统计学中全距如何计算，举例说明

展全思梦 2025-11-25 07:28:07

统计学中全距如何计算，举例说明

本文介绍统计学中全距如何计算，举例说明

1、全距又称范围误差或极差，以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数，其最大值与最小值之间的差距，即最大值减最小值后所得之数据。

2、全距是标志值变动的最大范围，它是测定标志变动的最简单的指标。移动极差是其中的一种。极差不能用作比较，单位不同 ，方差能用作比较， 因为都是个比率。

3、移动全距是两个或多个连续样本值中最大值与最小值之差，这种差是按这样方式计算的：每当得到一个额外的数据点时，就在样本中加上这个新的点，同时删除其中时间上“最老的”点，然后计算与这点有关的极差，因此每个极差的计算至少与前一个极差的计算共用一个点的值。

扩展资料：

全距的计算：

1、最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。极差=最大标志值—最小标志值

2、R=xmax-xmin（其中，xmax为最大值，xmin为最小值），例如 ：12，12，13，14，16，21。这组数的极差就是 ：21－12=9

全距的应用:

1、在统计中常用全距来刻画一组数据的离散程度，以及反映的是变量分布的变异范围和离散幅度，在总体中任何两个单位的标准值之差都不能超过全距。同时，它能体现一组数据波动的范围。全距越大，离散程度越大，反之，离散程度越小。

2、全距只指明了测定值的最大离散范围，而未能利用全部测量值的信息，不能细致地反映测量值彼此相符合的程度，全距是总体标准偏差的有偏估计值，当乘以校正系数之后，可以作为总体标准偏差的无偏估计值。

3、全距的优点是计算简单，含义直观，运用方便，故在数据统计处理中仍有着相当广泛的应用。 但是，它仅仅取决于两个极端值的水平，不能反映其间的变量分布情况，同时易受极端值的影响。


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