变异系数比较
变异系数比较工具：输入两组数据的均值与标准差，计算变异系数 CV 消除量纲后比较离散程度，用于不同单位数据的波动性对比。
⚖️ Coefficient of Variation Comparison
Enter the mean and standard deviation of two data sets to compare their coefficients of variation CV, removing the effect of units when comparing dispersion.
📐 计算公式 / 原理
CV_A = s₁/|x̄₁| × 100%；CV_B = s₂/|x̄₂| × 100%
变异系数 CV 用标准差除以均值绝对值，消除量纲后比较两组数据的相对离散程度。CV 越大表示波动相对越剧烈；当两组的单位或量级不同时，用 CV 而非标准差直接比较更合理。
📐 计算公式与说明
CV = (标准差 / |均值|) × 100%
CV 消除了量纲影响，可比较不同单位的数据。
📚 深度解析：变异系数比较
💡 常见使用场景
- 比较两组数据的相对离散度（CV=σ/|μ|）。
- 均值差异大时判断哪组更"不稳"。
- CV 大者相对波动更大。
两组比较
组1 μ=100、σ=10 → CV=10%；组2 μ=50、σ=8 → CV=16%。尽管组2 σ 小，相对波动更大。
投资对比
A 年化 10%、σ 12%（CV120%）；B 年化 5%、σ 6%（CV120%）：CV 相同，风险收益比一致。
❓ 常见问题（FAQ）
- 为何用 |μ|？
- 防均值负时 CV 误号；通常用绝对值衡量相对波动大小。
- 和标准差比？
- 标准差是绝对离散，CV 是相对离散，跨量纲/跨均值比较必须用 CV。