Мнение 1: Вернуть 1000 и к дисперсии
Аргументы в поддержку этого мнения:
К среднему 1000 возвращают, значит, и к дисперсии нужно вернуть.
Дисперсию не возвращают те, кто невнимательно читает условие.
Вычитание изменило числа набора, а с ними и их характеристики.
Числа порядка тысячи должны давать дисперсию больше восьми.
Мнение 2: Делить сумму квадратов на 5
Аргументы в поддержку этого мнения:
На 5 делить удобно, потому что 40 делится нацело.
Сумма квадратов отклонений равна 40, чисел пять, дисперсия равна 8.
Делитель 5 уменьшает влияние крайних чисел набора.
Дисперсия набора — среднее арифметическое квадратов отклонений.
Мнение 3: Считать дисперсию через средний квадрат
Аргументы в поддержку этого мнения:
Либо точная формула с квадратами, либо приблизительный ответ.
Для целых чисел квадраты считаются точно, без округлений.
Формула не требует считать отклонение от среднего для отдельного числа.
Дисперсия равна среднему квадрату чисел минус квадрат среднего.
Мнение 4: Вычесть из чисел 1000
Аргументы в поддержку этого мнения:
Считать с числами 3, 5, 7, 9 и 11 можно устно.
Счетоводы и бухгалтеры издавна отбрасывают одинаковые старшие разряды.
После вычитания дисперсия становится меньше, и считать её проще.
Сдвиг набора на одно число не меняет дисперсию.
Мнение 5: Делить сумму квадратов на 4
Аргументы в поддержку этого мнения:
О делителе дисперсии статистики спорят давно, и спор этот интересный.
Отклонения связаны условием: в сумме они дают ноль.
Выборочная дисперсия в статистике считается с делением на n − 1.
Независимых отклонений в наборе из пяти чисел четыре.
Мнение 6: Взять среднее равным медиане
Аргументы в поддержку этого мнения: