Решение:
Прибыль от
1 шкатулки:
1220-970
= 250
Прибыль от
2 шкатулки:
(1220-40)
– (970-30) = 1180-940 = 240
Прибыль от
3 шкатулки:
(1180-40)
– (940-30) = 1140-910 = 230
Прибыль от
4 шкатулки:
(1140-40)
– (910-30) = 1100-880 = 220
Прибыль от
5 шкатулки:
(1100-40)
– (880-30) = 1060-850 = 210 и так далее…
Вывод: от производства каждой шкатулки
прибыль составляет арифметическую прогрессию со снижением на 10 ед. и в определенный
момент она будет нулевая. Значит, самая максимальная прибыль будет от первой
шкатулки.
<span> </span>
Нарисуй где ты находилась летом,своих родителей радостно плескающихся в воде.Как ты плывешь на катере.Включи свое воображение
На будущее: лучше перепечатать. А то отвечающему не очень удобно самому перепечатывать.
Поэтому представляю выборку (тридцать значений, разделитель — точка с запятой и пробел): 5; 5; 4,6; 4,6; 4,4; 4,2; 4,1; 4; 4; 3,8; 3,8; 3,8; 3,7; 3,7; 3,6; 3,6; 3,6; 3,6; 3,6; 3,5; 3,5; 3,5; 3,4; 3,3; 3,3; 3,2; 3,1; 3; 3; 3.
1. Четыре вариационных ряда, точнее равные интервалы
a) [5,0—4,5) — четыре
b) [4,5—4,0) — три
c) [4,0—3,5) — двенадцать
d) [3,5—3] — одиннадцать
2. Средняя жирность молока = 3,75 (формула "СРЗНАЧ" в Excel. Чтобы перепроверить — выделить данные по разделителю точка с запятой через данные, текст по столбцам или иным способом в других табличных процессорах).
3. Дисперсия. По функции "ДИСП.В" (дисперсия по выборке) в Excel = 0,2998.
Среднее квадратичное отклонение по функции "СТАНДОТКЛОН.В" (стандартное отклонение по выборке) в Excel = 0,5476.
Коэффициент вариации получается от деления среднеквадратичного отклонения и среднего арифметического по функции "=СТАНДОТКЛОН.В(...)/СРЗНАЧ(...)" в Excel, = 0,1460.
Почему мы считаем по средней, а не по генеральной совокупности? Потому что мы оцениваем эти значения и хотим, чтобы наша оценка была несмещённой. Чуть подробнее: http://statanaliz.info/metody/opisanie-dannyx/15-vyborochnaya-dispersiya
4. Бонус: коэффициент осцилляции. Показывает, фактически, насколько большой размах данных (разность между максимумом и минимумом) по отношению к средней (меньше показатель — более однородные данные; больше показатель — данные достаточно сильно разнятся, возможно, использовать для их анализа линейный не стоит, а стоит, например, логарифмический, хотя надо смотреть).
Считается по функции "=(МАКС(...)-МИН(...)) / СРЗНАЧ(...)" в Excel =0,5333.
Подробнее про расчёты в Excel: http://statanaliz.info/excel/formuly/37-raschet-dispersii-v-excel
1) 168-48=120
2) 120*30,48=3681,16
3) 48*30,48=1472,64
4) 1472,64+12%=1649,36
5) 3681,16+1649,36=5330,52
6) 5330,52++20%=6396,62
Ответ: 6396,62
(кажется так)