排名（统计）

在本文中，我们将解释统计中的范围是什么以及它是如何计算的。您将找到有关数据集范围的已解决练习，最后，我们将向您展示它的用途以及何时使用它。

统计学中的极差是什么？

在统计学中，极差是离散度的度量，表示样本数据的最大值和最小值之间的差异。因此，要计算总体或统计样本的范围，必须从最小值中减去最大值。

例如，如果一个数据集的最大值为9，最小值为2，则该统计样本的范围为7（9-2=7）。

统计范围也称为测量范围或范围。

因此，极差是用方差、标准差（或标准差）、平均差和变异系数来衡量离差的指标。

统计中如何计算极差

样本的极差是通过减去统计样本数据的极值来计算的，即样本的极差等于所有数据的最大值减去最小值。

因此，计算数据集统计极差的公式为：

在统计学中，大写 R 的符号通常用于表示数据序列的范围。

因此，计算数据集的范围非常简单，因为您只需要确定极值之间的差异。您唯一需要注意的是正确获取最大和最小数据，并且不要忘记任何数字。

示例范围（统计）

了解统计中范围的定义后，下面是一个工作示例，以便您了解如何获取数据集的范围。

• 一家公司想要统计分析其旗舰产品在过去二十年中取得的销售额。为此，他们要求您计算一些统计指标，包括排名。如果产品的销量如下表所示，这个数据集的范围是多少？

在本练习中，我们有 20 个观察结果。实际上，观测总数对于计算样本范围没有影响，因为我们只对最大值和最小值感兴趣。

因此，我们必须使用上面看到的公式来找到这个统计样本的范围。

区间的最大值为 9947 售出单位，最小值为 1895。因此，我们需要减去这两个值来找到数据集的范围：

这意味着过去几年销量的最大变化为8,052辆。下面您可以以图形方式查看所有运动数据及其统计范围，该图可能会帮助您理解范围的含义。

统计范围的用途是什么？

为了完全理解统计学中范围的概念，我们将了解它的用途以及如何解释这种离散度的度量。

在统计学中，极差表示数据集的最大值和最小值之间的差异。因此，极差是用来表示数据集总体离散程度的度量。

当您知道数据集的极差值时，您就知道该数据集中任意两个观测值之间的最大差异，因此您可以了解数据是否分散或靠近。一般来说，范围尽可能小是有利的，因为这意味着离散度很小，因此计算会更准确。

例如，范围可以是允许比较两个不同样本的测量值，因为它可以让您了解样本的分散情况。

然而，在解释统计范围时应谨慎，因为它可能会产生误导。可能数据集实际上具有非常低的离散度，但如果样本内存在异常值，则范围将非常宽，因此无法正确反映样本的离散度。

此外，数值为十量级的样本的排名为 5 与数值为数千量级的样本具有相同的排名是不一样的。从逻辑上讲，即使两个范围具有相同的数字，第一个样本也比第二个样本分散得多。

总之，极差是分析数据集分散性的有用统计指标，但为了正确解释数据，还必须计算其他指标。