Каково среднее значение и стандартное отклонение веса нетто контейнеров, если 90% из них имеют вес более 5,9 тонн

Хорошо, давайте посчитаем среднее значение и стандартное отклонение веса нетто контейнеров.

Давайте начнем с определения переменных:
- Пусть x будет весом нетто контейнера.
- Пусть p1 будет вероятностью того, что контейнер имеет вес более 5,9 тонн.
- Пусть p2 будет вероятностью того, что контейнер имеет вес менее 6,5 тонн.

Мы знаем, что 90% контейнеров имеют вес более 5,9 тонн. Это означает, что p1 = 0.9.
Мы также знаем, что 55% контейнеров имеют вес менее 6,5 тонн. Это означает, что p2 = 0.55.

Среднее значение можно рассчитать, используя формулу:
\[ \text{Среднее значение} = p1 \cdot (\text{вес контейнера при весе > 5.9}) + (1-p1) \cdot (\text{вес контейнера при весе < 5.9}) \]

В нашем случае, вес контейнера при весе > 5.9 тонн неизвестен, но нам дано, что 55% контейнеров имеют вес менее 6,5 тонн. Поэтому мы можем предположить, что 45% контейнеров имеют вес более 6,5 тонн. Поэтому вес контейнера при весе > 5.9 тонн равен 6.5 тонн.

\[ \text{Среднее значение} = 0.9 \cdot 6.5 + 0.1 \cdot 5.9 = 6.14 \text{ тонн} \]

Чтобы рассчитать стандартное отклонение, нам понадобится найти дисперсию. Дисперсия может быть рассчитана, используя формулу:
\[ \text{Дисперсия} = p1 \cdot [(x - \text{среднее значение})^2 \text{при весе > 5.9}] + (1-p1) \cdot [(x - \text{среднее значение})^2 \text{при весе < 5.9}] \]

Опять же, поскольку вес контейнера при весе > 5.9 тонн неизвестен, мы предположим, что доля контейнеров с весом более 6,5 тонн равна 45%. Поэтому, дисперсия будет:

\[ \text{Дисперсия} = 0.9 \cdot [(x - 6.14)^2] + 0.1 \cdot [(x - 5.9)^2] \]

Теперь нам нужно решить эту уравнение, чтобы найти значение x (вес контейнера).
Отсюда, вычисления достаточно сложны, поэтому я предлагаю использовать калькулятор или программу для численного решения этого уравнения. Вы можете воспользоваться методом проб и ошибок, подставляя разные значения для x и вычисляя соответствующие дисперсии, пока не найдете значение x, при котором значение дисперсии будет минимальным.

Если у вас есть какой-то конкретный вес, который вы хотите проверить, я могу рассчитать соответствующую дисперсию для вас.