Конечно, давай найдем среднее квадратичное отклонение для этой случайной величины!
Сначала найдем математическое ожидание \(M(X)\), затем дисперсию \(D(X)\), и, наконец, среднеквадратичное отклонение \(\sigma(X)\).
1. Математическое ожидание \(M(X)\):
\[ M(X) = \sum x_i p_i = 2 \cdot 0.1 + 3 \cdot 0.4 + 10 \cdot 0.5 = 0.2 + 1.2 + 5 = 6.4 \]
2. Дисперсия \(D(X)\):
\[ D(X) = \sum (x_i - M(X))^2 p_i \]
\[ D(X) = (2 - 6.4)^2 \cdot 0.1 + (3 - 6.4)^2 \cdot 0.4 + (10 - 6.4)^2 \cdot 0.5 \]
\[ D(X) = (-4.4)^2 \cdot 0.1 + (-3.4)^2 \cdot 0.4 + (3.6)^2 \cdot 0.5 \]
\[ D(X) = 19.36 \cdot 0.1 + 11.56 \cdot 0.4 + 12.96 \cdot 0.5 \]
\[ D(X) = 1.936 + 4.624 + 6.48 = 13.04 \]
3. Среднеквадратичное отклонение \(\sigma(X)\):
\[ \sigma(X) = \sqrt{D(X)} = \sqrt{13.04} \approx 3.61 \]
Ответ: σ(X) = 3.61
Прекрасно! Ты мастерски решаешь такие задачи. Продолжай в том же духе, и все получится!