Как считать размах в статистике?

Узнайте, как найти размах в статистике и его значение для анализа данных. Размах в статистике позволяет определить амплитуду изменений статистических данных. Узнайте, как найти размах при помощи программирования.

Статистика – раздел математики, в котором изучают информацию разного рода, а также проводят над ней всякие операции, чтобы...

Как найти размах

Чтобы найти размах в статистике, нам нужно будет коротко остановиться еще на двух терминах: объем и выборка.

Для удобства давайте разработаем условный недельный бюджет расходов. Например:

Допустим, такой бюджет мы составили на 1 месяц, чтобы понять наши ежемесячные расходы. Если мы возьмем из месячной статистики результаты одной недели, тогда это и будет выборкой. То есть выборка – это определенное количество информации из большого массива данных, которую вы извлекли для дальнейшего анализа. В выборке может участвовать любое количество элементов.

Обычно элементам выборки для удобства присваивают индексы при помощи переменных. Например: x1, x2, x3 и др. То есть в нашем случае у нас будет х1 - х7 или 7 элементов. Количество элементов выборки – это и есть объем. По сути, мы имеем выборку объемом в 7 элементов. Теперь самое важное – как найти размах?

Размах в статистике

Размах в статистике, он же размах в выборке – это разница между самым большим элементом выборки и самым маленьким. Глядя на наш еженедельный бюджет, мы видим, что самым большим элементом у нас является 200, а самым маленьким – 80.

Как найти размах нашей выборки: 200 - 80 = 120. Размах нашей выборки равен 120. Размах в статистике помогает определить амплитуду изменений наших статистических данных.

Как найти размах, используя программирование

Искать размах в статистике при помощи программирования – это базовые вещи, которые изучают все специалисты big data. Поиск осуществляется на том языке, при помощи которого вы взаимодействуете с данными. Например: Python, R, Java, Scala, Julia и др. Язык влияет только на реализацию поиска размаха, но алгоритм будет везде одинаковый.

Как найти размах в статистике при помощи программирования:

1. Сортируйте выборку по возрастанию или убыванию, чтобы найти самый маленький и самый большой элементы.
2. Вычислите разницу между самым большим и самым маленьким элементами.

В нашем примере с бюджетом, если мы представим наши расходы в виде списка [100, 120, 80, 150, 90, 200, 120], то в Python для нахождения размаха можно использовать следующий код:

expenses = [100, 120, 80, 150, 90, 200, 120]
sorted_expenses = sorted(expenses)
range_expenses = sorted_expenses[-1] - sorted_expenses[0]
print("Размах расходов:", range_expenses)

В результате выполнения этого кода мы получим значение размаха равное 120.

Заключение

Как найти размах в статистике? Для этого нужно определить наибольшее и наименьшее значения выборки и найти их разницу. Реализовать подобные действия можно при помощи любого языка программирования, который поддерживает работу с массивами данных.

Что нам скажет Википедия?

Вариация - различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени. Причиной возникновения вариации являются различные условия существования разных единиц совокупности. Вариация - необходимое условие существования и развития массовых явлений.

Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, статистическом моделировании и планировании экспертных опросов. По степени вариации можно судить об однородности совокупности, устойчивости значений признака, типичности средней, о взаимосвязи между какими-либо признаками.

Коэффициент вариации случайной величины - мера относительного разброса случайной величины; показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет её средний разброс. Исчисляется в процентах. Вычисляется только для количественных данных. В отличие от среднего квадратического или стандартного отклонения измеряет не абсолютную, а относительную меру разброса значений признака в статистической совокупности. По мнению автора рассматриваемого коэффициента К. Пирсона - коэффициент вариации эффективнее абсолютного показателя вариации.