<\/p>\n
Um coeficiente de varia\u00e7\u00e3o<\/strong> , muitas vezes abreviado para CV<\/em> , \u00e9 uma forma de medir a dispers\u00e3o dos valores em um conjunto de dados em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 m\u00e9dia. \u00c9 calculado da seguinte forma:<\/span><\/p>\n CV=\u03c3\/\u03bc<\/span><\/strong><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Simplificando, o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o \u00e9 simplesmente a raz\u00e3o entre o desvio padr\u00e3o e a m\u00e9dia.<\/span><\/p>\n O coeficiente de varia\u00e7\u00e3o \u00e9 frequentemente usado para comparar a varia\u00e7\u00e3o entre dois conjuntos diferentes de dados.<\/span><\/p>\n No mundo real, \u00e9 frequentemente utilizado em finan\u00e7as para comparar o retorno m\u00e9dio esperado de um investimento com o desvio padr\u00e3o esperado do investimento. Isso permite que os investidores comparem a compensa\u00e7\u00e3o risco-retorno entre os investimentos.<\/span><\/p>\n Por exemplo, suponha que um investidor esteja pensando em investir nos dois fundos m\u00fatuos a seguir:<\/span><\/p>\n Fundo M\u00fatuo A: m\u00e9dia = 9%, desvio padr\u00e3o = 12,4%<\/span><\/p>\n OICVM B: m\u00e9dia = 5%, desvio padr\u00e3o = 8,2%<\/span><\/p>\n Ao calcular o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o de cada fundo, o investidor observa:<\/span><\/p>\n CV para fundo m\u00fatuo A = 12,4% \/9% = 1,38<\/strong><\/span><\/p>\n CV para fundo m\u00fatuo B = 8,2% \/ 5% = 1,64<\/strong><\/span><\/p>\n Como o Fundo M\u00fatuo A tem um coeficiente de varia\u00e7\u00e3o mais baixo, proporciona um melhor retorno m\u00e9dio em rela\u00e7\u00e3o ao desvio padr\u00e3o.<\/span><\/p>\n Para calcular o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o de um conjunto de dados em Python, voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Exemplo 1: Coeficiente de varia\u00e7\u00e3o para uma \u00fanica rede<\/strong><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular o CV para uma \u00fanica tabela:<\/span><\/p>\n O coeficiente de varia\u00e7\u00e3o acaba sendo 9,23<\/strong> .<\/span><\/p>\n Exemplo 2: Coeficiente de varia\u00e7\u00e3o para v\u00e1rios vetores<\/strong><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular o CV de m\u00faltiplas colunas em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Observe que os valores ausentes ser\u00e3o simplesmente ignorados ao calcular o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o:<\/span><\/span><\/p>\n Como calcular o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o de R<\/a> Um coeficiente de varia\u00e7\u00e3o , muitas vezes abreviado para CV , \u00e9 uma forma de medir a dispers\u00e3o dos valores em um conjunto de dados em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 m\u00e9dia. \u00c9 calculado da seguinte forma: CV=\u03c3\/\u03bc Ouro: \u03c3: o desvio padr\u00e3o do conjunto de dados \u03bc: a m\u00e9dia do conjunto de dados Simplificando, o coeficiente de […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1321","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
Quando usar o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o em Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\ncv = lambda<\/span> x: np. std<\/span> (x, ddof= 1<\/span> ) \/ np. mean<\/span> (x) * 100\n<\/span><\/strong><\/pre>\n #create vector of data\n<\/span>data = [88, 85, 82, 97, 67, 77, 74, 86, 81, 95, 77, 88, 85, 76, 81, 82]\n\n#define function to calculate cv<\/span>\ncv = lambda<\/span> x: np. std<\/span> (x, ddof= 1<\/span> ) \/ np. mean<\/span> (x) * 100 \n<\/span>\n#calculate CV\n<\/span>cv(data)\n\n9.234518\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define function to calculate cv<\/span>\ncv = lambda<\/span> x: np. std<\/span> (x, ddof= 1<\/span> ) \/ np. mean<\/span> (x) * 100<\/span><\/span>\n\n#create pandas DataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({'a': [88, 85, 82, 97, 67, 77, 74, 86, 81, 95],\n 'b': [77, 88, 85, 76, 81, 82, 88, 91, 92, 99],\n 'c': [67, 68, 68, 74, 74, 76, 76, 77, 78, 84]})\n\n#calculate CV for each column in data frame\ndf. apply<\/span> (cv)\n\na 11.012892\nb8.330843\nc7.154009\ndtype:float64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define function to calculate cv\ncv = lambda<\/span> x: np. std<\/span> (x, ddof= 1<\/span> ) \/ np. mean<\/span> (x) * 100<\/span><\/span>\n\n#create pandas DataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({'a': [88, 85, 82, 97, 67, 77, 74, 86, 81, 95],\n 'b': [77, 88, 85, 76, 81, 82, 88, 91, np. no<\/span> , 99],\n 'c': [67, 68, 68, 74, 74, 76, 76, 77, 78, np. no<\/span> ]})\n\n#calculate CV for each column in data frame\ndf. apply<\/span> (cv)\n\na 11.012892\nb 8.497612\nc5.860924\ndtype:float64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o no Excel<\/a>
Como calcular o coeficiente de varia\u00e7\u00e3o no Planilhas Google<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"