1) Каков объем данной выборки? 2) Что представляет собой среднее значение температуры в течение суток? 3) Чему равен

1) Для определения объема данной выборки, необходимо знать количество наблюдений, содержащихся в выборке. Если у вас есть данные о каждом измерении, то объем выборки будет равен количеству этих измерений.

2) Среднее значение температуры в течение суток представляет собой сумму всех значений температуры, поделенную на количество измерений. Это показатель, который отражает среднюю температуру, наблюдаемую в течение суток.

3) Размах данной выборки определяется как разница между наибольшим и наименьшим значением в выборке. Это показатель, который отражает расстояние между экстремальными значениями наблюдаемой переменной.

4) Отклонение случайной величины от ее среднего арифметического показывает, насколько каждое отдельное значение отличается от среднего значения выборки. Это показатель, который помогает определить степень изменчивости данных в выборке.

5) Для составления таблицы абсолютных и относительных частот для данной выборки, необходимо первым шагом составить список всех уникальных значений в выборке и подсчитать количество их появлений. Затем абсолютная частота каждого значения - это количество его появлений, а относительная частота - это отношение абсолютной частоты значения к общему объему выборки.

6) Для составления таблицы относительных частот для случайной величины x22 необходимо сначала определить все возможные значения этой случайной величины. Затем подсчитать количество наблюдений, соответствующих каждому из значений, и выразить их в виде относительных частот. Относительная частота для каждого значения рассчитывается, как отношение количества наблюдений данного значения к общему объему выборки.

7) Дисперсия может быть вычислена с использованием формулы: \(\sigma^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \mu)^2\), где \(\sigma^2\) - дисперсия, \(n\) - объем выборки, \(\sum\) - сумма, \(x_i\) - значение случайной величины, \(\mu\) - среднее значение выборки. Данная формула показывает среднюю квадратичную ошибку между каждым значением выборки и ее средним значением.