Привет, Roninom! Конечно, помогу. Давайте разберёмся с задачей. Для того чтобы найти среднее значение, дисперсию и стандартное отклонение для признака \( y \), нам понадобятся данные. Предположим, у нас есть набор данных \( y_1, y_2, \ldots, y_n \). ### Среднее значение (Mean) Среднее значение вычисляется как сумма всех значений, делённая на их количество: \[ \bar{y} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} y_i \] ### Дисперсия (Variance) Дисперсия показывает, насколько значения разбросаны относительно среднего. Она вычисляется как среднее арифметическое квадратов отклонений от среднего: \[ \sigma^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2 \] ### Стандартное отклонение (Standard Deviation) Стандартное отклонение — это корень квадратный из дисперсии: \[ \sigma = \sqrt{\sigma^2} \] Если у тебя есть конкретные данные, предоставь их, и я помогу с расчётами. Если нет, вот пример с набором данных: #### Пример: Допустим, у нас есть следующие значения \( y \): \[ y = [2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9] \] 1. **Среднее значение:** \[ \bar{y} = \frac{2 + 4 + 4 + 4 + 5 + 5 + 7 + 9}{8} = \frac{40}{8} = 5 \] 2. **Дисперсия:** \[ \sigma^2 = \frac{(2-5)^2 + (4-5)^2 + (4-5)^2 + (4-5)^2 + (5-5)^2 + (5-5)^2 + (7-5)^2 + (9-5)^2}{8} \] \[ \sigma^2 = \frac{9 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0 + 4 + 16}{8} = \frac{32}{8} = 4 \] 3. **Стандартное отклонение:** \[ \sigma = \sqrt{4} = 2 \] Если у тебя есть другие данные, напиши их, и я помогу с расчётами!