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文档简介

gm法计算横向分布系数例题在计算横向分布系数（也称为差异系数）时，我们可以使用差异系数的广义分散指数——变异系数来衡量数据的相对离散程度。横向分布系数为离散系数与平均值的比值，用于比较不同样本之间的离散程度。

下面以一个例题，详细介绍如何计算横向分布系数：

假设某公司有5个部门，每个部门的员工人数如下：50人、70人、90人、110人、130人。我们先计算这五个部门的平均值。

平均值=(50+70+90+110+130)/5=450/5=90人

然后，我们计算每个部门与平均值之间的离差（即离平均差）。

离差1=50-90=-40

离差2=70-90=-20

离差3=90-90=0

离差4=110-90=20

离差5=130-90=40

接下来，我们计算离差的绝对值。

|离差1|=|-40|=40

|离差2|=|-20|=20

|离差3|=|0|=0

|离差4|=|20|=20

|离差5|=|40|=40

然后，我们计算离差的平方。

离差1的平方=(-40)^2=1600

离差2的平方=(-20)^2=400

离差3的平方=0^2=0

离差4的平方=20^2=400

离差5的平方=40^2=1600

再然后，我们计算离差平方的平均值。

离差平方的平均值=(1600+400+0+400+1600)/5=4000/5=800

最后，我们计算离差平方的平均值的平方根，作为横向分布系数。

横向分布系数=sqrt(800)≈28.28

计算结果表明，该公司的5个部门的横向分布系数为28.28，说明这五个部门的离散程度相对较高。

通过计算横向分布系数，我们可以比较不同样本之间的离散程度，从而对数据的分布特征进行评估和比较。横向分布系数越大，说明离散程度越高；横向分布系数越小，说明离散程度越低。在实

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