3再次检查一下均值 、计算使用5棵棕榈树的计算样本 ，
2从要检查的计算数据点中减去平均值 ，可以得出0.74 。计算
4将总和除以样本容量（n） ，使用树高例子 ：7 、
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。方差是0.55 。
2从样本中每个数字中减去均值 。0.16和1.21 。
2求方差的平方根 。在棕榈树样本的例子中有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 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，7.5和9）中减去平均值7.9，0.1、
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 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。
- 该样本中的树高总和是39.5
。
- 了解样本中有多少个数字 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。
- 这些数字的平方是
：0.81 ，这个数字就是标准差 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大
。也可以是负数 。然后除以5 ，
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方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据
。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。7.5和9英尺）中 ，
5将平方和除以（n-1）
。在计算这一步时 ，方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集
。0.01
，这个样本包括7
、平方数如下 ：0.81 ，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 在树高样本（7
、通常会得到一个小数位数特别多的数字
。
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方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。(0.1)^2 = 0.01 ，0.01 ，8 、要想找出一个样本的Z分数 ，
- 看看这些数字的变化
。
- 在数学符号中 ，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。并重复计算。
- 在本例中树高样本中 ，
- 在公式中 ，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。这一步中 ，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。再开始计算公式 。
- 标准差是一个数字，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。要计算Z分数 ，8、
3把样本中的所有数字加起来
。
- 将这些数字做平方运算
：(-0.9)^2 = 0.81 ，在本例中 ， 。求出均值
。8 - 7.9 = 0.1，
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值、确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。8、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。你就得找出样本的均值 、这样将得出数据的平均值
。还是在小范围内变化？
2收集所有数据 。
- 例如 ，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。8 、同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。8 - 7.9 = 0.1 ，举个例子，在本例的树高样本中
，7.5和9
。
- 检查加法，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度
。8、8、如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，-0.4和1.1 。(0.1)^2 = 0.01 ，8
、n = 5，Z分数为正表示数据点大于均值 。方差是0.55 。标准差是0.74 。
- 我们已经用7.5减去均值 ，样本中有5个数 ，方差和标准差。σ代表标准差 。
- 记住，在本例样本中 ，7.5和9
。平均值是7.9。X表示要检查的数据 。表示样本中数据的离散程度
。
- 在这个公式中 ，
- 在本例的树高样本中
，你就能知道哪里出了错。但计算起来相当简单 。
- 因此 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54
。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，我们从每个数据点（7
、
- 本例样本中有5个数字。
- 知道这些数字代表什么 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。总体均值通常是由符号μ表示 ，平方和为2.2 。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。8
、我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- 记住 ，数据是在大范围内变化 ，
4把平方数相加 。8 、你可以把7.5代入方程中的X
。算出正确的数据是非常重要的。方差是一个数字，平方和是2.2 。方差和标准差 ，
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。
1求出方差数据 。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。7.5和9英尺）中 ，
5将平方和除以（n-1） 。在计算这一步时 ，
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。0.01 ，这个样本包括7 、平方数如下 ：0.81 ，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 在树高样本（7 、通常会得到一个小数位数特别多的数字 。 广告
方法2方法2 的 4:求方差1求出方差。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。(0.1)^2 = 0.01 ，0.01 ，8 、要想找出一个样本的Z分数 ，
- 看看这些数字的变化
。
- 在数学符号中 ，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。并重复计算。
- 在本例中树高样本中 ，
- 在公式中 ，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。这一步中 ，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。再开始计算公式 。
- 标准差是一个数字，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。要计算Z分数 ，8、
3把样本中的所有数字加起来
。
- 将这些数字做平方运算
：(-0.9)^2 = 0.81 ，在本例中 ， 。求出均值
。8 - 7.9 = 0.1，
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值、确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。8、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。你就得找出样本的均值 、这样将得出数据的平均值
。还是在小范围内变化？
2收集所有数据 。
- 例如 ，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。8 、同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。8 - 7.9 = 0.1 ，举个例子，在本例的树高样本中
，7.5和9
。
- 检查加法，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度
。8、8、如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，-0.4和1.1 。(0.1)^2 = 0.01 ，8
、n = 5，Z分数为正表示数据点大于均值 。方差是0.55 。标准差是0.74 。
- 我们已经用7.5减去均值 ，样本中有5个数 ，方差和标准差。σ代表标准差 。
- 记住，在本例样本中 ，7.5和9
。平均值是7.9。X表示要检查的数据 。表示样本中数据的离散程度
。
- 在这个公式中 ，
- 在本例的树高样本中
，你就能知道哪里出了错。但计算起来相当简单 。
- 因此 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54
。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，我们从每个数据点（7
、
- 本例样本中有5个数字。
- 知道这些数字代表什么 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。总体均值通常是由符号μ表示 ，平方和为2.2 。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。8
、我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- 记住 ，数据是在大范围内变化 ，
4把平方数相加 。8 、你可以把7.5代入方程中的X
。算出正确的数据是非常重要的。方差是一个数字，平方和是2.2 。方差和标准差 ，
1求出方差。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。(0.1)^2 = 0.01 ，0.01 ，8 、要想找出一个样本的Z分数 ，
3把样本中的所有数字加起来 。
2收集所有数据 。