User Name N

Номер / задача 731 страница 221, ГДЗ по алгебре за 9 класс к учебнику Никольского

Учебник: Просвещение, 2024
Условие: Ищем информацию. Используя данные из справочной литературы и Интернета, приведите примеры применения отклонений от среднего значения и дисперсии для характеристики совокупности данных.

Примеры применения отклонений от среднего значения и дисперсии

Пример 1. Контроль качества на производстве

На заводе по производству болтов номинальный диаметр изделия — 10 мм. В ходе контроля качества измерили диаметры 8 болтов (в мм):

Среднее арифметическое:

Отклонения от среднего и их квадраты:

Данные 9,8 10,1 10,0 9,9 10,2 10,0 9,8 10,2
Отклонения ?0,2 +0,1 0 ?0,1 +0,2 0 ?0,2 +0,2
Квадраты отклонений 0,04 0,01 0 0,01 0,04 0 0,04 0,04

Дисперсия:

Малая дисперсия означает, что станок работает стабильно и размеры болтов мало отклоняются от нормы. Если бы дисперсия оказалась большой, это сигнализировало бы о необходимости настройки оборудования.

Пример 2. Стабильность результатов спортсмена

Два стрелка на тренировке выбили следующие очки (из 10 возможных) в пяти выстрелах:

  • Стрелок А: 8, 9, 8, 9, 6.
  • Стрелок Б: 7, 7, 8, 9, 9.

Среднее арифметическое у обоих одинаково:

Вычислим дисперсию для каждого стрелка.

Стрелок А:

Данные 8 9 8 9 6
Отклонения 0 +1 0 +1 ?2
Квадраты 0 1 0 1 4

Стрелок Б:

Данные 7 7 8 9 9
Отклонения ?1 ?1 0 +1 +1
Квадраты 1 1 0 1 1

Дисперсия стрелка Б меньше (), значит его результаты стабильнее, хотя средний балл у обоих одинаков. В спорте именно дисперсия помогает тренеру оценить, насколько стабильно выступает спортсмен.

Вывод. Дисперсия и отклонения от среднего широко применяются в самых разных областях: в промышленности — для контроля качества продукции, в спорте — для оценки стабильности результатов, в метеорологии — для характеристики изменчивости погоды, в финансах — для оценки рисков инвестиций (чем больше дисперсия доходности акции, тем выше риск).

Номер 731