В прошлой статье, посвящённой показателям разброса данных, среди прочих я приводил формулу среднеквадратического отклонения: В ней оно равно квадратному корню из среднего квадрата отклонения величин от их среднего значения. С этой популярной формулой всё более-менее понятно: сначала мы рассчитываем отклонения от среднего для каждой точки, возводим их в квадрат (чтобы избавиться от отрицательных значений), определяем среднюю величину этих квадратов, а потом извлекаем из него корень. Однако из памяти...

Видео с уроком: Генерируем с помощью надстройки «анализа данных» -«генерация случайных чисел» нормально распределённую случайную величину мат.ожиданием равным 0 и стандартным отклонением 1. В ячейках А1-А1000 получаем значения случайной величины, подчинённой нормальному закону распределения с параметрами: мат.ожиданием = 0 и стандартным отклонением =1. Построим на основании полученных данных дискретный вариационный ряд. С помощью функции МИН находим минимальное значение из полученных данных: D1 =МИН(A1:A1000)...