1. 怎么用excel计算离散系数
使用峰函数:KURT 和偏度SKEW直接计算。
偏度：
偏度（skewness）也称为偏态、偏态系数，是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
峰度：
峰度（peakedness;kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭。反之亦然。在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。
2. Excel算离散系数
由于身高和体重的计量单位不同,所以要比较身高和体重的离散程度,必须使用标志变异系数指标本题中应该使用标准差系数,即分别用身高或体重的标准差除以平均身高或平均体重,得出两者的标准差系数,然后进行比较,标准差系数越小的,说明离散程度越小.
3. excel如何求离散系数
excel异众系数函数的计算方法1：首先使用AVERAGE函数求均值：
=AVERAGE(B2:D2)
excel异众系数函数的计算方法2：然后使用STDEV函数求标准差：
=STDEV(B2:D2)
excel异众系数函数的计算方法3：最后得到变异系数:CV=标准差/均值。很高兴为你解答，谢谢！
4. excel求离散系数的公式
1.离散程度计算公式：η=G/(G+G动)（得出结论）
2.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。随机变量表示随机试验各种结果的实值单值函数。（原因）
3.随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用...如果样本数据在a1:a100,计算离散程序输入以下公式 =avedev(a1:a100)离散度,应该就是可以用标准差来显示的。每个数和平均数的差的平方相加再除以个数,最后开方.（内容延伸）
5. 怎么用excel计算离散系数公式
假设你的样本在A1:A2000任意选一空白的单元格变异系数就是几个数据的标准差与均值的比值：=STDEV(A1:A2000) / AVERAGEA(A1:A2000)平均数：=AVERAGEA(A1:A2000)样本方差：=var(A1:A2000) 样本标准差：=stdev(A1:A2000) 总体方差：=varp(A1:A2000) 总体标准差=stdevp(A1:A2000)
6. 怎么用excel计算离散系数函数
我先来解释一下这几个函数用法：
1.STDEV：用途：估算样本的标准偏差。它不计算文本值和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）。它反映了数据相对于平均值(mean)的离散程度。
2.STDEVA ：基于样本估算标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值 (mean) 的离散程度。文本值和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）也将计算在内。
3.STDEVP：用途：返回整个样本总体的标准偏差。它反映了样本总体相对于平均值(mean)的离散程度。 简单说函数stdev的根号里面的分母是n-1,而stdevp是n，如果是抽样当然用stdev. 在十个数据的标准偏差如果是总体时就用STDEVP,如果是样本是就用STDEV。至于STDEVA与STDEV差不多，只不过它可以把逻辑值当数值处理。
7. 如何用excel算离散系数
化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况。某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。
相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。用于判断两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联(正相关)；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联(负相关)；还是两个变量中的值互不关联(相关系数近似于零)。设(X,Y)为二元随机变量，那么:为随机变量X与Y的相关系数。p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特征。
注:本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。
2.选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择: 输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。
如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”，分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择：输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿。
3.点击“确定”即可看到生成的报表。可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。
从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。
协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
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