概要

先日、複数の項目のデータの分析をしていて、標準偏差とかでは目的に合致せず、試行錯誤し、変動係数を発明した。
このとき発明したので、名前は後から知りました。
20億2回目の発明を阻止するために、記事にします。

変動係数とは

wikipediaによると、

変動係数

以下、wikipedia引用

（引用元：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%89%E5%8B%95%E4%BF%82%E6%95%B0）

とのこと。

Scipyでは一発

リンゴ（1個）とバナナ（1房）の重さの変動係数を比較しました。
リンゴのほうが、ばらつきが小さかったです。架空の問題です。

numpyとscipyの両方で計算しました。ともに、1行で計算できます。scipyは、関数1個。

import numpy as np
from scipy.stats import variation

ringo=[251,230,300,280,290,261,273,253,243]#1ko(gram)
banana=[820,1050,631,950,945,809,810,923,830]#1fusa-4hon(gram)

cv_ringo_np = np.std(ringo)/np.mean(ringo)
cv_banana_np = np.std(banana)/np.mean(banana)

cv_ring_sci = variation(ringo)
cv_banana_sci = variation(banana)

print(cv_ringo_np, cv_ring_sci, cv_banana_np, cv_banana_sci)

0.08167729886624266 0.08167729886624266 0.13116523617182338 0.13116523617182338

#まとめ
特にありません。
知らないことが多くてしんどいっちゃ、しんどいですね。。。。