结果
App Store 前 500 个应用程序排名波动性
从上面的图表可以看出，两个商店中的应用程序排名越低，其排名就越不稳定（基于过去 24 小时内它们的排名变动次数）。
比较两端时尤其如此——Google Play 前 100 名应 法国移动数据库 用中的波动线看似笔直，而 App Store 前 100 名中几乎没有波动。将此部分与排名较低的 401-500 名进行比较，这两个商店的排名波动都大得多。在整个范围内，我发现 Play Store 中的排名和排名波动性之间存在 24% 的相关性，而 App Store 中的相关性为 28%。
换个角度来看，在过去 24 小时内，Google Play 排名前 401-500 的应用的平均排名变动了 12.1 位，而排名前 100 的应用的平均排名变动仅 1.4 位。在 App Store 中，这两个数字分别为 64.28 和 11.26，排名稍低的应用的波动性是排名最高的应用的五倍多。（我说排名稍低，是因为这些“排名较低”的应用的排名仍然高于所有应用的 99.96%。）
在整个 App Store 排行榜中，排名和波动性之间的关系非常一致，而排名对 Google Play 排行榜低端波动性的影响（排名 1-100 的相关性为 35%）要比高端波动性的影响大得多（排名 401-500 的相关性为 1%）。
下一项研究将考察排名和星级评定之间的关系，以确定排名靠前的应用程序与其他应用程序之间的区别趋势，并探讨与应用商店排名波动之间的任何联系。
假设
排名 = fn(评分，评分计数，安装量，趋势)
正如在介绍中讨论的那样，这项研究与普遍认为影响应用商店排名的因素之一直接相关：平均评分。
首先，我假设更高的排名通常对应更高的评级，从而巩固了星级评定在排名算法中的作用。