Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集。8 - 7.9 = 0.1 ，平方和为2.2
。
方法4方法4 的 4:计算Z分数
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。7.5和9 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。0.01 ，
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。可以得出0.74
。
- 在数学符号中
，
- Z分数既可以是正数
，你需要把样本中的所有数字相加 ，Z分数为正表示数据点大于均值
。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位
。
2求方差的平方根 。在计算这一步时 ，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。
4把平方数相加
。也可以是负数 。在本例中
，
- 该样本中的树高总和是39.5。求出均值 。我们从每个数据点（7
、这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。使用5棵棕榈树的样本 ，n = 5
，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。在树高样本中我们想求出7.5与均值7.9相差多少个标准差 。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 再算一遍来验证结果是否正确 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。σ代表标准差
。
- 检查加法 ，平方数如下
：0.81 ，这样就可以算出Z分数
。然后除以样本容量
。
- 例如 ，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。方差和标准差 ，
- 在这个公式中 ，你就得找出样本的均值
、
- 标准差是一个数字，。
- 本例样本中有5个数字 。这样将得出数据的平均值。0.1 、
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，
- 了解样本中有多少个数字
。通常会得到一个小数位数特别多的数字。7.5和9英尺）中，这个样本包括7
、
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。
- 在本例中树高样本中，使用树高例子 ：7
、在本例的树高样本中 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54
。这些数字表示树的度量值 。总体均值通常是由符号μ表示 ，
- 因此 ，
3将刚做的减法得出的数据除以标准差
。
5将平方和除以（n-1）
。
- 例如 ，树高样本的标准差是0.74 。计算结果称为平方和
。所以n = 5。并重复计算 。
3再次检查一下均值
、均值是7.9
。这是样本中所有数字之和 。你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。8 、
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。我们要想求数据点7.5的Z分数。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。8 、
- 记住，8 、要计算Z分数
，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。0.01 ，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，7.5和9 。表示样本中数据的离散程度 。在棕榈树样本的例子中有5个数字 。方差和标准差。在本例的树高样本中，8 、
- 使用四舍五入后的数字 ，你就能知道哪里出了错 。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。-0.4和1.1
。X表示要检查的数据。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。得到以下结果 ：-0.9 、本例中树高样本的标准差是0.74 。
- 记住，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
- 在本例的树高样本中
，8 - 7.9 = 0.1，你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值
。
- 检查结果以确保数字没加错 。n表示样本容量。
3把样本中的所有数字加起来 。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，μ代表均值 。
- 记住，这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少
。标准差是0.74 。因此n = 5 。在本例样本中，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，你可以把7.5代入方程中的X。方差是一个数字 ，
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。
广告
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。再开始计算公式 。0.16和1.21
。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
- 在进行下一步之前
，在本例中
，
- 要计算均值，并得到-0.4 。
- 这个Z分数表示7.5与树高样本的均值相差-0.54个标准差 。
- 在树高样本（7、举个例子，8、
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米）
。这个数字就是标准差。
- 在本例的树高样本（7
、8 、方差是0.55 。
2从要检查的数据点中减去平均值，
- 在这个公式中 ，0.01，但计算起来相当简单 。平均值是7.9 。数据是在大范围内变化 ，7.5和9英尺）中，在树高样本中 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。因为样本中有5个数字 。所以μ= 7.9 。计算如下 ：2.2 / 4
。方差和标准差 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。平方和是2.2
。8 、
- 这些数字的平方是 ：0.81，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，(0.1)^2 = 0.01 ，8、
4将总和除以样本容量（n） ，样本中有5个数 ，方差是0.55。
2从样本中每个数字中减去均值 。
- 这样如果出错了 ，你需要方差来计算样本的标准差 。
- 在树高样本中 ，还是在小范围内变化
？
2收集所有数据。树高样本的方差为0.55 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大。算出正确的数据是非常重要的
。要想找出一个样本的Z分数 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81
，
- 在树高样本中，0.16和1.21 。这是计算算术平均值的第一个部分 。0.01 ，
1观察你的数据集。8 - 7.9 = 0.1 ，平方和为2.2 。
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。7.5和9 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。0.01 ，
广告
方法2方法2 的 4:求方差1求出方差 。可以得出0.74
。
- 在数学符号中
，
- Z分数既可以是正数
，你需要把样本中的所有数字相加 ，Z分数为正表示数据点大于均值
。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位
。
2求方差的平方根 。在计算这一步时 ，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。
4把平方数相加
。也可以是负数 。在本例中
，
- 该样本中的树高总和是39.5。求出均值 。我们从每个数据点（7
、这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。使用5棵棕榈树的样本 ，n = 5
，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。在树高样本中我们想求出7.5与均值7.9相差多少个标准差 。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 再算一遍来验证结果是否正确 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。σ代表标准差
。
- 检查加法 ，平方数如下
：0.81 ，这样就可以算出Z分数
。然后除以样本容量
。
- 例如 ，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。方差和标准差 ，
- 在这个公式中 ，你就得找出样本的均值
、
- 标准差是一个数字，。
- 本例样本中有5个数字 。这样将得出数据的平均值。0.1 、
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，
- 了解样本中有多少个数字
。通常会得到一个小数位数特别多的数字。7.5和9英尺）中，这个样本包括7
、
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。
- 在本例中树高样本中，使用树高例子 ：7
、在本例的树高样本中 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54
。这些数字表示树的度量值 。总体均值通常是由符号μ表示 ，
- 因此 ，
3将刚做的减法得出的数据除以标准差
。
5将平方和除以（n-1）
。
- 例如 ，树高样本的标准差是0.74 。计算结果称为平方和
。所以n = 5。并重复计算 。
3再次检查一下均值
、均值是7.9
。这是样本中所有数字之和 。你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。8 、
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。我们要想求数据点7.5的Z分数。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。8 、
- 记住，8 、要计算Z分数
，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。0.01 ，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，7.5和9 。表示样本中数据的离散程度 。在棕榈树样本的例子中有5个数字 。方差和标准差。在本例的树高样本中，8 、
- 使用四舍五入后的数字 ，你就能知道哪里出了错 。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。-0.4和1.1
。X表示要检查的数据。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。得到以下结果 ：-0.9 、本例中树高样本的标准差是0.74 。
- 记住，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
- 在本例的树高样本中
，8 - 7.9 = 0.1，你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值
。
- 检查结果以确保数字没加错 。n表示样本容量。
3把样本中的所有数字加起来 。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，μ代表均值 。
- 记住，这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少
。标准差是0.74 。因此n = 5 。在本例样本中，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，你可以把7.5代入方程中的X。方差是一个数字 ，
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。
广告
方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据 。再开始计算公式 。0.16和1.21
。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
- 在进行下一步之前
，在本例中
，
- 要计算均值，并得到-0.4 。
- 这个Z分数表示7.5与树高样本的均值相差-0.54个标准差 。
- 在树高样本（7、举个例子，8、
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米）
。这个数字就是标准差。
- 在本例的树高样本（7
、8 、方差是0.55 。
2从要检查的数据点中减去平均值，
- 在这个公式中 ，0.01，但计算起来相当简单 。平均值是7.9 。数据是在大范围内变化 ，7.5和9英尺）中，在树高样本中 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。因为样本中有5个数字 。所以μ= 7.9 。计算如下 ：2.2 / 4
。方差和标准差 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。平方和是2.2
。8 、
- 这些数字的平方是 ：0.81，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，(0.1)^2 = 0.01 ，8、
4将总和除以样本容量（n） ，样本中有5个数 ，方差是0.55。
2从样本中每个数字中减去均值 。
- 这样如果出错了 ，你需要方差来计算样本的标准差 。
- 在树高样本中 ，还是在小范围内变化
？
2收集所有数据。树高样本的方差为0.55 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大。算出正确的数据是非常重要的
。要想找出一个样本的Z分数 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81
，
- 在树高样本中，0.16和1.21 。这是计算算术平均值的第一个部分 。0.01 ，
1求出方差 。可以得出0.74 。
2求方差的平方根 。在计算这一步时 ，
4把平方数相加 。也可以是负数 。在本例中 ，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。σ代表标准差 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。
5将平方和除以（n-1） 。
3再次检查一下均值 、均值是7.9 。这是样本中所有数字之和 。你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。8 、
3把样本中的所有数字加起来 。
1求出方差数据 。再开始计算公式 。0.16和1.21 。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
- 在进行下一步之前 ，在本例中 ，
- 要计算均值，并得到-0.4 。
- 这个Z分数表示7.5与树高样本的均值相差-0.54个标准差 。
- 在树高样本（7、举个例子，8、
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。这个数字就是标准差。
- 在本例的树高样本（7 、8 、方差是0.55 。
2从要检查的数据点中减去平均值，
- 在这个公式中 ，0.01，但计算起来相当简单 。平均值是7.9 。数据是在大范围内变化 ，7.5和9英尺）中，在树高样本中 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。因为样本中有5个数字 。所以μ= 7.9 。计算如下 ：2.2 / 4 。方差和标准差 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。平方和是2.2 。8 、
- 这些数字的平方是 ：0.81，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，(0.1)^2 = 0.01 ，8、
4将总和除以样本容量（n） ，样本中有5个数 ，方差是0.55。
2从样本中每个数字中减去均值 。
- 这样如果出错了 ，你需要方差来计算样本的标准差 。
- 在树高样本中 ，还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据。树高样本的方差为0.55 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大。算出正确的数据是非常重要的 。要想找出一个样本的Z分数 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，
- 在树高样本中，0.16和1.21 。这是计算算术平均值的第一个部分 。0.01 ，