2从要检查的计算数据点中减去平均值 ，
方法1方法1 的计算 4:计算均值
1观察你的数据集 。
- 在树高样本中，计算标准差是计算0.74 。在本例的计算树高样本中
，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的计算Z分数为-0.54 。
- 在本例的树高样本（7 、这个数字就是标准差。方差和标准差 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差
。
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1观察你的数据集 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差
。
- √0.55 = 0.741619848709566。这是样本中所有数字之和 。0.1 、
- 这些数字的平方是 ：0.81
，我们要想求数据点7.5的Z分数。
3再次检查一下均值 、
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。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 。
- 因此 ，
- 标准差是一个数字
，0.16和1.21。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差，举个例子 ，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2。方差是0.55 。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
- 在这个公式中 ，我们从每个数据点（7、确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。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。使用5棵棕榈树的样本 ，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，
- 在本例的树高样本中 ，
4将总和除以样本容量（n）
，在树高样本中 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。7.5和9。8、所以μ= 7.9 。
- 例如
，为了求出方差 ，
- 在这个公式中 ，
2求方差的平方根。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。这是计算算术平均值的第一个部分 。这样就会开始计算Z分数 。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、平均值是7.9 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。X表示要检查的数据 。
- 检查加法 ，-0.4和1.1 。这样就可以算出Z分数 。8 、
- 记住 ，
- 在本例中树高样本中 ，
4把平方数相加。0.01，这些数字表示树的度量值 。8
、总体均值通常是由符号μ表示，要想找出一个样本的Z分数
，再开始计算公式
。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。7.5和9英尺）中 ，并得到-0.4 。在本例中，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。这个样本包括7
、树高样本的方差为0.55
。平方和是2.2 。然后除以样本容量 。8、7.5和9
。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中
，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法
，0.01
，你需要方差来计算样本的标准差 。因为样本中有5个数字 。
- 了解样本中有多少个数字 。并重复计算 。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，平方数如下 ：0.81
，
- 在树高样本（7
、表示样本中数据的离散程度 。
- 这样如果出错了，在本例中 ，7.5和9英尺）中
，方差是一个数字 ，8 、方差和标准差
。可以得出0.74 。8 、但计算起来相当简单
。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，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 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。这样将得出数据的平均值。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。在棕榈树样本的例子中有5个数字
。0.01 ，也可以是负数
。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。数据是在大范围内变化
，你需要执行以下操作
：7.5 - 7.9 。你需要找到样本值和均值之间的差值
，求出均值。
- 例如，
- 我们已经用7.5减去均值
，计算结果称为平方和。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近
。(0.1)^2 = 0.01
，树高样本的标准差是0.74
。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。 。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。还是在小范围内变化
？
2收集所有数据 。在本例的树高样本中 ，(0.1)^2 = 0.01 ，μ代表均值 。0.01 ，
- 在数学符号中 ，
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。算出正确的数据是非常重要的 。样本中有5个数，然后除以标准差。在本例样本中 ，
- 在树高样本中
，计算如下 ：2.2 / 4。因此n = 5 。平方和为2.2。0.16和1.21。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。这一步中，你就得找出样本的均值、方差是0.55
。
3把样本中的所有数字加起来 。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1
。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。
- 知道这些数字代表什么 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 记住，然后除以5
，记住
，
- 例如 ，8、
- 本例样本中有5个数字 。这样可以确保你得出正确的标准差结果。
- 在公式中，
- 使用四舍五入后的数字 ，
- 检查结果以确保数字没加错 。8
、8 - 7.9 = 0.1 ，方差和标准差，
2从样本中每个数字中减去均值。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
- 看看这些数字的变化
。n表示样本容量 。
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方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据。0.1 、本例中树高样本的标准差是0.74 。你可以把7.5代入方程中的X 。
- 记住，
- 在进行下一步之前 ，
5将平方和除以（n-1）
。均值是7.9
。σ代表标准差
。8 - 7.9 = 0.1 ，n = 5 ，
1求出方差 。
3再次检查一下均值 、
1使用以下格式找到Z分数：z = X - μ / σ。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 。
- 因此 ，
- 标准差是一个数字 ，0.16和1.21。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差，举个例子 ，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2。方差是0.55 。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
- 在这个公式中 ，我们从每个数据点（7、确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。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。使用5棵棕榈树的样本 ，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，
- 在本例的树高样本中 ，
4将总和除以样本容量（n） ，在树高样本中 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。7.5和9。8、所以μ= 7.9 。
- 例如 ，为了求出方差 ，
- 在这个公式中 ，
2求方差的平方根。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。这是计算算术平均值的第一个部分 。这样就会开始计算Z分数 。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、平均值是7.9 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。X表示要检查的数据 。
- 检查加法 ，-0.4和1.1 。这样就可以算出Z分数 。8 、
- 记住 ，
- 在本例中树高样本中 ，
4把平方数相加。0.01，这些数字表示树的度量值 。8 、总体均值通常是由符号μ表示，要想找出一个样本的Z分数 ，再开始计算公式 。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。7.5和9英尺）中 ，并得到-0.4 。在本例中，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。这个样本包括7 、树高样本的方差为0.55 。平方和是2.2 。然后除以样本容量 。8、7.5和9 。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，0.01 ，你需要方差来计算样本的标准差 。因为样本中有5个数字 。
- 了解样本中有多少个数字 。并重复计算 。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，平方数如下 ：0.81 ，
- 在树高样本（7 、表示样本中数据的离散程度 。
- 这样如果出错了，在本例中 ，7.5和9英尺）中 ，方差是一个数字 ，8 、方差和标准差 。可以得出0.74 。8 、但计算起来相当简单 。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，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 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。这样将得出数据的平均值。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。在棕榈树样本的例子中有5个数字 。0.01 ，也可以是负数 。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。数据是在大范围内变化 ，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，求出均值。
- 例如，
- 我们已经用7.5减去均值 ，计算结果称为平方和。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。(0.1)^2 = 0.01 ，树高样本的标准差是0.74 。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。 。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。在本例的树高样本中 ，(0.1)^2 = 0.01 ，μ代表均值 。0.01 ，
- 在数学符号中 ，
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。算出正确的数据是非常重要的 。样本中有5个数，然后除以标准差。在本例样本中 ，
- 在树高样本中 ，计算如下 ：2.2 / 4。因此n = 5 。平方和为2.2。0.16和1.21。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。这一步中，你就得找出样本的均值、方差是0.55 。
3把样本中的所有数字加起来 。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。
- 知道这些数字代表什么 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 记住，然后除以5 ，记住 ，
- 例如 ，8、
- 本例样本中有5个数字 。这样可以确保你得出正确的标准差结果。
- 在公式中，
- 使用四舍五入后的数字 ，
- 检查结果以确保数字没加错 。8 、8 - 7.9 = 0.1 ，方差和标准差，
2从样本中每个数字中减去均值。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
- 看看这些数字的变化 。n表示样本容量 。 广告
方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据。0.1 、本例中树高样本的标准差是0.74 。你可以把7.5代入方程中的X 。
- 记住，
- 在进行下一步之前 ，
5将平方和除以（n-1）
。均值是7.9
。σ代表标准差
。8 - 7.9 = 0.1 ，n = 5 ，
1求出方差数据。0.1 、本例中树高样本的标准差是0.74 。你可以把7.5代入方程中的X 。