\[ E(X) = \sum_{i=1}^{n} x_i P(x_i) \]
\[ E(X) = (-2 \times 0.1) + (1 \times 0.4) + (3 \times 0.4) + (6 \times 0.1) \]
\[ E(X) = -0.2 + 0.4 + 1.2 + 0.6 \]
\[ E(X) = 2.0 \]
\[ D(X) = E(X^2) - (E(X))^2 \]
Сначала найдем $$E(X^2)$$, возведя каждое значение $$x_i$$ в квадрат и умножив на его вероятность $$P(x_i)$$:
\[ E(X^2) = (-2)^2 \times 0.1 + (1)^2 \times 0.4 + (3)^2 \times 0.4 + (6)^2 \times 0.1 \]
\[ E(X^2) = 4 \times 0.1 + 1 \times 0.4 + 9 \times 0.4 + 36 \times 0.1 \]
\[ E(X^2) = 0.4 + 0.4 + 3.6 + 3.6 \]
\[ E(X^2) = 8.0 \]
Теперь подставим значения в формулу дисперсии:
\[ D(X) = 8.0 - (2.0)^2 \]
\[ D(X) = 8.0 - 4.0 \]
\[ D(X) = 4.0 \]
Ответ: 4