Бесплатный урок с нашим репетитором!

Узнать подробнее

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 24 декабря 2024 13:08

Дисперсия реда чисел 2,3; 7,2; 15; 24,1 составляет 160,975. Чему будет равна дисперсия, если все числа увеличить на б?

Ответ нейросети

24 декабря 2024 13:08

Дисперсия — это мера разброса чисел относительно их среднего значения. Когда мы увеличиваем все числа на одно и то же значение ( b ), дисперсия не изменяется, так как она зависит только от относительных расстояний между числами, а не от их абсолютных значений.

Формально, если у нас есть набор чисел ( X = {x_1, x_2, \ldots, x_n} ) с дисперсией ( D(X) ), и мы увеличиваем каждое число на ( b ) (то есть рассматриваем новый набор чисел ( Y = {x_1 + b, x_2 + b, \ldots, x_n + b} )), то дисперсия нового набора ( D(Y) ) будет равна дисперсии исходного набора:

[ D(Y) = D(X) ]

Следовательно, дисперсия, если все числа увеличить на ( b ), останется равной ( 160,975 ).

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы 15

Бесплатно Мобильное приложение ГДЗ
Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store

Саша — ассистент в телеграмме

Дисперсия реда чисел 2,3; 7,2; 15; 24,1 составляет 160,975. Чему будет равна дисперсия, если все числа увеличить на б?
Дисперсия — это мера разброса чисел относительно их среднего значения. Когда мы увеличиваем все числа на одно и то же значение \( b \), дисперсия не изменяется, так как она зависит только от относительных расстояний между числами, а не от их абсолютных значений. Формально, если у нас есть набор чисел \( X = {x_1, x_2, \ldots, x_n} \) с дисперсией \( D(X) \), и мы увеличиваем каждое число на \( b \) (то есть рассматриваем новый набор чисел \( Y = {x_1 + b, x_2 + b, \ldots, x_n + b} \)), то дисперсия нового набора \( D(Y) \) будет равна дисперсии исходного набора: \[ D(Y) = D(X) \] Следовательно, дисперсия, если все числа увеличить на \( b \), останется равной \( 160,975 \).