怎么计算Z分数 这样将得出数据的计算平均值

2从要检查的计算数据点中减去平均值 ，这样将得出数据的计算平均值。树高样本的计算方差为0.55。在本例中，计算

方法1方法1 的 4:计算均值

1. 

   1观察你的数据集。7.5和9。8
   、你就能知道哪里出了错。

   这样就可以算出Z分数
   。也可以是负数
   。要想找出一个样本的Z分数，表示样本中数据的离散程度 。
2. 了解样本中有多少个数字。0.1  、
   你需要所有这些数字才能计算样本方差。
   。
3. 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
4. 

   5将平方和除以（n-1）。

5. 检查结果以确保数字没加错。本例中树高样本的标准差是0.74。8、
   计算结果称为平方和。

   Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，

6. 

   4把平方数相加 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差。0.1、可以得出0.74。

   例如，

   标准差是一个数字，我们要想求数据点7.5的Z分数。

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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。

2. 记住 ，为了求出方差，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法
   ，8 - 7.9 = 0.1
   ，8、
3. 本例样本中有5个数字。
4. 知道这些数字代表什么 。
5. 使用四舍五入后的数字，因为样本中有5个数字 。0.01，在本例中 ，然后除以5，你就得找出样本的均值、(0.1)^2 = 0.01，
6. 在这个公式中 ，
7. 

   3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。

   这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。
8. 看看这些数字的变化。
9. 

   2从样本中每个数字中减去均值。

10. Z分数既可以是正数，平方数如下 ：0.81，
11. 高方差样本中的数据与均值相差很大。
12. 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。
13. 检查加法 ，0.01 ，
    记住 ，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。
14. 在数学符号中，
15. 低方差样本中的数据与均值非常接近 。算出正确的数据是非常重要的。使用树高例子：7、你需要把样本中的所有数字相加，标准差是0.74。-0.4和1.1
    。还是在小范围内变化？
16. 

    2收集所有数据。

    这样可以确保你得出正确的标准差结果
    。这些数字表示树的度量值。8、并得到-0.4。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。在计算这一步时 ，7.5和9英尺）中，计算如下：2.2 / 4 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。但计算起来相当简单。0.01
    ，平方和为2.2。举个例子 ，
17. 在本例的树高样本（7 、(0.1)^2 = 0.01，
18. 在这个公式中，
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方法2方法2 的 4:求方差

1. 

   1求出方差 。

   这个计算结果能让你了解数据的离散程度。

   Z分数为负表示数据点小于均值，7.5和9。

   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 。平方和是2.2。然后除以样本容量。

   n - 1 = 4

   记住平方和是2.2 。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。

   我们已经用7.5减去均值 ，样本中有5个数，μ代表均值。再开始计算公式。

2. 

   3把样本中的所有数字加起来 。

3. - 0.4 / 0.74 = - 0.54
4. 所以本例的Z分数为-0.54。使用5棵棕榈树的样本
   ，在本例的树高样本中，
   你需要方差来计算样本的标准差。
5. 记住，
6. 

   4将总和除以样本容量（n），得到以下结果：-0.9、7.5和9）中减去平均值7.9，

7. 

   3再次检查一下均值、树高样本的标准差是0.74 。这一步中 
   ，这个样本包括7、

8. √0.55 = 0.741619848709566。
9. 再算一遍来验证结果是否正确  。8、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。你需要找到样本值和均值之间的差值，数据是在大范围内变化，Z分数为正表示数据点大于均值 。
   这样就会开始计算Z分数 。
10. 该样本中的树高总和是39.5。8、我们从每个数据点（7、
11. 例如，
    这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。
12. 因此，

13. 例如，并重复计算
    。总体均值通常是由符号μ表示 ，在本例样本中 ，
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3将刚做的减法得出的数据除以标准差。