Мнение 1: Вернуть 1000 и к дисперсии
Аргументы в поддержку этого мнения:
Дисперсию не возвращают те, кто невнимательно читает условие.
Вычитание изменило числа набора, а с ними и их характеристики.
К среднему 1000 возвращают, значит, и к дисперсии нужно вернуть.
Числа порядка тысячи должны давать дисперсию больше восьми.
Мнение 2: Вычесть из чисел 1000
Аргументы в поддержку этого мнения:
Считать с числами 3, 5, 7, 9 и 11 можно устно.
После вычитания дисперсия становится меньше, и считать её проще.
Счетоводы и бухгалтеры издавна отбрасывают одинаковые старшие разряды.
Сдвиг набора на одно число не меняет дисперсию.
Мнение 3: Взять среднее равным медиане
Аргументы в поддержку этого мнения:
Среднее равно медиане, потому что медиана равна среднему.
Для симметричного набора среднее совпадает с серединой.
Числа идут с равным шагом и симметричны относительно 1007.
Медиана набора из пяти чисел равна третьему числу по порядку.
Мнение 4: Считать дисперсию через средний квадрат
Аргументы в поддержку этого мнения:
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.
Либо точная формула с квадратами, либо приблизительный ответ.
Мнение 5: Делить сумму квадратов на 4
Аргументы в поддержку этого мнения:
Выборочная дисперсия в статистике считается с делением на n − 1.
Отклонения связаны условием: в сумме они дают ноль.
О делителе дисперсии статистики спорят давно, и спор этот интересный.
Независимых отклонений в наборе из пяти чисел четыре.
Мнение 6: Делить сумму квадратов на 5
Аргументы в поддержку этого мнения: