如何计算 R 中的变异系数

变异系数，通常缩写为CV ，是一种衡量数据集中值相对于平均值的分散程度的方法。计算如下：

CV = σ / μ

σ：数据集的标准差
μ：数据集的平均值

用简单的话来说，变异系数只是标准差与平均值之间的比率。

何时使用变异系数
变异系数通常用于比较两个不同数据集之间的变异。

在现实世界中，金融中经常使用它来比较投资的平均预期回报与投资的预期标准差。这使投资者可以比较投资之间的风险回报权衡。

例如，假设投资者正在考虑投资以下两只共同基金：

共同基金 A：平均值 = 9%，标准差 = 12.4%

共同基金 B：平均值 = 5%，标准差 = 8.2%

在计算每个基金的变异系数后，投资者发现：

共同基金 A 的 CV = 12.4% /9% = 1.38

共同基金 B 的 CV = 8.2% / 5% = 1.64

由于共同基金 A 的变异系数较低，因此相对于标准差，它提供了更好的平均回报。
示例 1：单个向量的变异系数

以下代码显示了如何计算单个向量的 CV：

#创建数据向量
<- c(88,

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