Каково среднее значение, дисперсия и стандартное отклонение набора данных, полученного путем умножения каждого числа

Тема: Среднее значение, дисперсия и стандартное отклонение

Объяснение:

Среднее значение является мерой центральной тенденции и вычисляется путем суммирования всех значений в наборе данных и деления этой суммы на количество значений в наборе данных. В данной задаче исходный набор данных получен путем умножения каждого числа на -6. Следовательно, чтобы найти новое среднее значение набора данных, необходимо умножить среднее значение исходного набора данных на -6.

Среднее значение нового набора данных = (Среднее значение исходного набора данных) * (-6)

Дисперсия - это мера разброса данных относительно их среднего значения. Она вычисляется путем суммирования квадратов разностей между каждым значением и средним значением, а затем деления этой суммы на количество значений в наборе данных минус единица. В данной задаче у нас уже дана дисперсия исходного набора данных, но так как в новом наборе данных произошло только изменение значений, дисперсия остается неизменной.

Стандартное отклонение является квадратным корнем из дисперсии. В данной задаче стандартное отклонение также остается неизменным.

Пример использования:
Исходное среднее значение = -0.5
Исходная дисперсия = 4.08

Новое среднее значение = (-0.5) * (-6) = 3

Новая дисперсия = 4.08

Новое стандартное отклонение = sqrt(4.08) (~2.02)

Совет:
Для лучшего понимания концепций среднего значения, дисперсии и стандартного отклонения, рекомендуется ознакомиться с основными понятиями статистики и их математическими формулами. Помимо этого, выполнение дополнительных практических заданий поможет закрепить полученные знания.

Упражнение:
Предположим, у вас есть набор данных средних оценок по разным предметам: 4, 5, 3, 2, 5, 4. Найдите среднее значение, дисперсию и стандартное отклонение данного набора данных.