10.3

 bae a de nantis             torra a segus

Po podet carculare sa varianzia tenimus bisonzu de su valore mediu. Unu iscartu est difattis sa diferenzia in tra unu valore x de sa variabile e sa media inantis carculada. Po narrer, fun iscartos custas diferenzias:

jogu[[1]]

{-100, -50, 150}

Table[jogu[[1,i]]-media[jogu],{i,1,Length[jogu[[1]]]}]

{-90.2778, -40.2778, 159.722}

Si si depen cuadrare si podet faer gosi, cramande parziale custu resurtadu intermediu.

parziale=

  Table[(jogu[[1,i]]-media[jogu])^2,

                   {i,1,Length[jogu[[2]]]}]

{8150.08, 1622.3, 25511.2}

Onniunu de custos iscartos cuadraos han a deper esser moltiplicaos po sa currispondente probabilidade. T 'hiat a deper resurtare:

MapThread[Times,{jogu[[2]],parziale}]

{679.173, 1126.6, 5669.15}

Si nde provamus unu, po esempiu su primu iscartu po sa prima probabilidade tenimus su primu resurtadu de sa elaborazione chi sighit. Sos ateros numeros fun sos ateros resurtados.

{N[8150.08*3/36],N[1622.3*25/36],N[25511.2*8/36]}

{679.173, 1126.6, 5669.16}

Semus duncas arribaos a su carculu de sos cuadraos de sos iscartos po sas rispetivas probabilidades. Nois cherimus mancari chi in su programma enzat incorporada sa funzione chi carculat sa media. E tando impreamus una funzione anonima, su canzelleddu istat po cale si siat x diminuiu de : Apply[Plus  etc]] chi est sa funzione de su valore mediu. Torra custos valores enin summaos cun Apply Plus e su resurtadu est sa varianzia.

var[l_List]:=

 Module[{k=l},

 N[

  Apply[

   Plus,

    Apply[

      Times,

    {Expand[((#-

        Apply[

          Plus,Flatten[

            MapThread[Times,{{k[[1]]},{k[[2]]}}]]])^2)&]

                       [k[[1]]],k[[2]]}]]]];

var[jogu]

7474.92

A custu programma si aplicat una ogada de raighina cuadrada e si passat a su iscartu cuadraticu mediu chi hamus definiu cun sigma.

sigma[l_List]:=

 Module[{k=l},

  N[

  Sqrt[

  Apply[

   Plus,

    Apply[

      Times,

    {Expand[((#-

        Apply[

          Plus,Flatten[

            MapThread[Times,{{k[[1]]},{k[[2]]}}]]])^2)&]

                       [k[[1]]],k[[2]]}]]]]];

sigma[jogu]

86.4576