离散程度是什么

离散程度是指观测变量各个取值之间的差异程度，是用以衡量风险大小的指标。

测度离散程度的指标主要包括以下几种：

1、极差，指观测变量的最大取值与最小取值之间的离差，即观测变量的最大观测值与最小观测值之间的区间跨度。

2、平均差，是各单位标志对其算术平均数的离差绝对值的算术平均数，综合反映总体各单位标志值的变动程度。

3、标准差，是随机变量各个取值偏差平方的平均数的算术平方根，是最常用的反映随机变量分布离散程度的指标。



数据的离散程度是什么？

离散程度，外文名Measures of Dispersion，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。

离散程度的测度意义

1、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个观测个体之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心的指标对各个观测变量值代表性的高低。

2、通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映随机变量次数分布密度曲线的“瘦俏”或“矮胖”程度。

离散程度越大说明什么

离散程度越大说明集中趋势测度值的代表性越弱，反之，代表性越强。

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，离散程度的测度意义：通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个观测个体之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心的指标对各个观测变量值代表性的高低。

离散系数又称变异系数，是统计学当中的常用统计指标。离散系数是测度数据离散程度的相对统计 量，主要是用于比较不同样本数据的离散程度。离散系数大，说明数据的离散程度也大；离散系数小，说明数据的离散程度也小。

离散系数是衡量资料中各观测值离散程度的一个统计量。当进行两个或多个资料离散程度的比较时，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，比较其离散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。

离散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。

凯利值中离散程度是什么意思?

凯利离散程度分析

选定8到10家主流的欧亚庄家的赔率作为参考.同时,有具体进行取样公司的凯利值比较时,为了能更快更准确地把握取样公司的取向,我们引入了离散程度这一概念进行分析,而最好体现离散程度的方法就是使用方差公式进行计算.

方差的定义 ：

说明：方差越大,这组数据就越离散,数据的波动也就越大；方差越小,这组数据就越聚合,数据的波动也就越小.这一公式可简单记忆为“方差等于差方的平均数”.方差、标准差都是描述数据“离散程度”的“特征数”.其中的恒定值X可取取样欧赔公司的凯利平均值.

案例：2007年01月15日 西甲：皇家马德里VS萨拉戈萨

主胜 和赔 客胜 凯利主 凯利和 凯利客

BWIN 1.70 3.35 4.60 91.00% 89.61% 90.73%

IBCBET 1.70 3.20 4.00 91.00% 85.59% 78.90%

MANSION 1.62 3.15 4.35 86.72% 84.26% 85.80%

SBOBET 1.65 3.30 4.57 88.32% 88.27% 90.14%

立博 1.61 3.50 4.50 86.18% 93.62% 88.76%

威廉 1.66 3.30 4.50 88.86% 88.27% 88.76%

伟德