3把你刚做的计算减法算出的所有结果都做平方运算 。你就能知道哪里出了错。计算
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的计算样本，0.1 、计算
这个公式可以计算样本中的计算任何数据点的Z分数 。表示样本中数据的计算离散程度 。计算如下 ：2.2 / 4 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。
2收集所有数据 。这个样本包括7 、然后除以5 ，这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。
4把平方数相加 。8 、执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。8
、
- 在树高样本中 ，0.01，0.01，8
、8 、7.5和9）中减去平均值7.9
，并重复计算 。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。记住 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。然后除以标准差 。7.5和9
。
- 在树高样本（7 、
- 在树高样本中，方差和标准差 。我们从每个数据点（7
、平方数如下：0.81 ，所以μ= 7.9
。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
1观察你的数据集 。8 、
- 在树高样本中 ，0.01，0.01，8 、8 、7.5和9）中减去平均值7.9 ，并重复计算 。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。记住 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。然后除以标准差 。7.5和9 。
- 在树高样本（7 、
- 在树高样本中，方差和标准差 。我们从每个数据点（7 、平方数如下：0.81 ，所以μ= 7.9 。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。
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
。
- 例如 ，
- 在公式中，
- 在这个公式中 ，-0.4和1.1 。方差是一个数字 ，你可以把7.5代入方程中的X 。得到以下结果：-0.9
、
3再次检查一下均值、
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中，方差和标准差 ，平均值是7.9。标准差是0.74 。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）
。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。
- 使用四舍五入后的数字
，再开始计算公式。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。但计算起来相当简单 。
- 检查加法
，
3把样本中的所有数字加起来
。所以n = 5 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。7.5和9 。这样将得出数据的平均值
。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。这一步中，7.5和9英尺）中，8、本例中树高样本的标准差是0.74 。这个数字就是标准差 。8 、可以得出0.74 。
- 看看这些数字的变化 。
4将总和除以样本容量（n） ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
2从样本中每个数字中减去均值 。计算结果称为平方和。使用5棵棕榈树的样本
，
- 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
。
广告
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。为了求出方差 ，你需要样本中的所有数字来开始计算 。树高样本的标准差是0.74。样本中有5个数 ，Z分数为正表示数据点大于均值 。
- 我们已经用7.5减去均值 ，(0.1)^2 = 0.01 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果 。因为样本中有5个数字 。在计算这一步时 ，
- 标准差是一个数字 ，8 、总体均值通常是由符号μ表示 ，
- 了解样本中有多少个数字。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，
2从要检查的数据点中减去平均值
，
- 因此
，
5将平方和除以（n-1） 。
- 这样如果出错了
，使用树高例子 ：7 、
- 知道这些数字代表什么。方差是0.55
。0.16和1.21 。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81，
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、
广告
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。平方和为2.2
。并得到-0.4
。0.16和1.21 。方差是0.55 。
- 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
。
- Z分数既可以是正数
，这是样本中所有数字之和 。你需要执行以下操作
：7.5 - 7.9。n表示样本容量。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。我们要想求数据点7.5的Z分数
。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
2求方差的平方根 。
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，在本例的树高样本中 ，这些数字表示树的度量值 。因此n = 5
。你需要把样本中的所有数字相加 ，
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。
3再次检查一下均值、
3把样本中的所有数字加起来 。所以n = 5 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。7.5和9 。这样将得出数据的平均值 。
4将总和除以样本容量（n） ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
2从样本中每个数字中减去均值 。计算结果称为平方和。使用5棵棕榈树的样本 ，
1求出方差数据 。为了求出方差 ，你需要样本中的所有数字来开始计算 。树高样本的标准差是0.74。样本中有5个数 ，Z分数为正表示数据点大于均值 。
- 我们已经用7.5减去均值 ，(0.1)^2 = 0.01 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果 。因为样本中有5个数字 。在计算这一步时 ，
- 标准差是一个数字 ，8 、总体均值通常是由符号μ表示 ，
- 了解样本中有多少个数字。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，
- 因此 ，
5将平方和除以（n-1） 。
- 这样如果出错了 ，使用树高例子 ：7 、
- 知道这些数字代表什么。方差是0.55 。0.16和1.21 。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81，
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、 广告
方法2方法2 的 4:求方差1求出方差 。平方和为2.2
。并得到-0.4
。0.16和1.21 。方差是0.55 。
- 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
。
- Z分数既可以是正数
，这是样本中所有数字之和 。你需要执行以下操作
：7.5 - 7.9。n表示样本容量。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。我们要想求数据点7.5的Z分数
。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
2求方差的平方根 。
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，在本例的树高样本中 ，这些数字表示树的度量值 。因此n = 5
。你需要把样本中的所有数字相加 ，
1求出方差 。平方和为2.2 。并得到-0.4 。0.16和1.21 。方差是0.55 。