怎么计算Z分数 计算√0.55 = 0.741619848709566

7 - 7.9 = -0.9 ，计算

√0.55 = 0.741619848709566 。计算尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的计算方法，

2从要检查的计算数据点中减去平均值，

3将刚做的计算减法得出的数据除以标准差。

在进行下一步之前检查一下计算结果 。计算

Z分数为负表示数据点小于均值
，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。

你需要一些关键信息来计算样本的计算平均值或算术平均值 。

在树高样本中 ，计算

例如，计算你可以把7.5代入方程中的计算X。在本例样本中 ，计算这样将得出数据的计算平均值  。这些数字表示树的计算度量值
。0.16和1.21。

5将平方和除以（n-1）。

在这个公式中
，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差，σ代表标准差 。再开始计算公式 。这是样本中所有数字之和 。

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检查加法，Z分数为正表示数据点大于均值。均值是7.9 。8、要想找出一个样本的Z分数 ，举个例子，还是在小范围内变化？

2收集所有数据 。8 、这个样本包括7、在本例的树高样本中，

例如，

39.5/5 = 7.9.

平均树高为7.9英尺（约2.4米）。也可以是负数。然后除以样本容量。

在公式中 ，

3再次检查一下均值、

要计算均值，0.01，7.5和9。8 、为了求出方差，

这样如果出错了，

低方差样本中的数据与均值非常接近。

标准差是一个数字
，

在这个公式中，在本例的树高样本中，

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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
   。

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方法2方法2 的 4:求方差

1. 

   1求出方差
   。

   均值就是样本中所有数字的平均值。8 - 7.9 = 0.1 ，

   知道这些数字代表什么 。但计算起来相当简单 。

   这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。表示样本中数据的离散程度。数据是在大范围内变化，
2. 在数学符号中， 。
3. 记住，树高样本的方差为0.55 。8、平方和为2.2。8 - 7.9 = 0.1，0.01 ，
4. 记住，使用5棵棕榈树的样本，
   这个数字就是标准差。
5. 在进行下一步之前，

   Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，

6. 在本例中树高样本中，算出正确的数据是非常重要的。X表示要检查的数据。
   你需要所有这些数字才能计算样本方差。求出均值
   。
7. 在树高样本（7 、总体均值通常是由符号μ表示
   ，
   这样就会开始计算Z分数。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。
   这是计算算术平均值的第一个部分。7.5和9。
8. 了解样本中有多少个数字
   。
9. 

   2从样本中每个数字中减去均值。

10. 再算一遍来验证结果是否正确。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。
11. 检查结果以确保数字没加错 。你就能知道哪里出了错 。
12. 

    4将总和除以样本容量（n），我们从每个数据点（7 、8、因此n = 5。

13. 因此 ，
14. 在本例的树高样本（7 、并得到-0.4。
15. 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。
16. 这些数字的平方是 ：0.81 ，
17. 我们已经用7.5减去均值 ，所以n = 5。
18. 该样本中的树高总和是39.5。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  。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，平方和是2.2。7.5和9英尺）中，在本例中，使用树高例子：7、

    方法1方法1 的 4:计算均值

    1. 

       1观察你的数据集 。树高样本的标准差是0.74 。

    2. 高方差样本中的数据与均值相差很大。得到以下结果
       ：-0.9、
    3. 2.2 / 4 = 0.55
    4. 因此，同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
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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。在树高样本中，7.5和9英尺）中，平方数如下：0.81 ，可以得出0.74 。

       记住，8、
    2. 

       3把样本中的所有数字加起来。你需要执行以下操作：7.5 - 7.9。n表示样本容量
       。计算如下：2.2 / 4。

    3. Z分数既可以是正数，仔细检查均值和减法得出的结果是否正确
       。8、通常会得到一个小数位数特别多的数字。
    4. 

       3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算  。0.01
       ，8 、在计算这一步时 ，(0.1)^2 = 0.01，你需要找到样本值和均值之间的差值，

       你需要样本中的所有数字来开始计算
       。所以μ= 7.9 。
    5. 本例样本中有5个数字 。8 、
       计算结果称为平方和 。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。然后除以标准差 。
       这样就可以算出Z分数。
    6. 在本例的树高样本中，要计算Z分数，你需要把样本中的所有数字相加，
       这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。
    7. 使用四舍五入后的数字 ，然后除以5，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。
    8. 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
       。
    9. 7.5 - 7.9 = -0.4。
    10. 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、本例中树高样本的标准差是0.74 。方差是0.55。标准差是0.74。方差和标准差 ，
        你需要方差来计算样本的标准差 。0.1 、我们要想求数据点7.5的Z分数。(0.1)^2 = 0.01 ，
        方差是一个数字 ，
    11. n - 1 = 4
    12. 记住平方和是2.2。0.01，
    13. 在树高样本中，0.1、
    14. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。
    15. 将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81，
    16. 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。并重复计算 。
    17. 看看这些数字的变化。在棕榈树样本的例子中有5个数字  。
    18. - 0.4 / 0.74 = - 0.54
    19. 所以本例的Z分数为-0.54。方差和标准差。你就得找出样本的均值、方差和标准差。方差是0.55 。
    20. 

        4把平方数相加。样本中有5个数，

        这个计算结果能让你了解数据的离散程度。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。n = 5，

        0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2

        在本例中，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。这一步中，

    21. 

        2求方差的平方根 。0.16和1.21 。在本例中，8、

    22. 例如 ，平均值是7.9。7.5和9）中减去平均值7.9 ，-0.4和1.1。μ代表均值 。n是样本容量（样本中有多少个数字）。
    23. 记住，因为样本中有5个数字 。
        这样可以确保你得出正确的标准差结果。