При проведении анализа данных о фактическом объеме молока на производстве из таблицы 3٫ я определил дисперсию и стандартное отклонение.
Для начала, я создал список измерений объема молока, представленных в таблице. Всего было 12 значений⁚
0,95, 0,96, 0,95, 0,99, 0,95, 0,97, 0,98, 0,99, 0,96, 0,94, 0,96, 0,97.Далее я вычислил среднее значение, которое составило⁚
(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 0,9683
Следующим шагом я нашел разницу между каждым значением и средним значением. Затем я возведел каждую разность в квадрат, чтобы избавиться от отрицательных значений⁚
(0,95 ⎻ 0,9683)^2, (0,96 ⎻ 0,9683)^2, (0,95 ⎻ 0,9683)^2, (0,99 ⸺ 0,9683)^2, (0,95 ⎻ 0,9683)^2, (0,97 ⎻ 0,9683)^2, (0,98 ⸺ 0,9683)^2, (0,99 ⸺ 0,9683)^2, (0,96 ⸺ 0,9683)^2, (0,94 ⎻ 0,9683)^2, (0,96 ⸺ 0,9683)^2, (0,97 ⎻ 0,9683)^2
После этого я сложил все полученные значения⁚
0,000067, 0,000015, 0,000067, 0,000077, 0,000067, 0,000003, 0,000014, 0,000077, 0,000015, 0,000094, 0,000015, 0,000003
Далее я разделил сумму всех разностей на количество значений (12)⁚
(0٫000067 0٫000015 0٫000067 0٫000077 0٫000067 0٫000003 0٫000014 0٫000077 0٫000015 0٫000094 0٫000015 0٫000003) / 12 0٫0000529
Это значение представляет собой дисперсию. Чтобы получить стандартное отклонение, я извлек корень квадратный из дисперсии⁚
√0,0000529 ≈ 0,007259
Итак, дисперсия по данным о фактическом объеме молока на производстве таблицы 3 составляет 0,0000529, а стандартное отклонение равно приблизительно 0,007259.
Применение данных показателей может быть полезно для контроля и управления процессом производства молока, а также для определения его качества.