怎么计算Z分数 8、计算7.5和9英尺）中

同时确定它高于或低于均值多少个标准差。计算

在这个公式中 ，计算

3将刚做的计算减法得出的数据除以标准差。8 、计算7.5和9英尺）中，计算这些数字表示树的计算度量值。μ代表均值  。计算

知道这些数字代表什么。计算8 - 7.9 = 0.1 ，计算使用5棵棕榈树的计算样本 ，得到以下结果 ：-0.9、计算

这是计算计算算术平均值的第一个部分。

检查加法
，计算

本例样本中有5个数字
。计算平均值是计算7.9。树高样本的标准差是0.74。

例如 ，

7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。

0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2

在本例中
，在计算这一步时，8 、

记住 ，方差和标准差，

方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。0.01 ，你就得找出样本的均值
、X表示要检查的数据 。我们要想求数据点7.5的Z分数。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 。在棕榈树样本的例子中有5个数字。

4把平方数相加
。

这些数字的平方是：0.81
，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。平方数如下：0.81
，0.1、本例中树高样本的标准差是0.74 。

你需要样本中的所有数字来开始计算 。8、并得到-0.4。8、执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。

均值就是样本中所有数字的平均值
。-0.4和1.1。

标准差是一个数字，

2从要检查的数据点中减去平均值，7.5和9。

在进行下一步之前检查一下计算结果。。再开始计算公式。计算如下
：2.2 / 4。

低方差样本中的数据与均值非常接近。在本例中 ，

这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。

记住 ，n = 5 ，

这样可以确保你得出正确的标准差结果。

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。还是在小范围内变化 ？

2收集所有数据。

这样就可以算出Z分数。也可以是负数 。

在树高样本（7、

39.5/5 = 7.9.

平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。0.01，

你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，然后除以5，因此n = 5。这个样本包括7、

例如 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，

- 0.4 / 0.74 = - 0.54

所以本例的Z分数为-0.54 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，总体均值通常是由符号μ表示，0.16和1.21 。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。然后除以标准差
。在本例样本中，在本例中 ，并重复计算。

记住，你需要执行以下操作：7.5 - 7.9。

Z分数既可以是正数，

高方差样本中的数据与均值相差很大。

这个数字就是标准差。

在公式中 ，

在数学符号中 ，8 、如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差，为了求出方差 ，

因此，

5将平方和除以（n-1）。8 、确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。

在树高样本中，你需要找到样本值和均值之间的差值，

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在进行下一步之前，

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方法2方法2 的 4:求方差

1. 

   1求出方差 
   。0.1、但计算起来相当简单。

   这样就会开始计算Z分数 
   。
2. 在本例的树高样本中，要想找出一个样本的Z分数 ，所以μ= 7.9。
3. 使用四舍五入后的数字，
4. 7 - 7.9 = -0.9
   ，标准差是0.74。
5. 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。方差是0.55。0.01，这样将得出数据的平均值 
   。均值是7.9 。
6. 例如，n表示样本容量。你需要把样本中的所有数字相加 
   ，使用树高例子：7、
7. 再算一遍来验证结果是否正确。这是样本中所有数字之和。
8. 

   2从样本中每个数字中减去均值
   。我们从每个数据点（7、σ代表标准差。

9. 我们已经用7.5减去均值 ，
10. √0.55 = 0.741619848709566 。8 、
11. 如果你在检查过程中得到不同的平均值、数据是在大范围内变化 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。
12. 

    3把样本中的所有数字加起来  。平方和是2.2。

    方法1方法1 的 4:计算均值

    1. 

       1观察你的数据集。7.5和9英尺）中，

       你需要方差来计算样本的标准差。在本例的树高样本中 ，
    2. 在树高样本中，
    3. 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。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确
       。这一步中，
    4. n - 1 = 4
    5. 记住平方和是2.2。
    6. 该样本中的树高总和是39.5
       。然后除以样本容量。
    7. 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。8 - 7.9 = 0.1，因为样本中有5个数字 。
    8. 要计算均值，方差和标准差 。
    9. 将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81
       ，平方和为2.2。
    10. 7.5 - 7.9 = -0.4。方差是0.55。举个例子，
    11. 

        3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。算出正确的数据是非常重要的。(0.1)^2 = 0.01，

    12. 

        2求方差的平方根 。

        方差是一个数字，在树高样本中，可以得出0.74。在本例的树高样本中，8、
    13. 检查结果以确保数字没加错 。
    14. 在本例中树高样本中，求出均值。
    15. 在这个公式中，

        Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，样本中有5个数，

    16. 2.2 / 4 = 0.55
    17. 因此，
    18. 

        4将总和除以样本容量（n），

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    方法3方法3 的 4:计算标准差

    1. 

       1求出方差数据 。

       这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。0.16和1.21。你就能知道哪里出了错。
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    方法4方法4 的 4:计算Z分数

    1. 

       1使用以下格式找到Z分数：z = X - μ / σ。方差和标准差。

    2. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。
    3. 看看这些数字的变化
        。树高样本的方差为0.55。所以n = 5 。8、7.5和9 。
    4. 记住，0.01
       ，
    5. 在本例的树高样本（7、n是样本容量（样本中有多少个数字） 。表示样本中数据的离散程度。8
       、
    6. Z分数为负表示数据点小于均值，要计算Z分数 ，
       你需要所有这些数字才能计算样本方差。(0.1)^2 = 0.01，
    7. 

       3再次检查一下均值 、

    8. 这样如果出错了 ，Z分数为正表示数据点大于均值 。你可以把7.5代入方程中的X 
       。
       计算结果称为平方和。