Чтобы найти дисперсию набора данных, необходимо пройти несколько шагов. Давай разберём их по порядку.
Шаг 1: Найти среднее значение (среднюю арифметическую)
Сначала найдем среднее значение длины прыжка. У нас есть следующие данные:
Считаем сумму:
[
125 + 125 + 146 + 131 + 152 + 141 = 820
]
Теперь делим сумму на количество значений. У нас 6 значений:
[
\text{Среднее} = \frac{820}{6} \approx 136.67
]
Шаг 2: Найти отклонения от среднего
Теперь найдем отклонения каждого значения от среднего и возведем их в квадрат:
- ( (125 - 136.67)^2 = (-11.67)^2 \approx 136.11 )
- ( (125 - 136.67)^2 = (-11.67)^2 \approx 136.11 )
- ( (146 - 136.67)^2 = (9.33)^2 \approx 87.49 )
- ( (131 - 136.67)^2 = (-5.67)^2 \approx 32.11 )
- ( (152 - 136.67)^2 = (15.33)^2 \approx 235.11 )
- ( (141 - 136.67)^2 = (4.33)^2 \approx 18.75 )
Шаг 3: Найти сумму квадратов отклонений
Теперь суммируем квадраты отклонений:
[
136.11 + 136.11 + 87.49 + 32.11 + 235.11 + 18.75 \approx 645.67
]
Шаг 4: Найти дисперсию
Теперь делим полученную сумму на количество значений (если мы считаем выборочную дисперсию, то делим на (n - 1), но мы будем считать полную дисперсию и делим на (n)):
[
\text{Дисперсия} = \frac{645.67}{6} \approx 107.61
]
Исходя из этого, дисперсия нашего набора данных приблизительно равна 107.61.
Вывод
Ответы, которые ты привел (82.3, 96.4, 120.5, 139), не соответствуют вычисленной дисперсии. Возможно, была ошибка в начальных данных или каком-то из шагов. Прошу проверить значения и расчеты.