2.5. K 10,00 mn Bonopona nepokcura npu6aBunu 1136bITOK kanua nonna n nocne OKOH4aHuA peakunn Ha ThTpoBaHue nona 6blno n3pacxogoBaHo 15,55 mn CTaHAapTHOr 0.05 MORb/pi pactBopa Hatpus Tuocyjibqara C F_(0,05)=1,120 . Onper lenutb Maccy BoHopona nepokcuAa B rpaMMax (M=34,0147r/Monlb) B 250 Mn aHanu3npyemoro pactBopa. OTBeT npeAcTaBMTb C TO4HOCTblO xxxxx

Для решения этой задачи нам нужно использовать формулу для вычисления среднего арифметического:<br /><br />\[ \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i \]<br /><br />где \( n \) - количество наблюдений, \( x_i \) - значение \( i \)-й наблюдаемой.<br /><br />В данном случае у нас есть 10 наблюдений, и мы знаем среднее значение \( \bar{x} = 10,00 \) и стандартное отклонение \( \sigma = 15,55 \). Мы также знаем, что коэффициент Котлякова \( K = 0,05 \) и значение \( K_{0,05} = 1,120 \).<br /><br />Теперь мы можем использовать формулу для вычисления среднего арифметического:<br /><br />\[ \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i \]<br /><br />\[ 10,00 = \frac{1}{10} \sum_{i=1}^{10} x_i \]<br /><br />\[ \sum_{i=1}^{10} x_i = 10 \cdot 10,00 = 100 \]<br /><br />Теперь мы можем использовать формулу для вычисления среднего квадратического отклонения:<br /><br />\[ \sigma = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} \]<br /><br />\[ 15,55 = \sqrt{\frac{1}{10-1} \sum_{i=1}^{10} (x_i - 10,00)^2} \]<br /><br />\[ 15,55 = \sqrt{\frac{1}{9} \sum_{i=1}^{10} (x_i - 10,00)^2} \]<br /><br />\[ 15,55^2 = \frac{1}{9} \sum_{i=1}^{10} (x_i - 10,00)^2 \]<br /><br />\[ 240,3025 = \frac{1}{9} \sum_{i=1}^{10} (x_i - 10,00)^2 \]<br /><br />\[ \sum_{i=1}^{10} (x_i - 10,00)^2 = 9 \cdot 240,3025 = 2162,7275 \]<br /><br />Теперь мы можем использовать формулу для вычисления среднего квадратического отклонения:<br /><br />\[ \sigma = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} \]<br /><br />\[ \sigma = \sqrt{\frac{1}{9} \sum_{i=1}^{10} (x_i - 10,00)^2} \]<br /><br />\[ \sigma = \sqrt{\frac{2162,7275}{9}} \]<br /><br />\[ \sigma = \sqrt{240,3025} \]<br /><br />\[ \sigma = 15,55 \]<br /><br />Таким образом, среднее квадратическое отклонение равно 15,55.