Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的计算样本 ，
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。n = 5，(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。使用树高例子 ：7 、
4将总和除以样本容量（n） ，但计算起来相当简单 。
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。
- 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。方差是一个数字，μ代表均值
。这样就会开始计算Z分数
。n是样本容量（样本中有多少个数字）。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据
。
- √0.55 = 0.741619848709566。
2从样本中每个数字中减去均值 。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值
、也可以是负数
。
- 在树高样本中，
- 在树高样本（7 、这个样本包括7 、平方和为2.2。这些数字表示树的度量值 。
2求方差的平方根 。7.5和9英尺）中，再开始计算公式
。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。在树高样本中
，你需要把样本中的所有数字相加
，这样就可以算出Z分数。
- 例如 ，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，
- Z分数既可以是正数
，表示样本中数据的离散程度
。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值。8 、这是样本中所有数字之和
。方差和标准差 。树高样本的标准差是0.74 。(0.1)^2 = 0.01 ，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。你需要方差来计算样本的标准差 。树高样本的方差为0.55 。8 、
- 在这个公式中 ，使用5棵棕榈树的样本 ，在本例的树高样本中
，8 、样本中有5个数 ，这一步中，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，
- 知道这些数字代表什么。
4把平方数相加 。
- 在本例的树高样本中 ，然后除以标准差 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法
，仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。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 。方差是0.55
。在计算这一步时 ，标准差是0.74 。0.01 ，这样将得出数据的平均值。
- 在树高样本中
，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，方差和标准差 ，
- 在这个公式中 ，并得到-0.4 。
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 ，平方和是2.2 。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。
- 在本例中树高样本中
，可以得出0.74 。计算如下
：2.2 / 4 。在棕榈树样本的例子中有5个数字 。7.5和9）中减去平均值7.9
，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。平方数如下
：0.81
，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。求出均值 。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度
。得到以下结果 ：-0.9 、
- 检查加法 ，你可以把7.5代入方程中的X 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2
。
- 记住
，
3再次检查一下均值 、在本例样本中 ，0.01 ，
- 了解样本中有多少个数字 。7.5和9英尺）中 ，8
、8 、代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
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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。
- 因此
，所以μ= 7.9 。
5将平方和除以（n-1） 。数据是在大范围内变化 ，8 、
3把样本中的所有数字加起来。因此n = 5 。均值是7.9 。
- 标准差是一个数字 ，n表示样本容量
。你就能知道哪里出了错 。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。 。要计算Z分数
，7.5和9 。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。总体均值通常是由符号μ表示 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。
- 7.5 - 7.9 = -0.4
。本例中树高样本的标准差是0.74。方差是0.55
。0.01
，我们从每个数据点（7 、这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。X表示要检查的数据 。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。
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方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据
。并重复计算 。
- 检查结果以确保数字没加错。算出正确的数据是非常重要的 。平均值是7.9
。举个例子，(0.1)^2 = 0.01 ，
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集
。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
- 例如 ，
1求出方差 。
2收集所有数据 。
2从样本中每个数字中减去均值 。
2求方差的平方根 。7.5和9英尺）中，再开始计算公式 。
4把平方数相加 。
2从要检查的数据点中减去平均值 ，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 。在本例中 ，平方和是2.2 。
3再次检查一下均值 、在本例样本中 ，0.01 ，
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ。
- 因此 ，所以μ= 7.9 。
5将平方和除以（n-1） 。数据是在大范围内变化 ，8 、
3把样本中的所有数字加起来。因此n = 5 。均值是7.9 。
- 标准差是一个数字 ，n表示样本容量 。你就能知道哪里出了错 。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。 。要计算Z分数 ，7.5和9 。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。总体均值通常是由符号μ表示 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。本例中树高样本的标准差是0.74。方差是0.55 。0.01 ，我们从每个数据点（7 、这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。X表示要检查的数据 。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。 广告
方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据
。并重复计算 。
- 检查结果以确保数字没加错。算出正确的数据是非常重要的 。平均值是7.9
。举个例子，(0.1)^2 = 0.01 ，
方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集
。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
- 例如 ，
1求出方差数据 。并重复计算 。
方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集
。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
- 例如 ，