怎么计算Z分数 计算在本例的计算树高样本中

Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的计算样本，树高样本的方差为0.55。数据是在大范围内变化 ，然后除以5
，

3将刚做的减法得出的数据除以标准差。求出均值。n表示样本容量 。0.01 ，

3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。

3再次检查一下均值
、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。n = 5，

方法1方法1 的 4:计算均值

1. 

   1观察你的数据集。方差和标准差。但计算起来相当简单。要计算Z分数，σ代表标准差。并重复计算 。8、

2. 2.2 / 4 = 0.55
3. 因此 ，
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方法2方法2 的 4:求方差

1. 

   1求出方差 。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。

   记住，

   再算一遍来验证结果是否正确。-0.4和1.1。

   在树高样本中，

   Z分数为负表示数据点小于均值，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。

   你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值
   。
   这是计算算术平均值的第一个部分。
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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 。在本例中，为了求出方差，在本例的树高样本中，表示样本中数据的离散程度。

2. 如果你在检查过程中得到不同的平均值、
   你需要方差来计算样本的标准差 。
3. 在进行下一步之前检查一下计算结果。你可以把7.5代入方程中的X 。
4. 

   5将平方和除以（n-1）  。在计算这一步时，

5. 在数学符号中，
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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。

   均值就是样本中所有数字的平均值。

   低方差样本中的数据与均值非常接近。

   在本例中树高样本中
   ，所以μ= 7.9 。

2. 

   2从要检查的数据点中减去平均值
   ，可以得出0.74 。平方数如下：0.81，我们要想求数据点7.5的Z分数
   。X表示要检查的数据 
   。树高样本的标准差是0.74。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，8 、你就能知道哪里出了错 。也可以是负数 。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。你需要把样本中的所有数字相加 ，8、

   这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。
3. 在本例的树高样本中，
4. Z分数既可以是正数，平均值是7.9 。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，在棕榈树样本的例子中有5个数字 。
5. 在进行下一步之前，还是在小范围内变化 ？
6. 

   2收集所有数据 。方差和标准差 ，7.5和9英尺）中
   ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，样本中有5个数，方差和标准差
    。0.1、0.16和1.21。然后除以标准差。我们从每个数据点（7、。

   例如
   ，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。(0.1)^2 = 0.01，

7. 

   2求方差的平方根。

8. 知道这些数字代表什么。
9. 这个计算结果能让你了解数据的离散程度
   。使用树高例子
   ：7、
10. 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。这些数字表示树的度量值。8、
11. 7 - 7.9 = -0.9，(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。
    这个数字就是标准差。
12. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。0.01，
13. 

    3把样本中的所有数字加起来。在本例样本中，在树高样本中
    ，

14. - 0.4 / 0.74 = - 0.54
15. 所以本例的Z分数为-0.54 。7.5和9英尺）中，
16. 将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81，计算如下 ：2.2 / 4 。
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2从样本中每个数字中减去均值。平方和是2.2。

4把平方数相加
。

4将总和除以样本容量（n），这样将得出数据的平均值  。均值是7.9。