Чтобы найти дисперсию температуры по данным наблюдениям, нам необходимо следовать определенным шагам. Дисперсия измеряет, насколько значения отклоняются от среднего значения (математического ожидания) и показывает, насколько сильно данные разбросаны.
Шаг 1: Соберите данные
У нас есть следующие данные по температуре:
- 18
- 20
- 17
- 19
Шаг 2: Найдите среднее значение
Сначала вычислим среднее (Arithmetical Mean) значение температур:
\[ \text{Среднее} = \frac{\text{Сумма всех значений}}{\text{Количество значений}} = \frac{18 + 20 + 17 + 19}{4} \]
Считаем сумму:
\[ 18 + 20 + 17 + 19 = 74 \]
Теперь делим на количество значений (4):
\[ \text{Среднее} = \frac{74}{4} = 18.5 \]
Шаг 3: Найдите отклонение от среднего
Теперь для каждого значения найдём отклонение от среднего, затем возведем его в квадрат:
- \(18 - 18.5 = -0.5\) → \((-0.5)^2 = 0.25\)
- \(20 - 18.5 = 1.5\) → \((1.5)^2 = 2.25\)
- \(17 - 18.5 = -1.5\) → \((-1.5)^2 = 2.25\)
- \(19 - 18.5 = 0.5\) → \((0.5)^2 = 0.25\)
Шаг 4: Найдите сумму квадратов отклонений
Теперь сложим все полученные квадраты отклонений:
\[ 0.25 + 2.25 + 2.25 + 0.25 = 5 \]
Шаг 5: Найдите дисперсию
Дисперсия (Variance) — это среднее значение квадратов отклонений. Для выборки мы делим на \(N-1\) (где \(N\) — количество наблюдений), а для генеральной совокупности — на \(N\). Поскольку у нас всего 4 значения, и мы предположим, что это выбранная выборка, будем делить на \(N-1\):
\[ \text{Дисперсия} = \frac{\text{Сумма квадратов отклонений}}{N - 1} = \frac{5}{4 - 1} = \frac{5}{3} \approx 1.67 \]
Ответ
Дисперсия температуры наблюдений составляет примерно 1.67.
Если у вас остались вопросы по шагам или нужна дополнительная помощь, не стесняйтесь спрашивать!