输入一组数据，快速计算该数据集的偏差平方和。
偏差平方和（Sum of Squared Deviations, SSD）用于衡量数据集的分散程度，它通过计算每个数据点与数据平均值之间的偏差平方和，来反映数据的波动性。公式如下： \( \text{偏差平方和} = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 \) 其中 \( x_i \) 表示数据集中的每个值，\( \bar{x} \) 表示数据的均值，\( n \) 是数据的总数。
计算步骤如下：
解答：
1. 计算均值：
\( \bar{x} = \frac{4 + 8 + 6 + 5 + 3}{5} = 5.2 \)
2. 计算偏差平方：
\((4 - 5.2)^2 = 1.44\)
\((8 - 5.2)^2 = 7.84\)
\((6 - 5.2)^2 = 0.64\)
\((5 - 5.2)^2 = 0.04\)
\((3 - 5.2)^2 = 4.84\)
3. 求和：
\( 1.44 + 7.84 + 0.64 + 0.04 + 4.84 = 14.8 \)
结果：数据集的偏差平方和为 14.8。