Какой из параметров разброса определяет абсолютное отклонение признака от среднего значения?

Параметр разброса, который определяет абсолютное отклонение признака от среднего значения, называется стандартным отклонением. Давайте рассмотрим пошаговое решение, чтобы пояснить этот концепт.

1. Возьмем набор данных, состоящий из n чисел. Назовем их x₁, x₂, ..., xₙ.

2. Найдем среднее значение этого набора данных. Для этого просуммируем все числа и разделим полученную сумму на количество чисел, то есть n:

\[среднее значение = \frac{x₁ + x₂ + ... + xₙ}{n}\]

3. Для каждого числа в наборе вычислим разность между ним и средним значением. Обозначим эти разности как d₁, d₂, ..., dₙ:

\[d₁ = x₁ - среднее значение\]
\[d₂ = x₂ - среднее значение\]
\[...\]
\[dₙ = xₙ - среднее значение\]

4. Теперь вычислим абсолютное значение для каждой разности. Обозначим их как |d₁|, |d₂|, ..., |dₙ|.

5. Наконец, чтобы получить стандартное отклонение (σ), найдем среднее значение абсолютных значений разностей:

\[σ = \frac{|d₁| + |d₂| + ... + |dₙ|}{n}\]

Таким образом, стандартное отклонение является метрикой, которая показывает, насколько различными являются значения признака от среднего значения. Большое стандартное отклонение указывает на большой разброс, а маленькое стандартное отклонение - на более сгруппированные значения вокруг среднего.

Надеюсь, это объяснение помогло вам понять, какой параметр разброса определяет абсолютное отклонение признака от среднего значения. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать!