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  1. ¿Qué es el rango en estadística? En estadística, el rango es una medida de dispersión que indica la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de los datos de una muestra. Por lo tanto, para calcular el rango de una población o muestra estadística se debe restar el valor máximo menos el valor mínimo.

  2. Por ejemplo, si tenemos los siguientes datos: 2, 5, 8, 10, 12, el valor mínimo sería 2 y el valor máximo sería 12. Restando 2 de 12, obtenemos un rango de 10. Es importante destacar que el rango solo tiene en cuenta los valores extremos y no considera la distribución o forma de los datos.

  3. 15 de dic. de 2022 · El rango, recorrido o amplitud, en estadística, es la diferencia (resta) entre el valor máximo y el valor mínimo de un conjunto de datos provenientes de una muestra o de una población. Si se representa al rango con la letra R y a los datos mediante x, la fórmula para el rango es simplemente: R = x máx – x mín.

  4. Ejemplo de rango en estadística Supongamos que tenemos una empresa que produce microchips para luego venderlos a las principales marcas de computadoras. Esta empresa encarga a un economista que realice un estudio sobre la evolución de las ventas (últimos 4 años) para, posteriormente, ofrecer consejos que mejoren los resultados empresariales.

  5. El rango es la diferencia entre el valor más bajo y el más alto. Ejemplo: En {4, 6, 9, 3, 7} el valor más bajo es 3 y el más alto es 9. Así que el rango es 9 3 = 6 .

  6. إحصائيات. مثال على النطاق في الإحصاء: كيفية حسابه وأهميته. El cálculo del rango en estadística es una herramienta fundamental para comprender y analizar conjuntos de datos. En este artículo, exploraremos cómo calcular el rango y discutiremos su importancia en la interpretación de los resultados.

  7. En estadística, el rango representa la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de un conjunto de datos. El rango nos muestra la distribución de los valores en una serie. Si el rango es un número muy alto, entonces los valores de la serie están bastante distribuidos.