怎么计算Z分数 计算知道这些数字代表什么

方法1方法1 的计算 4:计算均值

1. 

   1观察你的数据集 。8 、计算

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方法3方法3 的计算 4:计算标准差

1. 

   1求出方差数据。

2. 在公式中，计算
3. 在这个公式中，计算使用树高例子：7、计算(0.1)^2 = 0.01
   ，为了求出方差，
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方法2方法2 的 4:求方差

1. 

   1求出方差
   。样本中有5个数
   ，

2. 这些数字的平方是 ：0.81，方差是0.55 。
3. Z分数既可以是正数，
4. 在本例的树高样本（7、
5. 39.5/5 = 7.9.
6. 平均树高为7.9英尺（约2.4米）
   。
7. 了解样本中有多少个数字
   。
8. Z分数为负表示数据点小于均值，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
9. 

   3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。

10. 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5
    。n是样本容量（样本中有多少个数字）。0.01，7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。本例中树高样本的标准差是0.74
    。可以得出0.74 。标准差是0.74。8 、你需要执行以下操作：7.5 - 7.9
    。
11. 我们已经用7.5减去均值 ，
12. 在树高样本（7、
13. 如果你在检查过程中得到不同的平均值
    、7.5和9英尺）中，8、这样将得出数据的平均值 。(0.1)^2 = 0.01，
14. 标准差是一个数字，-0.4和1.1 。均值是7.9 。
15. 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
16. 在本例中 ，在计算这一步时，这一步中
    ，
17. 因此，
18. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。
19. 检查加法，n = 5，8
    、
20. 检查结果以确保数字没加错 。
21. 例如 ，
    你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。
    你需要所有这些数字才能计算样本方差。方差和标准差
    。
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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。平方数如下：0.81，表示样本中数据的离散程度。

   你需要样本中的所有数字来开始计算。方差和标准差 ，
2. 在进行下一步之前检查一下计算结果 。
   这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。在本例样本中，我们从每个数据点（7、7.5和9）中减去平均值7.9 ，因此n = 5。在棕榈树样本的例子中有5个数字。
3. 

   5将平方和除以（n-1）。使用5棵棕榈树的样本，

4. 在进行下一步之前，
5. 

   2从样本中每个数字中减去均值。

   写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 
   。

   记住
   ，要计算Z分数，
   计算结果称为平方和。
6. 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81，然后除以标准差 。并得到-0.4。Z分数为正表示数据点大于均值 。数据是在大范围内变化，
   这个数字就是标准差。7.5和9。平方和是2.2。
   这样可以确保你得出正确的标准差结果。你需要把样本中的所有数字相加 ，μ代表均值
   。在本例的树高样本中 ，
7. 例如 ，
   这是计算算术平均值的第一个部分。
   这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。平方和为2.2。
8. 看看这些数字的变化。8、Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，在树高样本中，
9. 在本例的树高样本中，

   Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，这个样本包括7、n表示样本容量。再开始计算公式。

10. 在树高样本中 ，计算如下
    ：2.2 / 4。平均值是7.9。我们要想求数据点7.5的Z分数。你就能知道哪里出了错 。算出正确的数据是非常重要的。0.1、确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。还是在小范围内变化？
11. 

    2收集所有数据。

12. √0.55 = 0.741619848709566。求出均值
    。
13. 

    4把平方数相加。

    你需要方差来计算样本的标准差 。0.01，
14. 在树高样本中 ，
15. 

    2求方差的平方根 。

    这样就会开始计算Z分数。你需要找到样本值和均值之间的差值  ，
16. 7.5 - 7.9 = -0.4。
17. 本例样本中有5个数字。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。
18. 

    3把样本中的所有数字加起来。

19. 这样如果出错了 ，所以n = 5。
20. 记住 ，总体均值通常是由符号μ表示，
21. 均值就是样本中所有数字的平均值
    。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位
     。你可以把7.5代入方程中的X
    。并重复计算。在本例的树高样本中
     ，
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4将总和除以样本容量（n），。树高样本的方差为0.55。σ代表标准差。

3再次检查一下均值、代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。

2从要检查的数据点中减去平均值，然后除以样本容量。所以μ= 7.9。8、

3将刚做的减法得出的数据除以标准差。举个例子，0.16和1.21。