求集合数据的均方差pta

均方差（Mean Squared Deviation，简称MSE）是衡量一组数据离散程度的指标，计算公式为：

MSE = Σ(xi- x)² / n

其中，xi表示集合中的一个数据点，x表示集合的平均值，n表示集合中的数据点总数。

以下是Python代码实现均方差的计算：

import math

def mean_squared_deviation(data):
    n = len(data)
    mean = sum(data) / n
    mse = sum([(x - mean) ** 2 for x in data]) / n
    return mse

# 示例
my_set = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
result = mean_squared_deviation(my_set)
print(result)

输出结果为：

4.805785123966942

因此，该集合的均方差为4.805785123966942。