数学とは異なり、統計は確率変数を扱うため、分散測定は基本です。たとえば、大手メディアは、候補者 A は 45%、候補者 B は 30% などの決定論的な値を使用して作業していました。数学に関しては明らかに A が上ですが、統計に関してはわかりません。今日、彼らは「誤差の範囲」について話しながら、それを統計的な方法で提示しています。 「誤差の範囲」が 15% の場合、この 2 つは技術的には同等です。 ばらつき対策 動機として、2 つの一体型生産ラインを検討してください。ピースの長さの平均測定値は 100cm で、どちらのラインもこの値に近い平均値のピースを生産しています。この場合、両方のラインで生産された部品は適切であると考えられますか? 生産ライン間のばらつきが少ないほど、生産ラインの（位置の点で）正確さが増し、信頼性が高まります。より具体的に言えば、目標を達成する可能性が高くなります。 定義 (分散の尺度): は、一連のデータを表す統計であり、データ分布の分散 (ばらつき、ばらつき) についての指針となります。 最も重要な分散対策は次のとおりです。 振幅; 分散; 標準偏差。 変動係数。 振幅 振幅は最も基本的な分散尺度であり、計算が簡単であるため、ほとんどのアプリケーションに適用されます。日常生活では、オーディオ プラットフォームは概念として振幅をよく使用します。 定義 (振幅): は、データセット内の最大値と最小値の差です。 $$\\{\text{menor valor}, \dots, \text{maior valor}\\}$$$$X_{(1)} \leq X_{(2)} \leq X_{(3)} \leq \dots \leq X_{(n−1)} \leq X_{(n)}$$データの振幅 R は次の式で与えられます。 $$R = X_{(n)}−X_{(1)}$$ 注: 以下に重要な注記をいくつか示します。 インデックスが括弧内にある場合は、番号が順序付けされていることを意味します。 $X_{(1)}$は最小値です $X_{1}$が最小値とは限りません 不等式の概念から、$X_{(1)} \leq X_{(2)}$ が得られます。 $X_{(1)}$は$X_{(2)}$以下です $X_{(1)} \leq X_{(2)} \leq X_{(3)} \leq \dots \leq X_{(n−1)} \leq X_{(n)}$ は最小値から順に並べられます。 振幅は $R$ という記号で与えられます。これは英語範囲に由来します。 カエルジャンプの例（振幅） カエルのジャンプの高さであり、測定値は以下のとおりです。