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所得変動係数計算機

平均44,000、標準偏差20,591.260282の5つの所得なら、変動係数は0.467983、つまり46.798319 %です。所得の一覧を入力すると、通貨に左右されない不平等の指標を、平均やばらつきと一緒に求めます。ブラウザで無料で使えます。

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データは端末の外に出ません

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ご利用方法ウェブAPIメールTelegramアプリ近日

計算例

入力した場合

所得: 20,000, 30,000, 40,000, 50,000, 80,000

結果

N: 5
平均所得: 44,000
所得の標準偏差: 20,591.260282
偏差平方和: 2,120,000,000

所得分布の変動係数は、所得の標準偏差を平均所得で割った値です。単位に依存しないスケールフリーな不平等指標であり、通貨や生活水準が異なる国・年・標本間で相対的なばらつきを比較できます。平均所得が二万で標準偏差が八千の社会は、平均四万・標準偏差一万六千の社会と同じCVを持ちます。絶対差が二倍でも相対的分散は同じです。本計算機は非負の所得リストを受け取り、平均所得、母集団および標本の標準偏差、比率とパーセントのCV、教室・報告書向けの粗い不平等帯を返します。言語モデルも外部統計サービスもホットパスにありません。

所得の変動係数が測るものと使う場面

平均が異なるとき、所得の絶対的な広がりは比較しにくいです。平均所得が一万・標準偏差が二千の地域は、平均五千・標準偏差千のより貧しい地域の二倍不平等ではありません。相対的なばらつきは同じです。

変動係数は所得の標準偏差を平均所得で割ることでその比較に答え、無次元の比を得ます。百を掛けてパーセントとしても報告できます。母集団CVは、平均からの二乗偏差の平均の平方根である母標準偏差を、同じリストの算術平均で割ります。

標本CVは、リストを完全センサスではなく調査標本として扱うとき、ベッセル補正（n−1で割る）付きの標本標準偏差を使います。開発経済学者、労働分析者、公共財政の教員は、所得CVをジニ係数、パルマ比、パーセンタイル比と並んで用います。CVは分布全体に敏感で、平均と分散の後に教えやすく、スケールフリーなので通貨変更や比例昇給が偽の不平等を生みません。

負の所得はここで仮定する古典的な非負所得分布の外であり拒否されます。単一観測では人々の間の分散を測れないため、リストには少なくとも二つの有限な非負値が必要です。各段が既知数の有限な積和と平方根と除算であるため、手順は古典的かつ完全に決定的です。

同じ所得リストは常に同じ平均、同じ標準偏差、同じCV比とパーセントを返します。

所得の検証とCVの計算方法

平均が厳密に正である、少なくとも二つの有限な非負数が必要です。任意で decimals を0から12の整数（既定6）として送り、報告される各数値の half-up 丸めを制御できます。検証後、コアは一度リストを走査して合計と平均所得を求め、非正の平均を拒否し、再び走査して平均からの二乗偏差の和を蓄積します。

母標準偏差はその和を n で割ったものの平方根、標本標準偏差は同じ和を n−1 で割ったものの平方根です。母集団CVは母標準偏差を平均所得で割った値で、パーセント形はその比に百を掛けます。標本CVとそのパーセントも同様です。

法的・規制上の基準ではありません。ゼロ散布リストでの浮動小数点丸めが負の二乗和を捏造しないよう、微小なクランプがあります。ティアAの parse 機能は、与えられた入力でWeb経路と有料経路が決して分岐しないことを約束します。

実務利用、上限、料金、提供形態

開発経済学の宿題の確認、二工場間の相対的賃金分散の比較、統計パッケージを入れずに平均所得ゼロがCVを定義できない理由の説明など、即座に所得の変動係数が欲しいときはブラウザツールをご利用ください。検証失敗は残高を消費しません。

受理リストはWorker分離用に上限があり、最大十万件の所得で教室表、調査抽出、典型的なマイクロシミュレーション断片を覆いつつ迅速に終わります。結果は完全に決定的です。言語モデルも外部統計サービスも乱数もないため、継続的インテグレーションの検査や再現可能な教材に固定できます。

完全な不平等ダッシュボードが必要なときは独自のジニや上位シェア計算とCVを組み合わせてください。

活用例

開発・労働経済学の課題

学生が賃金や家計所得のリストを入力し、教科書の例題に対して平均・標準偏差・所得CVを比率とパーセントで確認します。

LMS・試験の自動採点

負の所得、単一観測、平均ゼロを拒否し Infinity を捏造しない決定的オラクルで所得不平等の設問を採点します。

政策ノートと調査抽出

複数の地域や年についてスケールフリーな所得CVを一括計算し、標準偏差÷平均の表計算式ドリフトを避けます。

よくある質問

所得の変動係数の式は何ですか？

CV = σ / μ です。μ は平均所得、σ は同じリストの母標準偏差です。標本CVは標本標準偏差（n − 1 で割る）を使います。どちらもパーセント（比×100）でも返されます。

一般の変動係数計算機と何が違いますか？

本機能は所得不平等向けです。一般のCVツールは符号付き数を受け取り、不平等解釈はありません。

平均所得がゼロ、または所得が負のときは？

平均がゼロのときCVは未定義であり、本計算機は古典的な非負所得分布の外として負の所得を拒否します。検証失敗は課金されません。

平均44,000の5つの所得の変動係数はどう求めますか？

標準偏差を平均で割ります。母集団の標準偏差が20,591.260282なら、変動係数は0.467983（46.798319 %）です。標本として扱うと52.322111 %になり、中程度の不平等に分類されます。

母集団と標本、どちらの値を使えばよいですか？

一覧が全員を含む全数調査なら母集団の値を使います。アンケートなどの標本なら、n − 1 で割る標本の値が適しています。計算機は両方を表示します。

開発者向け — APIアクセス

このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。

エンドポイント

POSThttps://api.kit.forhosting.com/econ/coefficient-of-variation-income

Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。

お使いのスタックから呼び出す

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/econ/coefficient-of-variation-income \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"incomes":[20000,30000,40000,50000,80000]}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/econ/coefficient-of-variation-income", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "incomes": [
      20000,
      30000,
      40000,
      50000,
      80000
    ]
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/econ/coefficient-of-variation-income",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
    json={
    "incomes": [
        20000,
        30000,
        40000,
        50000,
        80000
    ]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/econ/coefficient-of-variation-income", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => '{"incomes":[20000,30000,40000,50000,80000]}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"incomes":[20000,30000,40000,50000,80000]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/econ/coefficient-of-variation-income", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

リクエスト例

{
  "incomes": [
    20000,
    30000,
    40000,
    50000,
    80000
  ]
}

レスポンス例

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "econ.coefficient_of_variation_income",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。

料金

1リクエストあたり$0.002

単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。

エラー

HTTP	コード	意味
`401`	`unauthorized`	APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。
`402`	`insufficient_balance`	残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。
`404`	`unknown_type`	指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。
`429`	`rate_limited`	リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。

技術的な注記

空リスト、単一観測、負値、平均ゼロは invalid_input で失敗し、パイプラインが Infinity を捏造しません。算術は完全に決定的で、ブラウザでは無料、APIでは成功リクエストあたり $0.002 です。

所得の変動係数が測るものと使う場面

硬い規則は普遍的です。平均所得がゼロのとき除算は未定義であり、本機能は Infinity や NaN を捏造せず invalid_input で失敗します。

所得の検証とCVの計算方法

必須配列フィールド incomes で本機能を呼び出してください。エンジンは別名 income、values、distribution、wages、earnings も受け付けるため、既にそれらを使うスクリプトは改名不要です。欠落フィールド、非配列、要素が二つ未満、公開上限を超える長さ、有限数でない要素、負の要素、平均がちょうどゼロのリストはすべて invalid_input で拒否され、残高は課金されません。粗い inequality_band ラベルは、母集団CVを低・中・高・非常に高い不平等など教室向け帯に写像します。

実務利用、上限、料金、提供形態

スクリプト、LMSプラグイン、政策ノート、研究ダッシュボードが一つの契約の下で多数の所得リストに安定したJSONを必要とするときはAPIをご利用ください。成功した各リクエストは $0.002 の課金アイテム一つです。同じ所得は常に同じ mean_income、std_income、coefficient_of_variation、cv_percent、標本フィールド、sum_squared_deviations、inequality_band を返します。不等式チュートリアル、表計算移行テスト、経済学者向けコーディング面接サンドボックス、あるいは単一の変動係数フィールドを出すとき n で割るか n−1 で割るかを隠す不透明な計算機や近似ストリーミングスケッチより、閉じた形の二パスCVを既に好む前処理へ、エンドポイントを配線してください。本エンドポイントは非負所得リストに対するスケールフリーな標準偏差÷平均の形のみを保証します。

技術的な質問

所得分布の変動係数はどう計算しますか？

incomes（平均が正の非負数が少なくとも二つの配列）を含む JSON を econ.coefficient_of_variation_income に送ってください。応答は mean_income、std_income、coefficient_of_variation、cv_percent、標本形、inequality_band、formula を返します。

所得の変動係数計算機は無料ですか？

ブラウザツールはお使いの端末で無料です。API呼び出しは成功アイテムあたり $0.002 の前払いKIT残高を使い、検証失敗は課金されません。

KITの完全なドキュメントを見る →

所得変動係数計算機

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計算例

所得の変動係数が測るものと使う場面

所得の検証とCVの計算方法

実務利用、上限、料金、提供形態

活用例

開発・労働経済学の課題

LMS・試験の自動採点

政策ノートと調査抽出

よくある質問

関連ツール

開発者向け — APIアクセス

エンドポイント

お使いのスタックから呼び出す

リクエスト例

レスポンス例

料金

エラー

技術的な注記

所得の変動係数が測るものと使う場面

所得の検証とCVの計算方法

実務利用、上限、料金、提供形態

技術的な質問

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