2) средняя
3) слабая (верно)
4) сильная
Объяснение:
Коэффициент вариации является одним из показателей статистической дисперсии. Он используется для измерения относительной величины разброса данных. Причем, чем выше значение коэффициента вариации, тем больше разброс данных будет присутствовать.
Как рассчитывается коэффициент вариации?
Для расчета коэффициента вариации необходимо знать среднее значение и стандартное отклонение выборки. Используя эти значения, можно рассчитать коэффициент вариации по следующей формуле:
CV = (стандартное отклонение / среднее значение) x 100%
Что означает степень разнообразия признака?
Степень разнообразия признака может быть определена с помощью значения коэффициента вариации. Если значение коэффициента вариации меньше 15%, то степень разнообразия признака можно считать низкой. Если значения находятся в диапазоне от 15% до 30%, то степень разнообразия признака будет средней. А если значение коэффициента вариации превышает 30%, то степень разнообразия признака можно считать высокой.
Таким образом, если коэффициент вариации равен 5%, это означает, что степень разнообразия признака слабая. Это может говорить о том, что данные имеют одинаковую или близкую к одинаковой величину и не имеют значительного разброса.
Это означает, что значения признака имеют маленькое отклонение от среднего значения. Таким образом, данные сконцентрированы вокруг среднего значения и не распределены равномерно. Если коэффициент вариации был бы выше, то значит степень разнообразия признака была бы выше и данные были бы более разбросаны. Это может свидетельствовать о большей изменчивости признака в выборке и наличии каких-то факторов, которые влияют на его значения.
Коэффициент вариации — это один из методов оценки статистической изменчивости данных и является отношением стандартного отклонения к среднему значению. Он позволяет сравнивать изменчивость различных наборов данных, учитывая их разный диапазон значений.
Важно помнить, что значение коэффициента вариации следует интерпретировать только в контексте конкретной выборки и зависит от характеристик признака и используемого метода измерения.