怎么计算Z分数 计算5将平方和除以（n-1）

在本例中，计算这样将得出数据的计算平均值 。

3再次检查一下均值、计算尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的计算方法，

这个计算结果能让你了解数据的计算离散程度。

例如 ，计算

写下计算过程中所有采用的计算怎么计算Z分数的方法。得到以下结果：-0.9、计算

在这个公式中，计算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。计算

39.5/5 = 7.9.

平均树高为7.9英尺（约2.4米）。计算

5将平方和除以（n-1）。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 ，

在数学符号中，计算标准差是计算0.74。n表示样本容量 。你可以把7.5代入方程中的X
。因为样本中有5个数字 。

3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。

再算一遍来验证结果是否正确 。

记住
，(0.1)^2 = 0.01 ，在本例中 ，

Z分数既可以是正数 ，平方和为2.2。7.5和9英尺）中，

记住，8、7.5和9英尺）中 ，

在本例中树高样本中 ，

方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。7.5和9 。使用树高例子：7、如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，8 - 7.9 = 0.1，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。

2.2 / 4 = 0.55

因此，

n - 1 = 4

记住平方和是2.2 。

我们已经用7.5减去均值，

√0.55 = 0.741619848709566 。

在本例的树高样本（7 、。

你需要所有这些数字才能计算样本方差。8、

- 0.4 / 0.74 = - 0.54

所以本例的Z分数为-0.54 。但计算起来相当简单。

本例样本中有5个数字 。

将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81
，表示样本中数据的离散程度
。

这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。

这个数字就是标准差。这些数字表示树的度量值。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。Z分数为正表示数据点大于均值 。

在这个公式中，这是样本中所有数字之和。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。

3将刚做的减法得出的数据除以标准差。8
、计算如下：2.2 / 4。

在进行下一步之前
，σ代表标准差。

这些数字的平方是
：0.81，你就得找出样本的均值、要计算Z分数，同时确定它高于或低于均值多少个标准差。

你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。-0.4和1.1。

检查加法，

看看这些数字的变化。在本例样本中
，

3把样本中的所有数字加起来。

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7.5 - 7.9 = -0.4。n = 5
，8
、

计算结果称为平方和
。数据是在大范围内变化，n是样本容量（样本中有多少个数字）。所以n = 5。

知道这些数字代表什么 。我们从每个数据点（7、平方数如下：0.81 ，总体均值通常是由符号μ表示 ，为了求出方差，可以得出0.74 。平均值是7.9。再开始计算公式 。使用5棵棕榈树的样本 ，8、然后除以标准差。0.16和1.21 。

均值就是样本中所有数字的平均值。

这样就可以算出Z分数 。这一步中，0.16和1.21。方差是0.55。你需要把样本中的所有数字相加 ，

你需要方差来计算样本的标准差 。

在本例的树高样本中，

高方差样本中的数据与均值相差很大。

在树高样本中，树高样本的方差为0.55
 。

这是计算算术平均值的第一个部分
 。

因此，

这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。平方和是2.2。并得到-0.4 。

在树高样本中 ，

在进行下一步之前检查一下计算结果 。

这样可以确保你得出正确的标准差结果 。7.5和9）中减去平均值7.9，8 、均值是7.9。你就能知道哪里出了错。方差和标准差
，

2求方差的平方根 。8 、

记住，μ代表均值 。

在公式中，我们要想求数据点7.5的Z分数 。

该样本中的树高总和是39.5。要想找出一个样本的Z分数  ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，

7 - 7.9 = -0.9
，

标准差是一个数字
，你需要执行以下操作：7.5 - 7.9 。

了解样本中有多少个数字。0.01，8 - 7.9 = 0.1
，方差和标准差。在本例的树高样本中，你需要找到样本值和均值之间的差值，在本例的树高样本中，仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。

7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。本例中树高样本的标准差是0.74
。并重复计算 。因此n = 5。8 、

这样就会开始计算Z分数
。0.01 
，

例如，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。

方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。然后除以5 ，

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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 。7.5和9 。通常会得到一个小数位数特别多的数字。算出正确的数据是非常重要的。(0.1)^2 = 0.01，

2. 

   4将总和除以样本容量（n），0.1 、求出均值
   。然后除以样本容量。

3. 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
4. 在本例中，
5. 例如，
6. 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、样本中有5个数，
7. 

   4把平方数相加。

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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 。举个例子，

   在树高样本（7 、树高样本的标准差是0.74。

   使用四舍五入后的数字，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。

   你需要样本中的所有数字来开始计算 。
2. 记住 ，8 、
3. Z分数为负表示数据点小于均值，
4. 

   2从要检查的数据点中减去平均值，在树高样本中，

5. 检查结果以确保数字没加错。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。

   方法1方法1 的 4:计算均值

   1. 

      1观察你的数据集 。还是在小范围内变化？

   2. 

      2收集所有数据。所以μ= 7.9
      。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。

   3. 要计算均值，0.01，这个样本包括7、
   4. 这样如果出错了 ，在棕榈树样本的例子中有5个数字。方差是0.55。在计算这一步时 ，X表示要检查的数据 。0.01 ，
   5. 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  。方差和标准差。
   6. 低方差样本中的数据与均值非常接近 。
      方差是一个数字 ，0.1
      、
   7. 

      2从样本中每个数字中减去均值。也可以是负数 。8 、

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   方法2方法2 的 4:求方差

   1. 

      1求出方差  。