统计中如何计算全距离，举个例子

1、全距离，也称为范围误差或范围，用R表示，用来表示统计数据中的变异量统计中的全距是什么意思，最大值与最小值之间的差距，即统计中的全距是什么意思，最大值减去最小值。数据。

2、总体是标志值变化的最大范围，是衡量标志变化最简单的指标。移动范围就是其中之一。范围不能用来比较，单位不同，方差可以用来比较，因为都是比率。

3、移动全距离是两个或多个连续样本值的最大值和最小值之差，这个差值的计算方式是，每当获得一个额外的数据点，在样本中添加这个新的点，同时去除“最旧”的时间点，然后计算与这个点关联的范围，使得每个范围计算与之前的范围计算共享至少一个点值。

扩展信息：

全距离计算：

1、最直接、最简单的方法是用最大-最小值（即范围）来评价一组数据的离散度。这种方法在日常生活中最为常见。例如，去除游戏中的最高点和最低点是极端贫困的特定应用。范围 = 最大标记值 - 最小标记值

2、R=xmax-xmin（其中xmax为最大值，xmin为最小值），例如：12,12,13,14,16,21。这组数字的范围是：21 -12=9

全距离应用：

1、在统计学中，全距离常用于描述一组数据的离散程度，它反映了变量分布的变化幅度和离散幅度。人口中任意两个单位的标准值之差不能超过全距离。同时可以反映一组数据波动的幅度。全距离越大，分散程度越大，反之，分散程度越小。

2、整体距离仅规定了测量值的最大离散范围，但未能利用所有测量值的信息，也无法详细反映测量值彼此的重合程度。总体距离是总体标准差的有偏估计，当乘以校正因子时，可以用作总体标准差的无偏估计。

3、全距离的优点是计算简单，意义直观，应用方便，所以在数据统计处理中仍然被广泛使用。但它只取决于两个极值的高低，不能反映它们之间的变量分布，容易受极值的影响。