数等于一。 变异系数小于一的分布，比如爱尔朗分布称为低差别的，而变异系数大于一的分布，如超指数分布则被称为高差别的。

变异系数在概率论中有哪些应用

变异系数在概率论的许多分支中都有应用，比如说在更新理论、排队理论和可靠性理论中。 在这些理论中，指数分布通常比正态分布更为常见。

什么是变异系数小于一的分布

变异系数小于一的分布，比如爱尔朗分布称为低差别的，而变异系数大于一的分布，如超指数分布则被称为高差别的。

变异系数与标准差有什么区别

意义：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，他是标准差与其平均数的比。

CV虽然没有量纲，同时又按照其均数大小进行了标准化，这样就可以进行客观比较了。

因此，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。