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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. El rango es un valor numérico que indica la diferencia entre el valor máximo y el mínimo de una serie de datos o muestra estadística. Puntos clave. El rango es la diferencia entre el valor más alto y el más bajo en un conjunto de datos, mostrando cuánto varían los valores.

  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. El Rango es la diferencia numérica entre el valor máximo y el valor mínimo; por ello, comparte unidades con los datos. Permite obtener una idea de la dispersión de los datos, cuanto mayor es el rango, aún más dispersos están los datos (sin considerar la afectación de los valores extremos).

  5. El rango es una medida estadística que nos permite determinar la amplitud de un conjunto de datos. Es una herramienta útil para comprender la distribución de los datos y obtener información sobre la variabilidad de los mismos. En este artículo, exploraremos cómo se calcula el rango en la estadística y su importancia en el análisis de datos.

  6. Rango (Estadística) 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. ¡Es así de simple! Pero quizás demasiado simple ... El rango puede ser engañoso.

  7. En las estadísticas descriptivas, el rango es el tamaño del intervalo más pequeño que contiene todos los datos y proporciona una indicación de la dispersión estadística. Dado que solo depende de dos de las observaciones, es más útil para representar la dispersión de pequeños conjuntos de datos.

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