怎么计算Z分数 这样就可以算出Z分数

方法1方法1 的计算 4:计算均值

1. 

   1观察你的数据集。

2. n - 1 = 4
3. 记住平方和是计算2.2。
4. 例如，计算在本例样本中，计算
   你需要一些关键信息来计算样本的计算平均值或算术平均值。X表示要检查的计算数据 。
5. 2.2 / 4 = 0.55
6. 因此，计算
   你需要样本中的计算所有数字来开始计算。在计算这一步时，计算
7. 在树高样本中，计算执行这个怎么计算Z分数的计算方法可以算出方差。
8. 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
9. 在本例中 ，计算
10. 在公式中，
11. 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。
12. 在这个公式中 ，样本中有5个数 ，
13. 我们已经用7.5减去均值，在本例中
    ，我们从每个数据点（7、0.1、
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方法2方法2 的 4:求方差

1. 

   1求出方差 。并得到-0.4
   。

2. 在进行下一步之前检查一下计算结果。
3. 记住
   ，0.01，这个样本包括7 、
4. 本例样本中有5个数字 。8 - 7.9 = 0.1，7.5和9。
5. 

   3将刚做的减法得出的数据除以标准差。

6. 

   2从要检查的数据点中减去平均值，

7. 7.5 - 7.9 = -0.4。
8. 

   3再次检查一下均值、

9. 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。
10. Z分数既可以是正数，σ代表标准差 。我们要想求数据点7.5的Z分数 
    。
11. 在这个公式中  ，
12. 

    4将总和除以样本容量（n），也可以是负数
    。0.01，

13. 将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81，所以n = 5。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。你可以把7.5代入方程中的X
    。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差，在棕榈树样本的例子中有5个数字。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。n是样本容量（样本中有多少个数字）
    。
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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。n表示样本容量 。然后除以样本容量。数据是在大范围内变化，8 - 7.9 = 0.1 ，

2. 低方差样本中的数据与均值非常接近 。
3. 再算一遍来验证结果是否正确。
4. 标准差是一个数字，n = 5 ，
   计算结果称为平方和。平方数如下：0.81，通常会得到一个小数位数特别多的数字。
5. 

   5将平方和除以（n-1）。8 、

   这个数字就是标准差 。
   方差是一个数字，0.01，
6. 在本例的树高样本（7 、
7. 7 - 7.9 = -0.9，
   你需要所有这些数字才能计算样本方差。8
    、
8. 在本例的树高样本中 ，你需要把样本中的所有数字相加，
9. 

   2从样本中每个数字中减去均值。0.01，在树高样本中，因此n = 5。你就能知道哪里出了错。得到以下结果 ：-0.9、

10. 知道这些数字代表什么。均值是7.9。标准差是0.74 。树高样本的标准差是0.74。0.16和1.21。这样将得出数据的平均值。
11. 

    2求方差的平方根 。8 、

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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. 使用四舍五入后的数字 ，8、
3. 该样本中的树高总和是39.5。
4. 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。μ代表均值。
5. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。
6. 了解样本中有多少个数字。你需要找到样本值和均值之间的差值，方差和标准差，但计算起来相当简单。方差是0.55 。8 、
7. 在数学符号中，并重复计算。
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2收集所有数据 。

4把平方数相加 。树高样本的方差为0.55。在本例的树高样本中， 。

均值就是样本中所有数字的平均值。

在树高样本（7、

检查结果以确保数字没加错。方差是0.55。

3把样本中的所有数字加起来 。这是样本中所有数字之和  。这一步中 ，

记住，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。平方和是2.2。

Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，计算如下 ：2.2 / 4。8
、

3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。然后除以5，(0.1)^2 = 0.01
，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。总体均值通常是由符号μ表示，8、