أولاً، نحتاج إلى إيجاد الانحراف المعياري للبيانات. يمكن حساب الانحراف المعياري باستخدام المعادلة التالية:
σ = √(∑(x - μ)^2 / n)
حيث:
- σ هي الانحراف المعياري
- x هي قيمة البيانات
- μ هو المتوسط الحسابي
- n هو حجم العينة
في هذه الحالة، يكون المتوسط الحسابي هو:
μ = (2 + 3 + 1) / 3 = 2
وحجم العينة هو:
n = 3
لذلك، يكون الانحراف المعياري هو:
σ = √((2 - 2)^2 + (3 - 2)^2 + (1 - 2)^2 / 3)
σ = √(0^2 + 1^2 + (-1)^2 / 3)
σ = √(2 / 3)
σ = √(0.67)
σ = 0.82
لذلك، فإن قيمة معامل الاختلاف المعياري هي:
CV = σ / μ
CV = 0.82 / 2
CV = 0.41
الإجابة:
قيمة معامل الاختلاف المعياري للبيانات [ 2,3,1 ] هي 0.41.
تفسير:
معامل الاختلاف المعياري هو مقياس النسبي للانحراف المعياري. فهو يُستخدم لمقارنة الانحراف المعياري بين مجموعتين من البيانات ذات أحجام مختلفة أو وحدات قياس مختلفة.
في هذه الحالة، فإن قيمة معامل الاختلاف المعياري هي 0.41. هذا يعني أن الانحراف المعياري للبيانات [ 2,3,1 ] هو 41% من المتوسط الحسابي.
بشكل عام، كلما زادت قيمة معامل الاختلاف المعياري، زاد تشتت البيانات عن المتوسط الحسابي.