为了正确地回答这个问题，我们需要解出这个数据集的平均值、中位数和众数。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

既然我们的数据是从最小到最大排序的，我们就可以求解中位数：

记住，当一个数据集从最小到最大排序时，中位数是中间的最大值。

这个数据集的中位数是

接下来，我们可以查看我们的数据集来确定模式：

此数据集的模式为

记住，众数是集合中出现频率最高的数。

最后，我们可以解出的意思是：

记住，数据集的均值是数据集中数字的平均值。

这个数据集的均值是

现在我们已经完成了计算，我们应该:

中位数:

模式:

意思是:

我们正在寻找代表数据中心的值;因此，众数或中位数是最好的测量方法。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出极差和四分位间极差。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

接下来，我们可以解出范围．记住，数据集的范围是集合中最大值和最小值之间的差值。

这个数据集的范围是

现在，我们可以解出四分位范围．记住，四分位间距是上四分位和下四分位的差值。这意味着我们需要首先计算这两个值。为了做到这一点，我们需要将数据集分成四分位数。

首先，我们将找到中位数:

然后，我们将使用中位数将数据分成两半。接下来，我们必须找到前一半或下四分位数的中位数，然后是后一半或上四分位数的中位数:

现在我们可以求出上四分位数和下四分位数的差值:

现在我们已经完成了这些操作，我们应该已经计算出以下值:

范围:

四分位范围:

如您所见，求解四分位范围需要更多步骤，因为它需要考虑更多的数据点;因此，根据我们的选择，在求解变异性时最好使用四分位范围。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出这个数据集的平均值、中位数和众数。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

既然我们的数据是从最小到最大排序的，我们就可以求解中位数：

记住，当一个数据集从最小到最大排序时，中位数是中间的最大值。

这个数据集的中位数是

接下来，我们可以查看我们的数据集来确定模式：

此数据集的模式为

记住，众数是集合中出现频率最高的数。

最后，我们可以解出的意思是：

记住，数据集的均值是数据集中数字的平均值。

这个数据集的均值是

现在我们已经完成了计算，我们应该:

中位数:

模式:

意思是:

我们正在寻找代表数据中心的值;因此，均值是最好的度量，因为而且代表我们数据集中最大的值，但是更能反映所有价值观的中心。通常，当一个数据集变化时，平均值通常是中心的最佳度量。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出极差和四分位间极差。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

接下来，我们可以解出范围．记住，数据集的范围是集合中最大值和最小值之间的差值。

这个数据集的范围是

现在，我们可以解出四分位范围．记住，四分位间距是上四分位和下四分位的差值。这意味着我们需要首先计算这两个值。为了做到这一点，我们需要将数据集分成四分位数。

首先，我们将找到中位数:

然后，我们将使用中位数将数据分成两半。接下来，我们必须找到前一半或下四分位数的中位数，然后是后一半或上四分位数的中位数:

现在我们可以求出上四分位数和下四分位数的差值:

现在我们已经完成了这些操作，我们应该已经计算出以下值:

范围:

四分位范围:

如您所见，求解四分位范围需要更多步骤，因为它需要考虑更多的数据点;因此，根据我们的选择，在求解变异性时最好使用四分位范围。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出极差和四分位间极差。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

接下来，我们可以解出范围．记住，数据集的范围是集合中最大值和最小值之间的差值。

这个数据集的范围是

现在，我们可以解出四分位范围．记住，四分位间距是上四分位和下四分位的差值。这意味着我们需要首先计算这两个值。为了做到这一点，我们需要将数据集分成四分位数。

首先，我们将找到中位数:

然后，我们将使用中位数将数据分成两半。接下来，我们必须找到前一半或下四分位数的中位数，然后是后一半或上四分位数的中位数:

现在我们可以求出上四分位数和下四分位数的差值:

现在我们已经完成了这些操作，我们应该已经计算出以下值:

范围:

四分位范围:

如您所见，求解四分位范围需要更多步骤，因为它需要考虑更多的数据点;因此，根据我们的选择，在求解变异性时最好使用四分位范围。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出这个数据集的平均值、中位数和众数。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

既然我们的数据是从最小到最大排序的，我们就可以求解中位数：

记住，当一个数据集从最小到最大排序时，中位数是中间的最大值。

这个数据集的中位数是

接下来，我们可以查看我们的数据集来确定模式：

这个集合没有模式，因为每个值只出现一次。

记住，众数是集合中出现频率最高的数。

最后，我们可以解出的意思是：

记住，数据集的均值是数据集中数字的平均值。

这个数据集的均值是

现在我们已经完成了计算，我们应该:

中位数:

模式:没有

意思是:

我们正在寻找代表数据中心的值;因此，由于集合的多样性，均值是最好的度量方法。通常，当一个数据集变化时，平均值通常是中心的最佳度量。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出极差和四分位间极差。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

接下来，我们可以解出范围．记住，数据集的范围是集合中最大值和最小值之间的差值。

这个数据集的范围是

现在，我们可以解出四分位范围．记住，四分位间距是上四分位和下四分位的差值。这意味着我们需要首先计算这两个值。为了做到这一点，我们需要将数据集分成四分位数。

首先，我们将找到中位数:

然后，我们将使用中位数将数据分成两半。接下来，我们必须找到前一半或下四分位数的中位数，然后是后一半或上四分位数的中位数:

现在我们可以求出上四分位数和下四分位数的差值:

现在我们已经完成了这些操作，我们应该已经计算出以下值:

范围:

四分位范围:

如您所见，求解四分位范围需要更多步骤，因为它需要考虑更多的数据点;因此，根据我们的选择，在求解变异性时最好使用四分位范围。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出这个数据集的平均值、中位数和众数。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

既然我们的数据是从最小到最大排序的，我们就可以求解中位数：

记住，当一个数据集从最小到最大排序时，中位数是中间的最大值。

这个数据集的中位数是

接下来，我们可以查看我们的数据集来确定模式：

这个集合的模式是

记住，众数是集合中出现频率最高的数。

最后，我们可以解出的意思是：

记住，数据集的均值是数据集中数字的平均值。

这个数据集的均值是

现在我们已经完成了计算，我们应该:

中位数:

模式:

意思是:

我们正在寻找代表数据中心的值;因此，由于集合的多样性，均值是最好的度量方法。通常，当一个数据集变化时，平均值通常是中心的最佳度量。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出这个数据集的平均值、中位数和众数。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

既然我们的数据是从最小到最大排序的，我们就可以求解中位数：

记住，当一个数据集从最小到最大排序时，中位数是中间的最大值。

这个数据集的中位数是

接下来，我们可以查看我们的数据集来确定模式：

这个集合的模式是

记住，众数是集合中出现频率最高的数。

最后，我们可以解出的意思是：

记住，数据集的均值是数据集中数字的平均值。

这个数据集的均值是

现在我们已经完成了计算，我们应该:

中位数:

模式:

意思是:

我们正在寻找代表数据中心的值。在这个数据集中，我们有一个离群值，这意味着平均值不是中心的最佳度量。而且，模态是集合中最小的值;因此，中位数是中心的最佳度量。

为了正确地回答这个问题，我们需要解出极差和四分位间极差。

首先，让我们从最小到最大对数据进行排序:

接下来，我们可以解出范围．记住，数据集的范围是集合中最大值和最小值之间的差值。

这个数据集的范围是

现在，我们可以解出四分位范围．记住，四分位间距是上四分位和下四分位的差值。这意味着我们需要首先计算这两个值。为了做到这一点，我们需要将数据集分成四分位数。

首先，我们将找到中位数:

然后，我们将使用中位数将数据分成两半。接下来，我们必须找到前一半或下四分位数的中位数，然后是后一半或上四分位数的中位数:

现在我们可以求出上四分位数和下四分位数的差值:

现在我们已经完成了这些操作，我们应该已经计算出以下值:

范围:

四分位范围:

如您所见，求解四分位范围需要更多步骤，因为它需要考虑更多的数据点;因此，根据我们的选择，在求解变异性时最好使用四分位范围。