Найти значение y при известной выборочной дисперсии Выборочная дисперсия для выборки x_i-yy2y n_immm Равна 3,5. Тогда значение y может быть равно Желательно с объяснением решения, так как иначе в вопросе нет смысла.
Для нахождения значения y при известной выборочной дисперсии нужно воспользоваться формулой для выборочной дисперсии: s^2 = Σ(x_i - y)^2 / (n-1)
Где s^2 - выборочная дисперсия, Σ - сумма по всем наблюдениям, x_i - i-ое наблюдение, y - значение, которое мы хотим найти, n - количество наблюдений.
Так как у нас дано, что выборочная дисперсия равна 3,5, подставляем это значение в формулу: 3,5 = Σ(x_i - y)^2 / (n-1).
Так как у нас нет конкретных значений x_i и n, мы не можем точно определить значение y. Однако, можем заметить, что выборочная дисперсия зависит от разности между наблюдением и значением y в квадрате. Оптимальное значение y можно найти методом наименьших квадратов, минимизируя сумму квадратов отклонений (оценка методом максимального правдоподобия).
Таким образом, значение y, которое даст выборочную дисперсию 3,5, будет таким, что сумма квадратов отклонений будет минимальной.
Для нахождения значения y при известной выборочной дисперсии нужно воспользоваться формулой для выборочной дисперсии:
s^2 = Σ(x_i - y)^2 / (n-1)
Где s^2 - выборочная дисперсия, Σ - сумма по всем наблюдениям, x_i - i-ое наблюдение, y - значение, которое мы хотим найти, n - количество наблюдений.
Так как у нас дано, что выборочная дисперсия равна 3,5, подставляем это значение в формулу:
3,5 = Σ(x_i - y)^2 / (n-1).
Так как у нас нет конкретных значений x_i и n, мы не можем точно определить значение y. Однако, можем заметить, что выборочная дисперсия зависит от разности между наблюдением и значением y в квадрате. Оптимальное значение y можно найти методом наименьших квадратов, минимизируя сумму квадратов отклонений (оценка методом максимального правдоподобия).
Таким образом, значение y, которое даст выборочную дисперсию 3,5, будет таким, что сумма квадратов отклонений будет минимальной.