Почему разброс данных не всегда является оптимальным критерием для измерения рассеивания?

Разброс данных не всегда является оптимальным критерием для измерения рассеивания, потому что он учитывает только два крайних значения в наборе данных. www.yaklass.ru Это может привести к искажению результата, если эти значения являются выбросами. www.yaklass.ru

Например, если большинство значений сосредоточено вокруг среднего, а есть одно очень большое значение, размах будет большим, хотя данные в основном сконцентрированы. www.euroki.org

В таких случаях рекомендуется использовать другие способы измерения рассеивания данных, которые учитывают все значения в наборе и более устойчивы к возможным выбросам. www.yaklass.ru Например, показатели отклонения от среднего значения могут быть более информативными при анализе рассеивания данных. www.yaklass.ru

Также стоит обратить внимание на то, что размах (разница между максимальным и минимальным значениями) чувствителен к выбросам. www.euroki.org