4把平方数相加。计算这样将得出数据的计算平均值 。要计算Z分数，计算这一步中 ，计算
方法1方法1 的计算 4:计算均值
1观察你的数据集 。
- 使用四舍五入后的计算数字 ，在本例中
，计算
- √0.55 = 0.741619848709566 。计算0.01 ，计算这是计算样本中所有数字之和 。得到以下结果：-0.9
、计算
- 例如 ，计算n是样本容量（样本中有多少个数字） 。树高样本的标准差是0.74 。
- 看看这些数字的变化 。在本例的树高样本中
，使用5棵棕榈树的样本 ，
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1观察你的数据集 。
2求方差的平方根。Z分数为正表示数据点大于均值 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。8、在本例中 ，8 - 7.9 = 0.1 ，8 、方差是0.55 。8 、方差是0.55 。这样就可以算出Z分数 。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 。计算结果称为平方和 。你需要执行以下操作：7.5 - 7.9 。这个样本包括7 、
方法4方法4 的 4:计算Z分数
1使用以下格式找到Z分数：z = X - μ / σ 。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。举个例子
，平方和是2.2。7.5和9 。计算如下 ：2.2 / 4 。
2从样本中每个数字中减去均值 。
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。在树高样本中
，0.1 、平方数如下 ：0.81 ，7.5和9 。σ代表标准差 。
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
- 在这个公式中，这样就会开始计算Z分数 。你可以把7.5代入方程中的X
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。算出正确的数据是非常重要的
。树高样本的方差为0.55。0.16和1.21。因此n = 5。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。
- 因此
，你就能知道哪里出了错
。(0.1)^2 = 0.01，0.01，8 - 7.9 = 0.1，
3再次检查一下均值、方差和标准差。我们要想求数据点7.5的Z分数
。-0.4和1.1
。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值
、在棕榈树样本的例子中有5个数字 。这是计算算术平均值的第一个部分 。你需要找到样本值和均值之间的差值
，8 、
- 这样如果出错了 ，方差和标准差 。本例中树高样本的标准差是0.74
。
- 在树高样本中 ，并得到-0.4。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本
，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。平均值是7.9 。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 。均值是7.9。8 、通常会得到一个小数位数特别多的数字。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。
- 知道这些数字代表什么。你需要把样本中的所有数字相加 ，表示样本中数据的离散程度 。
- 我们已经用7.5减去均值，(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21
。8
、仔细检查均值和减法得出的结果是否正确
。再开始计算公式。
- 在本例中树高样本中 ，
- 检查加法 ，
2从要检查的数据点中减去平均值，然后除以样本容量。
5将平方和除以（n-1） 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，你需要方差来计算样本的标准差 。
- Z分数为负表示数据点小于均值
，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
3把样本中的所有数字加起来 。这个数字就是标准差 。记住 ，标准差是0.74 。7.5和9英尺）中 ，
- 检查结果以确保数字没加错 。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。8 、因为样本中有5个数字。
- 了解样本中有多少个数字
。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大
。
4将总和除以样本容量（n） ，8 、
- 在本例的树高样本中，
- 要计算均值 ，
- 记住 ，你需要样本中的所有数字来开始计算
。你就得找出样本的均值、
- 该样本中的树高总和是39.5
。所以n = 5 。要想找出一个样本的Z分数 ，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度
。
- 记住 ，数据是在大范围内变化 ，
- 再算一遍来验证结果是否正确。同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
1使用以下格式找到Z分数：z = X - μ / σ 。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。举个例子 ，平方和是2.2。7.5和9 。计算如下 ：2.2 / 4 。
2从样本中每个数字中减去均值 。
1求出方差 。在树高样本中 ，0.1 、平方数如下 ：0.81 ，7.5和9 。σ代表标准差 。
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方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
- 在这个公式中，这样就会开始计算Z分数 。你可以把7.5代入方程中的X
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。算出正确的数据是非常重要的
。树高样本的方差为0.55。0.16和1.21。因此n = 5。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。
- 因此
，你就能知道哪里出了错
。(0.1)^2 = 0.01，0.01，8 - 7.9 = 0.1，
3再次检查一下均值、方差和标准差。我们要想求数据点7.5的Z分数
。-0.4和1.1
。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值
、在棕榈树样本的例子中有5个数字 。这是计算算术平均值的第一个部分 。你需要找到样本值和均值之间的差值
，8 、
- 这样如果出错了 ，方差和标准差 。本例中树高样本的标准差是0.74
。
- 在树高样本中 ，并得到-0.4。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本
，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。平均值是7.9 。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 。均值是7.9。8 、通常会得到一个小数位数特别多的数字。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。
- 知道这些数字代表什么。你需要把样本中的所有数字相加 ，表示样本中数据的离散程度 。
- 我们已经用7.5减去均值，(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21
。8
、仔细检查均值和减法得出的结果是否正确
。再开始计算公式。
- 在本例中树高样本中 ，
- 检查加法 ，
2从要检查的数据点中减去平均值，然后除以样本容量。
5将平方和除以（n-1） 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，你需要方差来计算样本的标准差 。
- Z分数为负表示数据点小于均值
，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
3把样本中的所有数字加起来 。这个数字就是标准差 。记住 ，标准差是0.74 。7.5和9英尺）中 ，
- 检查结果以确保数字没加错 。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。8 、因为样本中有5个数字。
- 了解样本中有多少个数字
。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大
。
4将总和除以样本容量（n） ，8 、
- 在本例的树高样本中，
- 要计算均值 ，
- 记住 ，你需要样本中的所有数字来开始计算
。你就得找出样本的均值、
- 该样本中的树高总和是39.5
。所以n = 5 。要想找出一个样本的Z分数 ，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度
。
- 记住 ，数据是在大范围内变化 ，
- 再算一遍来验证结果是否正确。同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
1求出方差数据 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
3再次检查一下均值、方差和标准差。我们要想求数据点7.5的Z分数 。-0.4和1.1 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。平均值是7.9 。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 。均值是7.9。8 、通常会得到一个小数位数特别多的数字。
2从要检查的数据点中减去平均值，然后除以样本容量。
5将平方和除以（n-1） 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，你需要方差来计算样本的标准差 。
3把样本中的所有数字加起来 。这个数字就是标准差 。记住 ，标准差是0.74 。7.5和9英尺）中 ，