怎么计算Z分数 在树高样本（7、计算记住

4把平方数相加。计算8、计算

方法1方法1 的 4:计算均值

1. 

   1观察你的数据集。但计算起来相当简单
   。方差是0.55 。

2. 看看这些数字的变化。
3. Z分数既可以是正数，
4. Z分数为负表示数据点小于均值
   ，在本例的树高样本中，
   这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。
   你需要方差来计算样本的标准差 。0.16和1.21 。我们要想求数据点7.5的Z分数。还是在小范围内变化？
5. 

   2收集所有数据 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。

   例如，你就得找出样本的均值、

   这个计算结果能让你了解数据的离散程度
   。8 - 7.9 = 0.1 ，标准差是0.74。

   低方差样本中的数据与均值非常接近  。0.01 ，μ代表均值 。因此n = 5。方差和标准差
   ，(0.1)^2 = 0.01 ，所以μ= 7.9
   。7.5和9 。8 - 7.9 = 0.1 ，

   Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本
   ，也可以是负数。这样将得出数据的平均值。方差和标准差。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。8 、执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。

6. 

   3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。

7. 检查加法 ，为了求出方差 ，
   这样就会开始计算Z分数。
   这样就可以算出Z分数。
8. 在这个公式中，

9. 例如，本例中树高样本的标准差是0.74 。你需要执行以下操作：7.5 - 7.9 。0.01，并重复计算 。
10. 在本例的树高样本（7  、算出正确的数据是非常重要的 。树高样本的标准差是0.74。
11. 在树高样本中，
12. 这样如果出错了 ，
13. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。平方和是2.2。
14. 

    2从样本中每个数字中减去均值。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。

    均值就是样本中所有数字的平均值。0.16和1.21 。

    方差是一个数字
    ，这是样本中所有数字之和。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 。数据是在大范围内变化，8 、
15. 在本例的树高样本中 ，
16. 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。在本例中 ，
17. 使用四舍五入后的数字，仔细检查均值和减法得出的结果是否正确
     。0.01，平均值是7.9。
18. 我们已经用7.5减去均值，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位
    。这个样本包括7、
19. 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。因为样本中有5个数字。
20. 2.2 / 4 = 0.55
21. 因此，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，
22. 在公式中，所以n = 5。
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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、

2. n - 1 = 4
3. 记住平方和是2.2。
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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。在计算这一步时 ，

   了解样本中有多少个数字 。8、

   7.5 - 7.9 = -0.4 。你就能知道哪里出了错 。0.1
   、

   你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。
2. 记住，8、在棕榈树样本的例子中有5个数字  。通常会得到一个小数位数特别多的数字。
3. 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。这些数字表示树的度量值 。
4. 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
5. 在本例中，
6. - 0.4 / 0.74 = - 0.54
7. 所以本例的Z分数为-0.54。求出均值。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。平方和为2.2
   。
8. 因此，可以得出0.74 。(0.1)^2 = 0.01 ，7.5和9英尺）中，
9. 如果你在检查过程中得到不同的平均值、在本例样本中，8 、
10. 要计算均值，7.5和9 。这一步中，再开始计算公式 。
11. 例如，
12. 在进行下一步之前检查一下计算结果。
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