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