Uses crt; var
p: byte;
a,b,c,d:real;
begin
cls;
write('1) Два в третьей степени = 2; 4;8 ? = ');
readln(a);
write('2) 2-1 = 1; 2; 3 ? = ');
readln(b);
write('3)какой сейчас год? = 2100; 2111,2013 ? = ');
readln(c);
write('4)12+1 = 12; 13;14 ? = ');
readln(d);
if a=8 then begin
write('1) Правильно!');
p:=p+1;
end;
else write('1) Неправильно (: ');
if b=1 then begin
write('2) Правильно!');
p:=p+1;
end
else write('2) Неправельно (: ');
if c=2013 then begin
write('3) Правильно!');
p:=p+1;
end
else write('3) Неправильно (: ');

if d=13 then begin
write('4) Правильно!');
p:=p+1;
end
else write('4) Неправельно (: ')
Writeln('Получено',' ',p:2:1,' ',правильных ответов');
Readln;
end.
перевести с паскаля на python

Величина, равная квадратному корню из дисперсии, называется стандартным отклонением (sx ), т.е.:

Совершенно очевидной интерпретацией стандартного отклонения является его оценивать «типичность» среднего: стандартное отклонение тем меньше, чем лучше среднее суммирует, «представляет» данную совокупность наблюдений.

Еще одно важное применение стандартного отклонения связано с тем, что оно, наряду со средним арифметическим, позволяет определить самые существен­ные характеристики нормального распределения. Графически нормальному рас­пределению частот наблюдений соответствует, как известно, симметричная колоколообразная кривая. Свойства нормального распределения прекрасно изу­чены, что позволяет делать важные выводы относительно самых разных распределений, не обязательно нормальных. В частности, известно, что 68% наблюдений (точнее, 68% общей площади) будет заключено в пределах ±1 стан­дартное отклонение от среднего значения. Если, скажем, среднее нормального распределения равно 200, а стандартное отклонение — 4, то можно заключить, что не менее 68% наблюдений лежит между значениями 196 и 204 (т. е. 200 ±4). Соответственно не менее 32% случаев будут лежать за этими пределами, в ле­вом и правом «хвостах» распределения. Из теории вероятности известно также, что в пределах ±3 стандартных отклонений окажется около 99,73% общего числа наблюдений (см. рис. 18).

Program Task;
Const m = 12;
Var a: Array [1..m] of Integer;
i: Integer;

Function Max(a, b: Integer): Integer;
Begin
If a > b Then
Result := a
Else
Result := b;
End;

Function Min(a, b: Integer): Integer;
Begin
If a < b Then
Result := a
Else
Result := b;
End;
Begin
WriteLn('Введите среднемесячные температуры за год (через пробел)');
For i := 1 To m Do
Read(a[i]);
WriteLn('Самая высокая температура летом равна ', Max(Max(a[6], a[7]), a[8]));
WriteLn('Самая низкая температура зимой равна ', Min(Min(a[11], a[12]), a[1]));
ReadLn;
End.