В данном случае речь идет о стандартном отклонении. Стандартное отклонение является важной характеристикой распределения данных и показывает, насколько значения в выборке разбросаны относительно среднего значения.

Чтобы понять, как работает стандартное отклонение, давайте рассмотрим несколько шагов:

1. Сбор данных: Сначала необходимо собрать данные, которые вы хотите проанализировать. Это могут быть оценки студентов, результаты тестов и т.д.
2. Вычисление среднего значения: Найдите среднее значение (среднее арифметическое) ваших данных. Это делается путем сложения всех значений и деления на количество значений.
3. Вычисление отклонений: Для каждого значения в вашей выборке найдите отклонение от среднего значения. Это делается путем вычитания среднего значения из каждого отдельного значения.
4. Квадрат отклонений: Возведите каждое из отклонений в квадрат. Это необходимо, чтобы устранить отрицательные значения, которые могут возникнуть при вычитании.
5. Среднее квадратов отклонений: Найдите среднее значение всех квадратов отклонений. Для этого сложите все квадраты и разделите на количество значений (или на количество значений минус один, если вы рассчитываете выборочное стандартное отклонение).
6. Корень квадратный: Извлеките квадратный корень из полученного среднего квадратов отклонений. Это и будет стандартное отклонение.

Теперь, когда вы знаете, как вычисляется стандартное отклонение, важно запомнить, что:

• Чем больше стандартное отклонение, тем больше разброс значений в вашей выборке.
• Если стандартное отклонение близко к нулю, это означает, что значения в выборке близки к среднему значению и разброс невелик.
• Стандартное отклонение помогает понять, насколько данные варьируются и насколько они однородны.

Таким образом, величина стандартного отклонения является важным показателем для анализа данных и понимания их разброса.