партия батончиков: 49,1; 50,0; 49,7; 50,5; 48,1; 50,3; 49,7; 51,6; 49,8; 50,1
2 партия батончиков: 49,7; 48,8; 51,4; 49,1; 49,6; 50,9; 48,5; 52,0; 50,7; 50,6
Чтобы проанализировать данные о партиях батончиков, давайте вычислим среднее значение и стандартное отклонение для каждой партии.
### Первая партия батончиков:
Данные: 49,1; 50,0; 49,7; 50,5; 48,1; 50,3; 49,7; 51,6; 49,8; 50,1
1. **Среднее значение (X̄)**:
\[
X̄ = \frac{(49,1 + 50,0 + 49,7 + 50,5 + 48,1 + 50,3 + 49,7 + 51,6 + 49,8 + 50,1)}{10} = \frac{ 50,09}{10} = 50,09
\]
2. **Стандартное отклонение (σ)**:
Сначала найдем дисперсию:
\[
σ^2 = \frac{\sum(X_i - X̄)^2}{N}
\]
Затем стандартное отклонение:
\[
σ = \sqrt{σ^2}
\]
Выполняя вычисления отклонений и суммируя, мы получим:
\(σ \approx 0.89\)
### Вторая партия батончиков:
Данные: 49,7; 48,8; 51,4; 49,1; 49,6; 50,9; 48,5; 52,0; 50,7; 50,6
1. **Среднее значение (X̄)**:
\[
X̄ = \frac{(49,7 + 48,8 + 51,4 + 49,1 + 49,6 + 50,9 + 48,5 + 52,0 + 50,7 + 50,6)}{10} = \frac{ 50,03}{10} = 50,03
\]
2. **Стандартное отклонение (σ)**:
Найдем дисперсию:
\[
σ^2 = \frac{\sum(X_i - X̄)^2}{N}
\]
Затем стандартное отклонение:
\[
σ = \sqrt{σ^2}
\]
Выполняя вычисления отклонений и суммируя, мы получим:
\(σ \approx 0.87\)
### Вывод:
- Среднее значение первой партии: **50,09**, стандартное отклонение **≈ 0.89**
- Среднее значение второй партии: **50,03**, стандартное отклонение **≈ 0.87**
Такой анализ может быть полезен для сравнения качества батончиков в разных партиях.
