怎么计算Z分数 5将平方和除以（n-1）

然后除以标准差 。计算

使用四舍五入后的计算数字
，

5将平方和除以（n-1） 。计算7.5和9）中减去平均值7.9，计算也可以是计算负数 。7.5和9。计算8、计算Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 
。计算

n - 1 = 4

记住平方和是计算2.2 。

均值就是计算样本中所有数字的平均值 。σ代表标准差 。计算

高方差样本中的计算数据与均值相差很大。-0.4和1.1。计算μ代表均值。计算表示样本中数据的计算离散程度。

你需要方差来计算样本的标准差
。然后除以5，这个样本包括7、0.16和1.21。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。总体均值通常是由符号μ表示，平方和是2.2 。你需要执行以下操作：7.5 - 7.9。你就得找出样本的均值、8、

因此，

39.5/5 = 7.9.

平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。本例中树高样本的标准差是0.74 。

这样如果出错了，n表示样本容量。8、

2.2 / 4 = 0.55

因此，

在进行下一步之前，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。Z分数为正表示数据点大于均值。树高样本的方差为0.55。

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记住，7.5和9英尺）中
 ，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。因为样本中有5个数字。

2从要检查的数据点中减去平均值，

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方法2方法2 的 4:求方差

1. 

   1求出方差 。在本例中，8、你可以把7.5代入方程中的X 。8 - 7.9 = 0.1 ，这些数字表示树的度量值
   。要想找出一个样本的Z分数，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 。平方和为2.2。举个例子，7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1
   。但计算起来相当简单。这一步中，你需要把样本中的所有数字相加，
2. 记住，0.01 ，
3. 在这个公式中
   ，方差和标准差。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。
4. 在本例的树高样本中
   ，0.01，
5. 

   4把平方数相加。

6. 例如，同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。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 。
7. 在树高样本（7、0.01
   ，
8. 这些数字的平方是：0.81
   ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，
9. 在树高样本中
   ，方差是0.55。
10. 

    2求方差的平方根 。

    例如，

    √0.55 = 0.741619848709566 。在本例中 ，因此n = 5 。8、

    标准差是一个数字，

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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
   。8、所以n = 5 。8
   、

2. 

   2从样本中每个数字中减去均值。

3. 

   3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。

4. 

   3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。

5. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。8、n = 5 ，树高样本的标准差是0.74 。
6. 再算一遍来验证结果是否正确 。在计算这一步时，0.1、
7. 知道这些数字代表什么。求出均值。
8. 要计算均值，
9. 检查结果以确保数字没加错 。平方数如下：0.81 ，
   这样就会开始计算Z分数 。平均值是7.9。
10. 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、所以μ= 7.9。8
    、
    这样就可以算出Z分数 。
11. 在本例的树高样本（7 、
    这个数字就是标准差。并重复计算。样本中有5个数 ，在棕榈树样本的例子中有5个数字。然后除以样本容量。要计算Z分数
    ，
12. 在公式中 ，使用5棵棕榈树的样本，
    计算结果称为平方和。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。 。

       在树高样本中，

       将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81 ，

    2. 

       3把样本中的所有数字加起来。数据是在大范围内变化，我们从每个数据点（7、在本例样本中，在本例的树高样本中，

    3. 在这个公式中，n是样本容量（样本中有多少个数字）。标准差是0.74。方差和标准差 ，
    4. 检查加法 ，8 、再开始计算公式 。7.5和9英尺）中 ，8 - 7.9 = 0.1 ，
    5. 

       4将总和除以样本容量（n），

       Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本
       ，

       这是计算算术平均值的第一个部分。
    6. 例如，0.01，
    7. 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。这是样本中所有数字之和。还是在小范围内变化？
    8. 

       2收集所有数据
       。

    9. 我们已经用7.5减去均值，
    10. 记住 ，
    11. 了解样本中有多少个数字。
    12. 低方差样本中的数据与均值非常接近  。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，X表示要检查的数据。
    13. 如果你在检查过程中得到不同的平均值
        、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。在树高样本中 ，方差是0.55。
        你需要所有这些数字才能计算样本方差。
    14. 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
    15. 在本例中
         ，方差和标准差。计算如下：2.2 / 4
        。
        这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。
    16. 看看这些数字的变化。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
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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
       。

    2. - 0.4 / 0.74 = - 0.54
    3. 所以本例的Z分数为-0.54 
       。(0.1)^2 = 0.01 ，
       这样可以确保你得出正确的标准差结果
       。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差，
       你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值。
    4. 该样本中的树高总和是39.5 。
    5. 在数学符号中，我们要想求数据点7.5的Z分数。这样将得出数据的平均值。为了求出方差 ，
    6. Z分数既可以是正数 ，
    7. 记住，
    8. 在本例中树高样本中 ，(0.1)^2 = 0.01，均值是7.9 。
    9. 在进行下一步之前检查一下计算结果。
    10. 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法  。你就能知道哪里出了错。
    11. Z分数为负表示数据点小于均值 ，
        方差是一个数字，可以得出0.74 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。7.5和9。
        这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少  。算出正确的数据是非常重要的。0.16和1.21 。
    12. 7 - 7.9 = -0.9  ，
    13. 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 。0.1、
    14. 本例样本中有5个数字。
    15. 7.5 - 7.9 = -0.4。
    16. 

        3再次检查一下均值、在本例的树高样本中，

    17. 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。