Для начала, давай вспомним, что такое дисперсия и как её вычислять.
Дисперсия - это мера разброса данных относительно их среднего значения. Чтобы вычислить дисперсию, нужно:
Теперь применим это к нашим наборам данных.
1. Для первого набора чисел (5, 7, 4, 8):
Сначала найдем среднее арифметическое:
$$ \bar{x_1} = \frac{5 + 7 + 4 + 8}{4} = \frac{24}{4} = 6 $$Теперь вычислим квадраты отклонений от среднего:
Теперь найдем среднее арифметическое этих квадратов:
$$ D_1 = \frac{1 + 1 + 4 + 4}{4} = \frac{10}{4} = 2.5 $$2. Для второго набора чисел (9, 4, 21, 12):
Сначала найдем среднее арифметическое:
$$ \bar{x_2} = \frac{9 + 4 + 21 + 12}{4} = \frac{46}{4} = 11.5 $$Теперь вычислим квадраты отклонений от среднего:
Теперь найдем среднее арифметическое этих квадратов:
$$ D_2 = \frac{6.25 + 56.25 + 90.25 + 0.25}{4} = \frac{153}{4} = 38.25 $$Итак, дисперсия первого набора чисел равна 2.5, а дисперсия второго набора чисел равна 38.25. Теперь сравним их:
$$D_1 = 2.5$$
$$D_2 = 38.25$$
Следовательно, (D_1 < D_2).
Ответ:
D1 = 2.5
D2 = 38.25
D1 < D2