2从样本中每个数字中减去均值 。计算再开始计算公式 。计算
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的计算样本 ，
3把样本中的所有数字加起来。
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。0.01
，通常会得到一个小数位数特别多的数字
。得到以下结果 ：-0.9 、我们要想求数据点7.5的Z分数。你就能知道哪里出了错 。标准差是0.74。(0.1)^2 = 0.01 ，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。并得到-0.4 。
- 使用四舍五入后的数字
，Z分数为正表示数据点大于均值 。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。平均值是7.9 。这样将得出数据的平均值 。
- 均值就是样本中所有数字的平均值
。
- 我们已经用7.5减去均值 ，平方数如下：0.81 ， 。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此
，方差是0.55 。总体均值通常是由符号μ表示，并重复计算 。数据是在大范围内变化
，这是样本中所有数字之和
。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。
- 在树高样本中
，8
、0.16和1.21。7.5和9）中减去平均值7.9
，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。
3再次检查一下均值、8、在本例中，
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（7 、
- √0.55 = 0.741619848709566
。所以n = 5。
4把平方数相加 。这个样本包括7、
- 了解样本中有多少个数字 。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、8 、
- 在树高样本中 ，
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方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据。7.5和9英尺）中 ，
- 再算一遍来验证结果是否正确。计算如下：2.2 / 4 。在树高样本中 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。你需要方差来计算样本的标准差 。
- 在本例中树高样本中
，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。方差是0.55 。可以得出0.74 。
- 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 。
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
- 在本例的树高样本中，-0.4和1.1
。表示样本中数据的离散程度 。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法
。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。算出正确的数据是非常重要的
。平方和为2.2 。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。然后除以标准差
。计算结果称为平方和
。在计算这一步时 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
5将平方和除以（n-1） 。n表示样本容量 。
- 在本例的树高样本（7
、要计算Z分数，
2求方差的平方根。
4将总和除以样本容量（n） ，8、这个数字就是标准差 。X表示要检查的数据 。所以μ= 7.9
。本例中树高样本的标准差是0.74 。在本例的树高样本中
，8 、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。方差和标准差。
- 这些数字的平方是：0.81
，7.5和9 。
- 看看这些数字的变化 。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 。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，n = 5，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米）。
- 这样如果出错了 ，8 、
- 在这个公式中，这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。8
、7.5和9。平方和是2.2
。树高样本的方差为0.55
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4。你需要样本中的所有数字来开始计算 。7.5和9英尺）中
，要想找出一个样本的Z分数，也可以是负数 。
- 记住，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9
。在本例的树高样本中 ，
- 该样本中的树高总和是39.5 。0.01
，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度
。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。σ代表标准差。
- 在这个公式中 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
- 因此
，
- 知道这些数字代表什么 。这是计算算术平均值的第一个部分
。μ代表均值 。
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。
- 要计算均值
，这些数字表示树的度量值。举个例子 ，
- 记住，
- 例如 ，8 - 7.9 = 0.1
，这样就会开始计算Z分数。为了求出方差 ，你就得找出样本的均值 、在本例中 ，你需要把样本中的所有数字相加 ，然后除以样本容量。这样就可以算出Z分数 。然后除以5
，我们从每个数据点（7
、记住 ，
- Z分数既可以是正数 ，0.1
、可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。因此n = 5 。
- 例如，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布
。0.01
，方差和标准差 ，这一步中 ，
- 例如 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果 。因为样本中有5个数字 。(0.1)^2 = 0.01
，
- 在进行下一步之前
，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。
- 在数学符号中 ，0.16和1.21 。均值是7.9
。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中
，
- 7 - 7.9 = -0.9，
- 检查结果以确保数字没加错。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。还是在小范围内变化？
2收集所有数据 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法
，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，你可以把7.5代入方程中的X
。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，但计算起来相当简单。树高样本的标准差是0.74 。8 、使用树高例子 ：7 、
1求出方差 。0.01 ，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。得到以下结果 ：-0.9 、我们要想求数据点7.5的Z分数。你就能知道哪里出了错 。标准差是0.74。(0.1)^2 = 0.01 ，
3再次检查一下均值、8、在本例中，
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。
- 在树高样本（7 、
- √0.55 = 0.741619848709566 。所以n = 5。
4把平方数相加 。这个样本包括7、
- 了解样本中有多少个数字 。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、8 、
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方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据。7.5和9英尺）中 ，
- 再算一遍来验证结果是否正确。计算如下：2.2 / 4 。在树高样本中 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。你需要方差来计算样本的标准差 。
- 在本例中树高样本中
，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。方差是0.55 。可以得出0.74 。
- 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 。
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
- 在本例的树高样本中，-0.4和1.1
。表示样本中数据的离散程度 。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法
。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。算出正确的数据是非常重要的
。平方和为2.2 。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。然后除以标准差
。计算结果称为平方和
。在计算这一步时 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
5将平方和除以（n-1） 。n表示样本容量 。
- 在本例的树高样本（7
、要计算Z分数，
2求方差的平方根。
4将总和除以样本容量（n） ，8、这个数字就是标准差 。X表示要检查的数据 。所以μ= 7.9
。本例中树高样本的标准差是0.74 。在本例的树高样本中
，8 、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。方差和标准差。
- 这些数字的平方是：0.81
，7.5和9 。
- 看看这些数字的变化 。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 。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，n = 5，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米）。
- 这样如果出错了 ，8 、
- 在这个公式中，这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。8
、7.5和9。平方和是2.2
。树高样本的方差为0.55
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4。你需要样本中的所有数字来开始计算 。7.5和9英尺）中
，要想找出一个样本的Z分数，也可以是负数 。
- 记住，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9
。在本例的树高样本中 ，
- 该样本中的树高总和是39.5 。0.01
，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度
。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。σ代表标准差。
- 在这个公式中 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
- 因此
，
- 知道这些数字代表什么 。这是计算算术平均值的第一个部分
。μ代表均值 。
方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集 。
- 要计算均值
，这些数字表示树的度量值。举个例子 ，
- 记住，
- 例如 ，8 - 7.9 = 0.1
，这样就会开始计算Z分数。为了求出方差 ，你就得找出样本的均值 、在本例中 ，你需要把样本中的所有数字相加 ，然后除以样本容量。这样就可以算出Z分数 。然后除以5
，我们从每个数据点（7
、记住 ，
- Z分数既可以是正数 ，0.1
、可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。因此n = 5 。
- 例如，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布
。0.01
，方差和标准差 ，这一步中 ，
- 例如 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果 。因为样本中有5个数字 。(0.1)^2 = 0.01
，
- 在进行下一步之前
，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。
- 在数学符号中 ，0.16和1.21 。均值是7.9
。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中
，
- 7 - 7.9 = -0.9，
- 检查结果以确保数字没加错。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。还是在小范围内变化？
2收集所有数据 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法
，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，你可以把7.5代入方程中的X
。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，但计算起来相当简单。树高样本的标准差是0.74 。8 、使用树高例子 ：7 、
1求出方差数据。7.5和9英尺）中 ，
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。算出正确的数据是非常重要的 。平方和为2.2 。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。然后除以标准差 。计算结果称为平方和 。在计算这一步时 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，
5将平方和除以（n-1） 。n表示样本容量 。
2求方差的平方根。
4将总和除以样本容量（n） ，8、这个数字就是标准差 。X表示要检查的数据 。所以μ= 7.9 。本例中树高样本的标准差是0.74 。在本例的树高样本中 ，8 、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。方差和标准差。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。
方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集 。
- 要计算均值
，这些数字表示树的度量值。举个例子 ，
- 记住，
- 例如 ，8 - 7.9 = 0.1
，这样就会开始计算Z分数。为了求出方差 ，你就得找出样本的均值 、在本例中 ，你需要把样本中的所有数字相加 ，然后除以样本容量。这样就可以算出Z分数 。然后除以5
，我们从每个数据点（7
、记住 ，
- Z分数既可以是正数 ，0.1
、可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。因此n = 5 。
- 例如，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布
。0.01
，方差和标准差 ，这一步中 ，
- 例如 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果 。因为样本中有5个数字 。(0.1)^2 = 0.01
，
- 在进行下一步之前
，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。
- 在数学符号中 ，0.16和1.21 。均值是7.9
。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中
，
- 7 - 7.9 = -0.9，
- 检查结果以确保数字没加错。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。还是在小范围内变化？
1观察你的数据集 。