а) Найдем среднее арифметическое набора чисел 8, 9, 12, 12:
\[\frac{8 + 9 + 12 + 12}{4} = \frac{41}{4} = 10.25\]
Ответ: 10.25
б) Найдем медиану набора чисел 8, 9, 12, 12:
Упорядочим набор: 8, 9, 12, 12.
Медиана - среднее арифметическое двух чисел посередине:
\[\frac{9 + 12}{2} = \frac{21}{2} = 10.5\]
Ответ: 10.5
в) Для характеристики численности троллейбусных маршрутов крупного города лучше использовать медиану, так как она менее чувствительна к выбросам и лучше отражает типичное значение.
а) Найдем размах измерений:
Размах - разность между максимальным и минимальным значениями.
Максимальное значение: 18.6
Минимальное значение: 18.1
Размах: \[18.6 - 18.1 = 0.5\]
Ответ: 0.5
б) Найдем дисперсию измерений:
Сначала найдем среднее арифметическое измерений:
\[\frac{18.1 + 18.5 + 18.5 + 18.6 + 18.3}{5} = \frac{92}{5} = 18.4\]
Теперь найдем дисперсию:
\[\frac{(18.1 - 18.4)^2 + (18.5 - 18.4)^2 + (18.5 - 18.4)^2 + (18.6 - 18.4)^2 + (18.3 - 18.4)^2}{5}\]
\[= \frac{(-0.3)^2 + (0.1)^2 + (0.1)^2 + (0.2)^2 + (-0.1)^2}{5}\]
\[= \frac{0.09 + 0.01 + 0.01 + 0.04 + 0.01}{5} = \frac{0.16}{5} = 0.032\]
Ответ: 0.032
в) Определим, нуждается ли станок в ремонте:
Так как дисперсия (0.032) меньше 0.05, станок не нуждается в ремонте.
Среднее арифметическое набора чисел равно 8, а дисперсия равна 5. Каждое число набора умножили на -3 и после этого увеличили на 2.
а) Найдем среднее значение полученного набора:
Если каждое число умножить на -3, то среднее тоже умножится на -3.
Новое среднее: \[8 \cdot (-3) = -24\]
Если каждое число увеличить на 2, то среднее тоже увеличится на 2.
Новое среднее: \[-24 + 2 = -22\]
Ответ: -22
б) Найдем дисперсию полученного набора:
При умножении каждого числа на константу, дисперсия умножается на квадрат этой константы.
Новая дисперсия: \[5 \cdot (-3)^2 = 5 \cdot 9 = 45\]
При увеличении каждого числа на константу, дисперсия не изменяется.
Ответ: 45
Проверка за 10 секунд: Убедись, что правильно посчитал среднее арифметическое, медиану и дисперсию для каждого набора данных.
Уровень Эксперт: Анализ дисперсии помогает оценить стабильность и точность измерений или данных. Меньшая дисперсия говорит о более высокой точности.