Моя работа в области производства молока дала мне возможность определить дисперсию и стандартное отклонение по данным о фактическом объеме молока на производстве в таблице 3. Эти данные оказываются очень важными для контроля качества и установления стабильности процесса производства.Для начала, необходимо вычислить среднее значение объема молока. Для этого суммируем все значения объема и делим на количество наблюдений. В таблице 3 указано 12 наблюдений, поэтому⁚
Среднее значение объема (0.95 0.96 0.95 0.99 0.95 0.97 0.98 0.99 0.96 0.94 0.96 0.97) / 12 11.14 / 12 0.928 л
Теперь мы можем приступить к вычислению дисперсии. Дисперсия показывает, насколько сильно значения разбросаны вокруг среднего значения. Для этого нужно найти разницу между каждым значением объема и средним значением, возведенную в квадрат, и затем найти среднее значение этих квадратов.Разница^2 (0.95-0.928)^2 (0.96-0.928)^2 (0.95-0.928)^2 (0.99-0.928)^2 (0.95-0.928)^2 (0.97-0.928)^2 (0.98-0.928)^2 (0.99-0.928)^2 (0.96-0.928)^2 (0.94-0.928)^2 (0.96-0;928)^2 (0.97-0.928)^2 0.0002648
Дисперсия Разница^2 / (количество наблюдений ⸺ 1) 0.0002648 / (12-1) 0.0002648 / 11 0.00002407 л^2
И, наконец, стандартное отклонение можно вычислить как квадратный корень из дисперсии. Стандартное отклонение является мерой разброса значений вокруг среднего значения и показывает, насколько точными и надежными являются данные.Стандартное отклонение √(дисперсия) √(0.00002407) 0.004906 л
Итак, обработка таблицы 3 позволила мне определить дисперсию и стандартное отклонение по данным о фактическом объеме молока на производстве. Помните, что эти значения помогут вам оценить стабильность и качество процесса производства молока.