变异系数公式

变异系数是描述离散程度的统计量，它是标准差与均值比值的绝对值，其值越小，样本的离散程度越小。变异系数可用于衡量数据离散性的大小，并对变异程度较大的数据进行排序。

公式

变异系数的公式为：

$CV = \frac{s}{\overline{x}} \times 100%$

其中，$s$ 是样本的标准差，$\overline{x}$ 是样本的均值。

代码实现

使用 Python 语言实现变异系数公式，首先需要计算样本的标准差和均值：

import math

def coefficient_of_variation(data):
    mean = sum(data) / len(data)
    variance = sum((x-mean)**2 for x in data) / len(data)
    standard_deviation = math.sqrt(variance)
    coefficient_variation = (standard_deviation / mean) * 100
    return coefficient_variation

该函数接受一个列表作为参数，计算该列表的变异系数并返回。

使用示例

假定有以下数据：

data = [1, 3, 5, 6, 7, 9]

使用 coefficient_of_variation 函数计算该样本的变异系数：

>>> coefficient_of_variation(data)
46.961426900584585

因此，该样本的变异系数为 46.96%。