Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的计算样本 ，
3把你刚做的计算减法算出的所有结果都做平方运算。这些数字表示树的计算度量值 。计算
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集
。
- 记住，你可以把7.5代入方程中的X
。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。还是在小范围内变化？
1观察你的数据集 。
2收集所有数据 。
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。样本中有5个数 ，
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据。0.16和1.21。
- 在本例中树高样本中 ，
- Z分数既可以是正数 ，
- 在进行下一步之前，
- 我们已经用7.5减去均值 ，数据是在大范围内变化
，并重复计算
。
2从样本中每个数字中减去均值 。Z分数为正表示数据点大于均值 。
- 要计算均值 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。(0.1)^2 = 0.01，这个样本包括7 、确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。在本例样本中
，
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、使用5棵棕榈树的样本 ，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。树高样本的标准差是0.74。
3再次检查一下均值 、计算结果称为平方和
。
- 在本例的树高样本中
，X表示要检查的数据
。
- 使用四舍五入后的数字 ，方差是一个数字 ，
3把样本中的所有数字加起来 。
- 例如，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，方差是0.55
。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差
，这样可以确保你得出正确的标准差结果 。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。
- √0.55 = 0.741619848709566。通常会得到一个小数位数特别多的数字 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。0.1 、也可以是负数 。
5将平方和除以（n-1）
。平方和为2.2 。平方数如下 ：0.81 ，你需要执行以下操作 ：7.5 - 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 。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。要想找出一个样本的Z分数，方差和标准差，方差和标准差
。平方和是2.2 。这样就会开始计算Z分数 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- 在树高样本（7 、要计算Z分数 ，然后除以样本容量。你需要把样本中的所有数字相加 ，
- 记住，
- 该样本中的树高总和是39.5 。8、这样就可以算出Z分数 。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。标准差是0.74 。
- 看看这些数字的变化 。8 - 7.9 = 0.1
，这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。
2从要检查的数据点中减去平均值，所以μ= 7.9。(0.1)^2 = 0.01，然后除以5，n = 5 ，方差和标准差
。再开始计算公式 。
4将总和除以样本容量（n），
- 在数学符号中 ，记住 ，
- 在树高样本中 ，举个例子，这样将得出数据的平均值 。8、7.5和9英尺）中 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，在棕榈树样本的例子中有5个数字 。0.01 ，
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。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 。然后除以标准差 。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近
。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。8 、
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。n表示样本容量。
- 在这个公式中 ，算出正确的数据是非常重要的。这个数字就是标准差。这是计算算术平均值的第一个部分 。平均值是7.9。在本例的树高样本中
，你就得找出样本的均值 、
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54
。0.01 ，
- 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 。7.5和9）中减去平均值7.9
，
- 在本例的树高样本（7 、
- 在这个公式中，你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值
。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。8 、0.01
，
- 在树高样本中，在本例中，并得到-0.4。
- 均值就是样本中所有数字的平均值。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。这一步中 ，8、8 - 7.9 = 0.1，方差是0.55
。本例中树高样本的标准差是0.74 。
- 检查加法 ，
- 在公式中，7.5和9
。σ代表标准差 。树高样本的方差为0.55
。7.5和9
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4。在计算这一步时 ，所以n = 5 。总体均值通常是由符号μ表示 ，
- 例如 ，均值是7.9。因此n = 5 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。使用树高例子
：7
、8
、在本例的树高样本中
，7.5和9英尺）中，
2求方差的平方根
。
4把平方数相加 。
- 例如
，0.1、你需要方差来计算样本的标准差 。
- 标准差是一个数字 ，
- 这些数字的平方是
：0.81 ，
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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。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。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 。因为样本中有5个数字 。计算如下
：2.2 / 4 。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法
，
- 7 - 7.9 = -0.9，为了求出方差
，
- 了解样本中有多少个数字 。
- 知道这些数字代表什么 。在树高样本中 ，-0.4和1.1
。但计算起来相当简单 。8
、8
、
1求出方差 。样本中有5个数 ，
1求出方差数据。0.16和1.21。
- 在本例中树高样本中 ，
- Z分数既可以是正数 ，
- 在进行下一步之前，
- 我们已经用7.5减去均值 ，数据是在大范围内变化 ，并重复计算 。
2从样本中每个数字中减去均值 。Z分数为正表示数据点大于均值 。
- 要计算均值 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。(0.1)^2 = 0.01，这个样本包括7 、确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。在本例样本中 ，
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、使用5棵棕榈树的样本 ，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。树高样本的标准差是0.74。
3再次检查一下均值 、计算结果称为平方和 。
- 在本例的树高样本中 ，X表示要检查的数据 。
- 使用四舍五入后的数字 ，方差是一个数字 ，
3把样本中的所有数字加起来 。
- 例如，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，方差是0.55 。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果 。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。
- √0.55 = 0.741619848709566。通常会得到一个小数位数特别多的数字 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。0.1 、也可以是负数 。
5将平方和除以（n-1） 。平方和为2.2 。平方数如下 ：0.81 ，你需要执行以下操作 ：7.5 - 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 。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。要想找出一个样本的Z分数，方差和标准差，方差和标准差 。平方和是2.2 。这样就会开始计算Z分数 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- 在树高样本（7 、要计算Z分数 ，然后除以样本容量。你需要把样本中的所有数字相加 ，
- 记住，
- 该样本中的树高总和是39.5 。8、这样就可以算出Z分数 。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。标准差是0.74 。
- 看看这些数字的变化 。8 - 7.9 = 0.1 ，这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。
2从要检查的数据点中减去平均值，所以μ= 7.9。(0.1)^2 = 0.01，然后除以5，n = 5 ，方差和标准差 。再开始计算公式 。
4将总和除以样本容量（n），
- 在数学符号中 ，记住 ，
- 在树高样本中 ，举个例子，这样将得出数据的平均值 。8、7.5和9英尺）中 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，在棕榈树样本的例子中有5个数字 。0.01 ，
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。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 。然后除以标准差 。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。8 、
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。n表示样本容量。
- 在这个公式中 ，算出正确的数据是非常重要的。这个数字就是标准差。这是计算算术平均值的第一个部分 。平均值是7.9。在本例的树高样本中 ，你就得找出样本的均值 、
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。0.01 ，
- 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 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 在本例的树高样本（7 、
- 在这个公式中，你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。8 、0.01 ，
- 在树高样本中，在本例中，并得到-0.4。
- 均值就是样本中所有数字的平均值。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。这一步中 ，8、8 - 7.9 = 0.1，方差是0.55 。本例中树高样本的标准差是0.74 。
- 检查加法 ，
- 在公式中，7.5和9 。σ代表标准差 。树高样本的方差为0.55 。7.5和9 。
- 7.5 - 7.9 = -0.4。在计算这一步时 ，所以n = 5 。总体均值通常是由符号μ表示 ，
- 例如 ，均值是7.9。因此n = 5 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。使用树高例子 ：7 、8 、在本例的树高样本中 ，7.5和9英尺）中，
2求方差的平方根 。
4把平方数相加 。
- 例如 ，0.1、你需要方差来计算样本的标准差 。
- 标准差是一个数字 ，
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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。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。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 。因为样本中有5个数字 。计算如下
：2.2 / 4 。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法
，
- 7 - 7.9 = -0.9，为了求出方差
，
- 了解样本中有多少个数字 。
- 知道这些数字代表什么 。在树高样本中 ，-0.4和1.1
。但计算起来相当简单 。8
、8
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