S_(r)^2=(1)/(10-1)[(2,5-2,595)^2+(2,55-2,595)^2+(2,57-2,595)^2 +(2,59-2,595)^2+(2,6-2,595)^2+(2,61-2,595)^2+(2,62-2,595)^2 +(2,63-2,595)^2+(2,64-2,595)^2+(2,64-2,595)^2]

Para calcular a variância de uma amostra, utilizamos a fórmula:<br /><br />\[ S_{r}^{2} = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 \]<br /><br />Onde:<br />- \( S_{r}^{2} \) é a variância da amostra,<br />- \( n \) é o número de observações na amostra,<br />- \( x_i \) é cada observação individual,<br />- \( \bar{x} \) é a média da amostra.<br /><br />No caso da expressão fornecida, temos:<br /><br />\[ S_{r}^{2} = \frac{1}{10-1}[(2,5-2,595)^{2}+(2,55-2,595)^{2}+(2,57-2,595)^{2}+(2,59-2,595)^{2}+(2,6-2,595)^{2}+(2,61-2,595)^{2}+(2,62-2,595)^{2}+(2,63-2,595)^{2}+(2,64-2,595)^{2}+(2,64-2,595)^{2}] \]<br /><br />Aqui, podemos ver que a expressão está calculando a soma dos quadrados das diferenças entre cada valor individual e a média da amostra, dividida pelo número de observações menos um (n-1).<br /><br />Portanto, a expressão fornecida calcula a variância da amostra.