Какие значения приняла случайная величина x в результате испытания? Составьте дискретный вариационный ряд на основе

Янтарь

25

Хорошо, давайте начнем с решения задачи. Для составления дискретного вариационного ряда на основе данных значений, нам необходимо знать эти значения. Обратите внимание, что вы не предоставили данные значений, поэтому я не могу построить вариационный ряд и график полигона распределения.

Однако, я могу объяснить вам, что делать, когда у вас есть данные значений.

1. Для составления дискретного вариационного ряда, отсортируйте значения в порядке возрастания или убывания.

2. Затем перечислите уникальные значения вариационного ряда и рядом с каждым значением укажите количество его вхождений в исходные данные.

3. График полигона распределения строится путем отрезания отрезков пропорциональных длин, соответствующих частотам каждого значения, на оси значений.

Теперь перейдем к остальным показателям: моде, медиане, ожиданию, дисперсии и среднему квадратическому отклонению.

- Мода (moda) - это значение, которое встречается наиболее часто в выборке. Если есть несколько значений с одинаковой наибольшей частотой, то выборка называется мультимодальной.

- Медиана (mediana) - это значение, которое находится в середине упорядоченной выборки. Для получения медианы, отсортируйте значения и найдите значение, которое находится посередине. Если выборка содержит нечетное количество значений, медиана будет являться этим значением. Если выборка содержит четное количество значений, медианой будет среднее арифметическое двух значений, находящихся посередине.

- Ожидание (matematicheskoe ozhidanie) - это среднее значение величины, которое можно получить, умножая каждое значение на его вероятность и сложив все произведения. Он также называется математическим ожиданием.

- Дисперсия (dispersiya) - это мера разброса значений относительно их среднего значения. Для вычисления дисперсии, найдите разность между каждым значением и средним значением, возведите их в квадрат, сложите все квадраты и разделите сумму на количество значений в выборке.

- Среднее квадратическое отклонение (srednee kvadraticheskoe otklonenie) - это квадратный корень из дисперсии. Оно показывает, насколько значения отклоняются от среднего значения.

Если у вас будут конкретные данные значений, я смогу помочь вам с построением вариационного ряда, графика полигона распределения и подсчетом остальных показателей.