Para calcular o desvio padrão dos valores fornecidos, precisamos seguir alguns passos:

**Valores fornecidos:**

53.233, 62.000, 33.000, 63.061, 40.609, 60.336, 16.766, 61.194, 30.289, 36.686

**Passo 1: Calcular a média dos valores**

Como calculado anteriormente, a média (\(\mu\)) dos valores é:

\[
\mu = \frac{456.174}{10} = 45.617,4
\]

**Passo 2: Calcular a diferença entre cada valor e a média, e depois elevar ao quadrado**

\[
(53.233 - 45.617,4)^2 = 57.887,56
\]
\[
(62.000 - 45.617,4)^2 = 268.963,36
\]
\[
(33.000 - 45.617,4)^2 = 160.648,96
\]
\[
(63.061 - 45.617,4)^2 = 307.416,96
\]
\[
(40.609 - 45.617,4)^2 = 25.086,56
\]
\[
(60.336 - 45.617,4)^2 = 216.781,76
\]
\[
(16.766 - 45.617,4)^2 = 832.781,76
\]
\[
(61.194 - 45.617,4)^2 = 243.914,56
\]
\[
(30.289 - 45.617,4)^2 = 235.790,56
\]
\[
(36.686 - 45.617,4)^2 = 79.756,96
\]

**Passo 3: Calcular a soma dos quadrados das diferenças**

\[
57.887,56 + 268.963,36 + 160.648,96 + 307.416,96 + 25.086,56 + 216.781,76 + 832.781,76 + 243.914,56 + 235.790,56 + 79.756,96 = 2.428.028
\]

**Passo 4: Dividir pelo número de valores (para variância populacional)**

\[
\text{Variância} = \frac{2.428.028}{10} = 242.802,8
\]

**Passo 5: Calcular a raiz quadrada da variância (Desvio Padrão)**

\[
\text{Desvio Padrão} = \sqrt{242.802,8} \approx 492,75
\]

Portanto, o desvio padrão dos valores fornecidos é aproximadamente **492,75**.

Gostaria de mais detalhes sobre o cálculo? Aqui estão algumas perguntas relacionadas para expandir o entendimento:

1. O que a variância indica em relação a um conjunto de dados?
2. Como o desvio padrão pode ser utilizado em análise de risco?
3. Qual é a diferença entre desvio padrão populacional e amostral?
4. Como a distribuição normal está relacionada ao desvio padrão?
5. Como o desvio padrão muda se um valor atípico for adicionado ao conjunto de dados?

**Dica:** O desvio padrão é uma medida importante para entender a dispersão dos dados em torno da média. Quanto maior o desvio padrão, mais espalhados estão os dados.

Learn how to calculate the standard deviation step-by-step with an example. Understand the importance of standard deviation in analyzing data dispersion. Suitable for advanced learners and professionals.

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