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):
- 125
- 125
- 146
- 131
- 152
- 141
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.