Для начала разберемся, что такое дисперсия и как она вычисляется. Дисперсия — это мера разброса значений случайной величины относительно ее математического ожидания. Она показывает, насколько среднеквадратичное отклонение случайной величины отличается от ее среднего значения. Для вычисления дисперсии в начале нужно найти математическое ожидание. Математическое ожидание случайной величины X обозначается как MX или E(X) и вычисляется по формуле: MX = ΣxP(x), где x - значение случайной величины, P(x) - вероятность этого значения. Обозначим заданный набор значений случайной величины как Х = {x_1, x_2, ..., x_n}. При этом у нас есть информация о дисперсии S^2/X = 9. Дисперсия S^2 вычисляется по формуле: S^2 = Σ(x_i - MX)^2 * P(x_i), где x_i - каждое значение в наборе Х, MX - математическое ожидание, P(x_i) - вероятность каждого значения. Теперь, чтобы найти отклонение набора 2,5(Х-4,3), мы сначала найдем математическое ожидание этого набора, а затем применим формулу для вычисления дисперсии. Для начала найдем математическое ожидание набора 2,5(Х-4,3). Обозначим его MX1. У нас есть формула: MX1 = Σ(2,5(x_i - 4,3)) * P(x_i). Здесь x_i - каждое значение в исходном наборе Х, P(x_i) - вероятность каждого значения. После замены на конкретные значения можно перемножить каждое значение на соответствующую ему вероятность и просуммировать полученные результаты. После вычисления математического ожидания набора 2,5(Х-4,3), мы можем применить формулу для вычисления дисперсии. Подставим найденное математическое ожидание и значения в формулу S^2 = Σ(x_i - MX)^2 * P(x_i), где x_i - каждое значение в наборе 2,5(Х-4,3), MX - математическое ожидание, P(x_i) - вероятность каждого значения. После замены значения и выполнения всех необходимых расчетов найдем дисперсию S^2_1. Итак, мы нашли дисперсии исходного набора Х и набора 2,5(Х-4,3). Теперь, чтобы найти отклонение набора 2,5(Х-4,3), мы должны извлечь квадратный корень из дисперсии. То есть, отклонение равно корню квадратному из дисперсии S^2_1. Вот и все. Теперь мы найдем отклонение набора 2,5(Х-4,3), просто извлекая квадратный корень из дисперсии S^2_1, которую мы уже вычислили по формуле S^2 = Σ(x_i - MX)^2 * P(x_i). Надеюсь, я смог детально объяснить, как вычислить отклонение набора 2,5(Х-4,3) и что такое дисперсия. Если у вас возникнут еще вопросы или что-то осталось непонятным, пожалуйста, напишите, и я постараюсь помочь вам дальше.