Для того чтобы найти дисперсию числового набора данных, нужно следовать основным шагам. Дисперсия показывает, насколько разбросаны значения относительно среднего. Давайте разберем, как её вычислить, используя ваши данные.
Шаг 1: Сбор данных
Имеем следующие данные о длине прыжков (в см):
Шаг 2: Вычисление среднего значения
Сначала найдем среднее значение (математическое ожидание) этого набора чисел.
[
\text{Среднее} (M) = \frac{\sum x_i}{n}
]
где ( x_i ) — это значения, а ( n ) — это количество значений.
Суммируем значения:
[
125 + 125 + 146 + 131 + 152 + 141 = 820
]
Теперь делим на количество значений. У нас 6 значений.
[
M = \frac{820}{6} \approx 136.67 \text{ см}
]
Шаг 3: Вычисление дисперсии
Дисперсия рассчитывается по формуле:
[
D = \frac{\sum (x_i - M)^2}{n}
]
Теперь посчитаем ( (x_i - M)^2 ) для каждого значения:
- ( (125 - 136.67)^2 \approx 136.11 )
- ( (125 - 136.67)^2 \approx 136.11 )
- ( (146 - 136.67)^2 \approx 85.11 )
- ( (131 - 136.67)^2 \approx 32.11 )
- ( (152 - 136.67)^2 \approx 238.11 )
- ( (141 - 136.67)^2 \approx 18.51 )
Теперь суммируем эти квадраты:
[
136.11 + 136.11 + 85.11 + 32.11 + 238.11 + 18.51 \approx 645.16
]
Делим сумму на количество значений (6):
[
D = \frac{645.16}{6} \approx 107.53
]
Ответ
Таким образом, дисперсия данного набора значений равна примерно 107.53 см.
Этот показатель означает, что значения длины прыжков в вашей выборке имеют средний квадратный разброс относительно среднего значения 136.67 см, что позволяет судить о вариативности результатов.