excel 变异系数

在Excel中计算变异系数，可以使用标准差函数(STDEV)和平均值函数(AVERAGE)。以下是具体的步骤：

1. 打开Excel并输入数据到A列单元格。
2. 在B1单元格中输入公式：=STDEV(A1:A5)，按回车键计算标准差。
3. 在C1单元格中输入公式：=AVERAGE(A1:A5)，按回车键计算平均值。
4. 在D1单元格中输入公式：=B1/C1，按回车键计算变异系数。

完成上述步骤后，D1单元格的结果即为变异系数值。

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matlab导入excel数据计算各项指标的平均值、标准差、变异系数、三均值、偏度与峰度

以下是matlab代码，假设需要计算的数据在excel文件中的第一列：

% 导入excel数据
data = xlsread('filename.xlsx', 'Sheet1', 'A:A');
% 计算平均值
mean_value = mean(data);
% 计算标准差
std_value = std(data);
% 计算变异系数
cv_value = std_value / mean_value;
% 计算三均值
median_value = median(data);
mode_value = mode(data);
% 计算偏度和峰度
skewness_value = skewness(data);
kurtosis_value = kurtosis(data);

其中，`filename.xlsx`为excel文件名，`Sheet1`为excel工作表名，`A:A`表示需要导入的数据所在的列范围。计算结果保存在对应的变量中。

matlab导入excel数据计算各项指标的平均值、标准差、变异系数、三均值、偏度与峰度并打印输出

假设要导入的Excel表格名为"data.xlsx"，包含三列数据（A列为样本编号，B列为数据1，C列为数据2），可以按照以下步骤进行计算各项指标的操作：

1. 导入Excel数据

data = readtable('data.xlsx');

2. 计算各项指标

mean1 = mean(data.B); % 数据1的平均值
mean2 = mean(data.C); % 数据2的平均值
std1 = std(data.B); % 数据1的标准差
std2 = std(data.C); % 数据2的标准差
cv1 = std1 / mean1 * 100; % 数据1的变异系数
cv2 = std2 / mean2 * 100; % 数据2的变异系数
median1 = median(data.B); % 数据1的中位数
median2 = median(data.C); % 数据2的中位数
mode1 = mode(data.B); % 数据1的众数
mode2 = mode(data.C); % 数据2的众数
skew1 = skewness(data.B); % 数据1的偏度
skew2 = skewness(data.C); % 数据2的偏度
kurt1 = kurtosis(data.B); % 数据1的峰度
kurt2 = kurtosis(data.C); % 数据2的峰度

3. 打印输出结果

fprintf('数据1平均值：%f \n', mean1);
fprintf('数据1标准差：%f \n', std1);
fprintf('数据1变异系数：%f%% \n', cv1);
fprintf('数据1中位数：%f \n', median1);
fprintf('数据1众数：%f \n', mode1);
fprintf('数据1偏度：%f \n', skew1);
fprintf('数据1峰度：%f \n', kurt1);

fprintf('数据2平均值：%f \n', mean2);
fprintf('数据2标准差：%f \n', std2);
fprintf('数据2变异系数：%f%% \n', cv2);
fprintf('数据2中位数：%f \n', median2);
fprintf('数据2众数：%f \n', mode2);
fprintf('数据2偏度：%f \n', skew2);
fprintf('数据2峰度：%f \n', kurt2);