离散度测量是基础，因为与数学不同，统计学使用随机变量。例如，大媒体使用确定性值，例如候选人 A 具有 45%，B 具有 30%。数学方面，A显然领先，但统计方面，我不知道。今天，当他们谈论“误差幅度”时，他们以统计方式呈现它。如果“误差幅度”为 15%，则两者在技术上是平局的。 色散测量 作为动力，考虑两条一体式生产线。平均单件长度测量值为 100 厘米，两条生产线生产的单件平均长度接近该值。在这种情况下，我们是否认为两条生产线生产的零件都合适？ 生产线之间的分散越小，生产线就越精确（就位置而言）和越可靠。更具体地说，我们有更好的机会实现目标。 **定义（离散度的度量）：**是代表一系列数据的统计数据，指导我们了解数据分布的离散度（变化、可变性）。 最重要的分散措施是： 振幅; 方差; 标准差； 变异系数。 振幅 幅度是最基本的色散度量，并且由于计算简单而应用于大多数应用。在日常生活中，音频平台经常使用振幅作为概念。 **定义（振幅）：**是数据集中的最大值和最小值之间的差值。 $$\\{\text{menor valor}, \dots, \text{maior valor}\\}$$$$X_{(1)} \leq X_{(2)} \leq X_{(3)} \leq \dots \leq X_{(n−1)} \leq X_{(n)}$$数据的幅度 R 由下式给出： $$R = X_{(n)}−X_{(1)}$$ **注意：**以下是一些重要的符号： 当索引位于括号中时，表示数字是有序的。 $X_{(1)}$ 是最小值 $X_{1}$不一定是最小值 从不等式的概念我们可以得到$X_{(1)} \leq X_{(2)}$： $X_{(1)}$ 小于或等于 $X_{(2)}$ $X_{(1)} \leq X_{(2)} \leq X_{(3)} \leq \dots \leq X_{(n−1)} \leq X_{(n)}$ 按从小到大的顺序排列。 幅度由符号$R$给出，它来自英国范围。 青蛙跳示例（幅度） 为青蛙跳跃的高度，测量值如下：