a) Для набора данных {1, 3, 5, 1, 3} среднее значение равно (1+3+5+1+3)/5 = 2.6.
Рассчитаем дисперсию: [(1-2.6)^2 + (3-2.6)^2 + (5-2.6)^2 + (1-2.6)^2 + (3-2.6)^2]/5 = 2.24
Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии, т.е. √2.24 ≈ 1.5

б) Для набора данных {0.2, 0.4, 1.1, 1.4, 0.7} среднее значение равно (0.2+0.4+1.1+1.4+0.7)/5 = 0.76.
Рассчитаем дисперсию: [(0.2-0.76)^2 + (0.4-0.76)^2 + (1.1-0.76)^2 + (1.4-0.76)^2 + (0.7-0.76)^2]/5 ≈ 0.21
Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии, т.е. √0.21 ≈ 0.46

в) Для набора данных {234, 432, 521, 211, 424, 233} среднее значение равно (234+432+521+211+424+233)/6 = 340.83.
Рассчитаем дисперсию: [(234-340.83)^2 + (432-340.83)^2 + (521-340.83)^2 + (211-340.83)^2 + (424-340.83)^2 + (233-340.83)^2]/6 ≈ 3754.4722
Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии, т.е. √3754.4722 ≈ 61.31

г) Для набора данных {0.21, 0.23, -1.34, -0.43, -0.34} среднее значение равно (0.21+0.23-1.34-0.43-0.34)/5 = -0.334.
Рассчитаем дисперсию: [(0.21+0.334)^2 + (0.23+0.334)^2 + (-1.34+0.334)^2 + (-0.43+0.334)^2 + (-0.34+0.334)^2]/5 ≈ 0.7684
Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии, т.е. √0.7684 ≈ 0.88

Итак, стандартное отклонение для данных наборов:
a) ~1.5
б) ~0.46
в) ~61.31
г) ~0.88