# ДИСПЕРСИЯ
# list_data = [int(value) for value in input().split()]
# n = len(list_data)
# Sum = 0
# for value in list_data:
#     Sum += value
#     SUm=Sum/n
# Sum = 0
# for value in list_data:
#     a = (value - SUm)**2
#     Sum += a
#     D = (Sum / (n - 1 ))
#     print (D)

# Среднеквадратичное отклонение sd
# list_data = [int(value) for value in input().split()]
# n = len(list_data)
# Sum = 0
# for value in list_data:
#     Sum += value
#     SUm=Sum/n
# Sum = 0
# for value in list_data:
#     a = (value - SUm)**2
#     Sum += a
#     D = (Sum / (n - 1 ))
#     sd = D ** 0.5
#     print (sd)




    # находим среднее значение
def find_average(x):
    return sum(x) / len(x)


# находим размах
def find_range(x):
    x_copy = sorted(x)
    return abs(x_copy[-1] - x_copy[0])

# находим медиану
def find_median(x):
    if len(x) % 2 == 0:
        return (x[len(x) // 2] + x[len(x) // 2 -1]) / 2
    else:
        return x[len(x) // 2]

# находим дисперсию в генеральной совокупности
def find_general_variance(x, x_average):
    variance = 0
    for i in x:
        variance += (i - x_average) ** 2
    return variance / len(x)


# находим дисперсию в выборке
def find_subgeneral_variance(x, x_average):
    variance = 0
    for i in x:
        variance += (i - x_average) ** 2
    return variance / (len(x) - 1)


# возвращаем квадрат из числа
def get_sqrt(x):
    return x ** 0.5