בסטטיסטיקה, הטווח של המדגם הוא ההפרש בין הערך הגדול במדגם לערך הקטן. הוא מבוטא באותן יחידות כמו הנתונים.
בסטטיסטיקה תיאורית, טווח המדגם הוא גודל המרווח הקטן ביותר המכיל את כל הנתונים ומספק אינדיקציה לפיזור סטטיסטי.
עבור
משתנים מקריים
נסמן ב-
את הטווח שלהם, שמוגדר ע"י,
.
מאחר שהמקסימום הוא סטטיסטי הסדר ה-
והמינימום הוא סטטיסטי הסדר ה-1 ניתן לכתוב באופן שקול בקצרה,
.
- אם נגזור את פונקציית ההתפלגות נקבל את פונקציית הצפיפות,
![{\displaystyle f_{T}(t)=n(n-1)\int _{-\infty }^{\infty }f(x)f(x+t)[F(x+t)-F(x)]^{n-2}\,{\text{d}}x}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/25926335b0d6b0148a5ca81fab2cac9405e7e567)
תוחלת הטווח ניתנת על ידי
.
נובע מכך שהטווח הוא ההפרש בין המקסימום (סטטיסטי הסדר ה-
) לבין המינימום (סטטיסטי הסדר ה-1) ולכן גם התוחלת של הטווח היא ההפרש בין התוחלות של המקסימום והמינימום.
![{\displaystyle E[T]=E[X_{(n)}-X_{(1)}]=E[X_{(n)}]-E[X_{(1)}]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/b3450a702bab8d7a0c8a8f64e9ecf181f9da26cb)

מכאן התוצאה מתקבלת ממיזוג האנטגרלים.
הראינו כי
![{\displaystyle E[T]=n\int _{-\infty }^{\infty }x[F(x)^{n-1}-(1-F(x))^{n-1}]\,f(x){\text{d}}x}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3ecefe41c7e79fbe316ac159b85ec33f6ddb6313)
מההגדרה של אינטגרל לא אמיתי,
![{\displaystyle =\lim _{u\rightarrow \infty }n\int _{-u}^{u}x[F(x)^{n-1}-(1-F(x))^{n-1}]\,f(x){\text{d}}x}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e57cd9c478d27e91f9a3d057c0ac5fc589b9d741)
אינטגרציה בחלקים,
![{\displaystyle =\lim _{u\rightarrow \infty }\left[x[F(x)^{n}+(1-F(x))^{n}-1]\right]_{-u}^{u}-\lim _{u\rightarrow \infty }\int _{-u}^{u}[F(x)^{n}+(1-F(x))^{n}-1]{\text{d}}x}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a8ca02fb56891be3fc29aee8fd07af7b049c413a)
נראה שהחלק השמאלי של הביטוי מתאפס ואז החלק הימני נותן את התוצאה המבוקשת,
![{\displaystyle \lim _{u\rightarrow \infty }\left[x[F(x)^{n}+(1-F(x))^{n}-1]\right]_{-u}^{u}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/fb80d5fff25c7e7da563653a71c5f9f03525f51c)
![{\displaystyle =\lim _{u\rightarrow \infty }u[F(u)^{n}+(1-F(u))^{n}-1]+u[F(-u)^{n}+(1-F(-u))^{n}-1]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/52c1fd747032ff0772cbb417eb5e4365af2b22f3)


נפעיל את כלל לופיטל,
![{\displaystyle =\lim _{u\rightarrow \infty }n{\frac {f(u)\left[F(u)^{n-1}-(1-F(u))^{n-1}\right]+f(-u)\left[F(-u)^{n-1}-(1-F(-u))^{n-1}\right]}{-1/u^{2}}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/796f60a5525c05a7f6b46034f4f4a74faf0cada8)
על סמך תכונות פונקציית ההתפלגות,
ו-
, ועל סמך הנתון כי
ו-
נקבל את התוצאה המבוקשת,
![{\displaystyle =\lim _{u\rightarrow \infty }nu^{2}f(u)\left[(1-F(u))^{n-1}-F(u)^{n-1}\right]+\lim _{u\rightarrow \infty }nu^{2}f(-u)\left[(1-F(-u))^{n-1}-F(-u)^{n-1}\right]=0}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8f5d1ddd99a6b03615eedea6452ede112b35ed77)
עבור
משתנים אקראיים
עם פונקציות התפלגות רציפות בהחלט, 
ופונקציות צפיפות
, לטווח
יש פונקציית ההתפלגות:
![{\displaystyle F_{T}(t)=\sum _{i=1}^{n}\int _{-\infty }^{\infty }f_{i}(x)\prod _{j=1,j\neq i}^{n}[F_{j}(x+t)-F_{j}(x)]\,{\text{d}}x}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/29a643637245311ca6e58573a6d4957bfaf7db41)
אם המדגם לקוח מההתפלגות האחידה הבדידה,
אז
\left(\left[{\frac {t+1}{N}}\right]^{n}-2\left[{\frac {t}{N}}\right]^{n}+\left[{\frac {t-1}{N}}\right]^{n}\right)&t=1,2,3\ldots ,N-1\end{cases}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/997045faf96c7305b09a4d52c527cb469c4e6798)