Для ответа на вопрос о том, является ли совокупность единиц по величине данного признака однородной, не однородной, равномерной, симметричной или нормально распределенной, необходимо рассмотреть данные, которые у нас есть.

У нас есть следующие значения:

• Среднее квадратическое отклонение (σ) = 7
• Средняя величина (μ) = 21

Теперь давайте разберем каждый из предложенных вариантов:

1. Однородная совокупность: Это означает, что все элементы совокупности имеют схожие характеристики. Чтобы оценить однородность, нужно больше информации о распределении данных. Среднее и стандартное отклонение сами по себе не дают полной картины.
2. Неоднородная совокупность: Если данные сильно варьируются, это может указывать на неоднородность. Однако, опять же, для точной оценки нужны дополнительные данные о распределении.
3. Равномерная совокупность: Равномерное распределение подразумевает, что все значения имеют одинаковую вероятность. Для проверки этого также требуется больше информации о распределении данных.
4. Симметричная совокупность: Симметрия означает, что распределение данных имеет одинаковое поведение слева и справа от среднего. Для этого нужно анализировать форму распределения.
5. Нормально распределенная совокупность: Нормальное распределение характеризуется тем, что около 68% данных находятся в пределах одного стандартного отклонения от среднего. Если у нас есть только среднее и стандартное отклонение, мы не можем с уверенностью утверждать, что данные нормально распределены. Однако, если бы у нас были графики или гистограммы, мы могли бы это оценить.

Таким образом, на основе только среднего и стандартного отклонения нельзя однозначно ответить на вопрос о характере совокупности. Для более точного анализа необходимо больше информации о распределении данных, например, гистограммы, графики, или дополнительные статистические тесты.

Если у вас есть дополнительные данные или контекст, пожалуйста, предоставьте их, чтобы мы могли более точно определить характеристики совокупности.