Посмотрите хотя бы здесь. Если бы требовалось найти среднеквадратичное отклонение, то так и написано было бы в задании. Вы в своём ответе нашли среднеквадратичное отлонение. Так что автор вопроса может выбрать. Не вижу никакой проблемы.

Не будьте так категоричны. Посмотрите хотя бы здесь. Не вижу предмета для дискуссии, тем более, что появился и второй ответ на вопрос, в котором под видом стандартного находится среднеквадратичное отклонение. Автору вопроса есть из чего выбрать.

Ну и что? Читаем...

Среднеквадратическое отклонение или Стандартное отклонение ... равно корню квадратному из дисперсии случайной величины

Читайте ниже по той же ссылке, что такое s...

Каково Ваше мнение?

В первом случае под стандартным отклонением имееися в виду несмещенная оценка среднеквадратического отклонения. Во втором - смещенная. При больших размерах выборки они практически одинаковы. Оба решения имеют право на жизнь. Об этом разногласии можно почитать тут (правда, на английском). Кстати, в английском варианте Википедии формула для стандартного отклонения (Standard deviation) отличная от русского варианта: ссылка

"Не будьте так категоричны. Посмотрите хотя бы здесь."
Вы сами посмотрите. Там четко написано

Равно корню квадратному из дисперсии случайной величины.

То, что написано ниже относится к статистическому анализу выборки. В нашем случае нет никакой выборки
и то, о чем Вы говорите, никакого отношения к нашей задаче не имеет. У нас заданы точные значения случайной величины и никакого статистического анализа быть не может.

Здравствуйте, Дмитрий!

Не буду спорить насчёт выборок и прочего. Пусть мой ответ ошибочен. Тогда автор вопроса вполне может использовать второй ответ.

С уважением.

Просто удивительно как Вы решились взяться за администрирование этой рассылки не имея прочных знаний по ее тематике.

Не думал, что мне придется объяснять такие простые вещи как то, чем отличается теория вероятностей от математической статистики.

1) У нас имеется задача по теории вероятностей. Даны точные значения вероятностей значений случайной величины. Здесь речь идет о числовых характеристиках случайной величины. Математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратичное отклонение - это числовые характеристики, т.е. просто числа:
MX=X₁p₁+X₂p₂+X₃p₃+X₄p₄
DX=(X₁-MX)²p₁+...
SX=[$8730$]DX

Математическое ожидание константы равно этой константе и если Вы говорите о том, что есть какие-то смещенные или несмещенные характеристики, то это показывает полное отсутствие понимания сущности вопроса.

2) В математической статистике присутствуют только числовые значения случайной величины, а вероятности этих значений отсутствуют и заменяются на частоты. Поэтому вместо числовых характеристик приходится рассматривать их оценки:
MX ---> (x₁+X₂+...+X_n)/n
DX ---> ....
SX ---> ...
(считая все случайные величины X_i одинаково распределенными). По своему смыслу эти оценки являются случайными величинами (а не числами, как в случае предыдущего пункта). Именно поэтому можно говорить о математических ожиданиях этих оценок. Математичеcкое ожидание оценки математического ожидания равно математическому ожиданию каждой из X_i, а с дисперсией оказывается не так, поэтому оценка дисперсии и называется смещенной.

P.S. Если внимательно почитаете статью на которую дали ссылку, то найдете там такие слова:
standard deviation is a statistic
Поэтому речь в этой статье идет о статистике, а не о числовых характеристиках случайной величины, у которой заданы и значения и соответствующий вероятности (как в нашей задаче).

Признаю свою неправоту. Ответ исправил. Благодарю за замечание.

Благодарю за замечание. Ответ исправил.

Здравствуйте, Игорь Витальевич!

Ваш ответ я поддержал, потому что Вы оказались правы в отношении стандартного отклонения. Но...

Математическое ожидание - это среднее значение величины за все 4 выборки

Всё-таки в данном случае выборки нет. Предлагаю внести изменение в ответ.

С уважением.

Да, верно, спасибо.