在统计描述中,方差用来计算每一个变量(观察值)与总体均数之间的差异。比如:甲乙2个厂商生产某零件,一批零件要求在尺寸合格的情况下,大小越一致越好,由于生产工艺的问题,零件生产厂商生产的零件不可能一模一样。 为了检测甲乙两个厂商,那个厂商生产的零件更符合标准,分别从2个厂商生产的零件中抽取5个样品尺寸如下:甲:100 101 102 100 99乙:98 100 105 103 96假设零件尺寸在95~110之间都算合格,那么两批零件都是合格的。如果按照平均数计算,两组数据的平均值都是100.4但如果将两组数据画到数轴上: 从两个厂抽检的零件分布图可以看出,甲厂的零件大小更加一致,更加符合标准。为了方便计算数据的离散程度,我们引入方差的概念,方差的计算公式为: 其中x1~xn代表一组数据中的每个元素,代表这组数据的平均值。按照公式,甲厂零件的方差为:(100-100.4)2+(101-100.4)2+(102-100.4)2+(100-100.4)2+(99-100.4)2 = 5.2乙厂零件的方差为:(98 -100.4)2+(100-100.4)2+(105-100.4)2+(103-100.4)2+(96-100.4)2 = 53.2从方差上也可以看出,甲厂的零件更符合标准!现从键盘读入2个厂生产的零件尺寸(假设零件的尺寸都是合格的),请计算哪个厂的零件尺寸更加一致(方差更小)?
第一行为一个整数n,代表2个厂抽检的零件的个数!(n在5~100之间)第二行为甲厂的n个零件的尺寸第三行为乙厂的n个零件的尺寸
哪个厂的零件更加符合标准,甲厂请输出“jia”,乙厂请输出“yi”
样例输入1
5 100 101 102 100 99 98 100 105 103 96
样例输出1
jia