单纱的结果及计算

1 断裂强力（29—1）式中：—断裂强力平均值，cN；—各次断裂强力值，cN；—拉伸次数。注：1如不在标准的温、湿度条件下，测得结果应按附录进行修正。其他材料参照FZ/T100131。⒉断裂强度是指纱线断裂强力与其线密度的比值，通常以cN/tex表示。

2 断裂伸长率：（29—2）式中：—断裂平均伸长率，%；—各次断裂伸长率，%；—拉伸次数。

3 断裂强力和断裂伸长的标准差和变异系数公式：（29—3）（29—4）式中：——标准差；——各次测得数据值；——测试数据的平均值；——测试根数，至少为50根；——变异系数，%。

变异系数就是几个数据的标准差与均值的比值。

求标准差的函数是STDEV

求均值的函数是AVERAGE

比如你的数据分别在A1,A2,A3

选中B1，输入=STDEV(A1:A3)然后回车

再选中C1，输入=AVERAGE(A1:A3)回车

再选中D1，输入=B1/C1回车

这样D1就是数据A1,A2,A3的变异系数了。

一般变异系数用百分数表示。

什么是变异函数？

变异系数(Coefficient of Variation):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，它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。CV没有量纲，这样就可以进行客观比较了。事实上，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。

一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。

变异系数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，而需采用标准差与平均数的比值(相对值)来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

变异系数的计算公式为:变异系数 C·V =( 标准偏差 SD / 平均值Mean )× 100%

在进行数据统计分析时，如果变异系数大于15%，则要考虑该数据可能不正常，应该剔除。

RSD的计算公式为：相对标准偏差（RSD）=标准偏差（SD）/计算结果的算术平均值（X）。

或是：相对标准偏差RSD就是变异系数：变异系数的计算公式为： cv = S/x(均值）×100%，该值通常用来表示分析测试结果的精密度。

RSD的计算公式解释

平均值：在日常的检验检测工作中，检测结果是否准确并不确定，但可以通过多次测量的方法来得出一个准确的结果，所测量数据的算术平均值就能代表总体的平均水平。

标准偏差：在实际测定中，如果使用标准偏差，则能反映检测结果的精密程度。对一个样品做有限次测量。

各个测量数据偏差的平方和除以数据个数减1的平方根。由于式中对单个数据偏差平方后，较大的偏差更能突出地反映出来，所以标准偏差能更好地说明数据的离散程度，在实际使用中更加常见 。

变异系数的计算公式为：变异系数

C·V

=（

标准偏差

SD

/

平均值Mean

）×

100%。

变异系数（coefficient

of

variation）只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。

变异系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说，对于一个气温的分布，使用开尔文或摄氏度来计算的话并不会改变标准差的值，但是温度的平均值会改变，因此使用不同的温标的话得出的变异系数是不同的。也就是说，使用区间标量得到的变异系数是没有意义的。

扩展资料

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

变异系数的计算公式正确的是如下：

变异系数C·V=(标准偏差SD/平均值Mean)×100%。

变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。

变异系数作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。

变异系数公式：

变异系数＝标准差／平均值。

1、一群蚂蚁的体重变动1克，自然要比一群大象体重变动1克的效果要大些。所以标准差一样时，平均值越大，其变异系数就越小，即代表性越强。

2、变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。当进行两个或多个变量离散程度的比较时，如果单位和（或）平均数不同时，就需采用变异系数来比较。

变异系数，也叫作离散系数，是概率分布离散程度的一个归一化量度。只有在平均值不为零时变异系数才有定义，且变异系数一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。

当需要比较两组数据离散程度大小的时，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，若直接用标准差来衡量会比较不合适，应当消除测量尺度和量纲的影响，变异系数就可以消除这些影响，他是标准差与其平均数的比。CV（标准差与平均数的比值称为变异系数，记为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。

变异系数越大说明什么？

变异系数越大说明以均数为准变异程度大。变异系数是反应离散趋势的，变异系数越大，反应以均数为准的变异程度大。

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%

在进行数据统计分析时，如果变异系数大于15%，则要考虑该数据可能不正常，应该剔除。

变异系数的优点

与标准差相比，变异系数不需要参照数据的平均值。变异系数是一个无量纲量，因此在比较两组量纲不同或均值不同的数据时，应该用变异系数而不是标准差来作为比较的参考。

变异系数的缺点

当平均值接近于0的时候，微小的扰动也会对变异系数产生巨大影响，因此造成精确度不足。变异系数无法发展出类似于均值的置信区间的工具。

变异系数cv是对不同数据变异性的相对度量，与标准差s相比，它剔除了不同数据本身高度的差异，更易衡量不同数据变异性的差异。

条件，当所对比的两个数列的水平高低不同时，就不能采用全距、平均差或标准差百行对比分析，因为它们都是绝对指标，其数值的大小不仅受各单位标志值差异程度的影响。

对于同一数据内某一观测值来说，衡量它变异程度的指标是看它偏离平均值多少倍的标准差，叫做z分数。

计算公式：z分数=（xi-x均值）/s，对于常见的正态分布，z分数超过-2，2的观测值通常称为异常值（outlier）,在正态分布中，出现异常值的概率为5%。