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极差计算器
我们的极差计算器是一个简单的工具,可以让您计算数据集的极差。我们让它变得极其简单——添加任何您选择的值(最多30个),只需看着我们的工具在眨眼间为您完成所有工作。
不熟悉极差的定义?想知道如何确定任何变量的极差并发现极差计算公式?不用再找了——您将在下面的简短文章中找到所有答案。⤵️
如何计算极差?
那么,如何找到数据集的极差呢?下面的公式就是全部所需!
让我们通过下面的例子来演示:
I = {45, 789, 0.5, 0.0000005, 0, 25, 1}
数据集I中变量的最大值是多少?最大值 = 789
数据集I中变量的最小值是多少?最小值 = 0
让我们将这些值代入公式:
极差 = 789 - 0
极差 = 789
这与我们的极差计算器中使用的公式完全相同。
极差计算公式
其中:
- I 是数据集
- 最大值[I] 是数据集中的最大值
- 最小值[I] 是数据集中的最小值
极差计算示例
让我们通过一个详细的例子来演示极差的计算过程:
给定数据集: I = {45, 789, 0.5, 0.0000005, 0, 25, 1}
步骤1: 找到数据集I中变量的最大值 = 789
步骤2: 找到数据集I中变量的最小值 = 0
步骤3: 将这些值代入公式:
极差 = 789 - 0
结果: 极差 = 789
因此,这个数据集的极差是789,表明数据的分布范围很大。
为什么我们需要极差?
我们都记得曾经得到过(或者现在仍然隔天就得到!)的作业,其中包含简单的短语"计算下面数据的极差"。
极差在整个统计学中都有使用。我们可以谈论常规极差,它被描述为给定数据集的最大值和最小值之间的差值。
您可能听说过四分位距,也称为中距。这在描述特定数据集的离散度时很有用。四分位距正是统计分布的25%和75%之间的差值。
如果您正在寻找更"专门"的极差,我们遇到了学生化极差。如果您的数据集由标准差组成,学生化极差计算可能会很有用。
极差还用于计算分组数据的标准差,而无需单独处理每个点。
您知道我们还可以计算函数的极差吗?
下一步是什么? 您可以尝试抛物线极差计算器!📚
如何使用极差计算器?
这再简单不过了——用您面前的数据填写空白处。
计算器会随着输入到工具中的每个变量慢慢显现出来。您最多可以输入30个数字。
记住,真正的极差至少需要2个变量。如果您只输入一个变量,最小和最大变量将具有相同的值,极差将始终等于零。
如果您想知道如何在统计学中找到极差的详细说明,请查看上面的部分。
统计学中计算极差的其他工具
📈 极差是什么类型的统计度量?
极差是最简单的一种统计离散度(分布)。我们用它来确定给定数据集的压缩/拉伸程度。
例如,统计分布可以用来比较两个不同班级取得的考试成绩。
🔢 还有哪些离散度度量?
除了极差,我们还应该评估以下离散度度量:
无单位度量:
- 标准差
- 中位数绝对偏差
- 四分位距
- 距离标准差
其他度量:
- 四分位离散系数
- 熵(参见:熵计算器)
还有其他强大的统计度量吗?均值/中位数/众数计算器——试试看!
参数名 | 参数类型 | 默认值 | 是否必传 | 描述 |
---|---|---|---|---|
dataSet | array | [1,2,3,4,5] | 否 | 需要计算极差的数值数组,至少包含2个数值,最多30个数值 |
参数名 | 参数类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
minValue | number | 数据集中的最小值 | |
maxValue | number | 数据集中的最大值 | |
range | number | 数据集的极差值,即最大值与最小值的差 | |
sortedData | array | 按从小到大排序后的数据集 | |
dataCount | integer | 输入数据集中数值的总个数 |
错误码 | 错误信息 | 描述 |
---|---|---|
FP00000 | 成功 | |
FP03333 | 失败 |
参考上方对接示例