범위 계수 계산기

범위 계수(COR)는 자료 집합 내 자료의 산포를 중심값에 대한 상대적인 값으로 측정하는 상대적 산포의 척도입니다. 측정 척도에 대한 범위를 고려하여 자료점의 변동성에 대한 통찰력을 제공합니다.

역사적 배경

범위 계수의 개념은 자료의 분포와 변동성을 이해하는 것이 필수적인 기술 통계에서 비롯됩니다. 자료 집합의 산포에 대한 빠른 통찰력을 제공하는 간단하면서도 효과적인 척도이며, 특히 예비 자료 분석에 유용합니다.

계산 공식

범위 계수는 다음 공식을 사용하여 계산합니다.

\[ COR = \frac{L - S}{L + S} \]

여기서:

• \(COR\)은 범위 계수이고,
• \(L\)은 집합에서 가장 큰 값이고,
• \(S\)는 집합에서 가장 작은 값입니다.

계산 예시

가장 큰 값이 15이고 가장 작은 값이 5인 자료 집합의 경우 범위 계수는 다음과 같이 계산됩니다.

\[ COR = \frac{15 - 5}{15 + 5} = \frac{10}{20} = 0.5 \]

중요성 및 사용 사례

범위 계수는 재무, 품질 관리, 연구 등 절대적인 수치보다 상대적인 산포가 더 중요한 분야에서 특히 유용합니다. 자료 집합의 일관성 또는 변동성을 이해하는 데 도움이 되며, 상대적 산포를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 정보를 제공합니다.

일반적인 FAQ

1. 높은 범위 계수는 무엇을 나타냅니까?

   • 높은 COR은 자료 집합의 척도에 비해 가장 큰 값과 가장 작은 값 사이의 산포가 크다는 것을 나타내며, 더 높은 변동성을 시사합니다.

2. 범위 계수는 이상치에 민감합니까?

   • 예, 가장 큰 값과 가장 작은 값에 따라 달라지므로 이상치가 COR에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

3. 범위 계수는 다른 산포 척도와 어떻게 비교됩니까?

   • 표준 편차나 분산과 달리 COR은 비모수적 척도이며, 분포 형태나 중심 경향 척도를 고려하지 않고 상대적인 산포에 대한 감각을 제공합니다.

범위 계수 계산기는 자료 변동성을 빠르고 정확하게 평가하여 학생, 연구원 및 분석가에게 자료 집합 내 자료점의 산포에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.