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 \( 160,975 \).