2收集所有数据 。
3把样本中的所有数字加起来。
2求方差的平方根 。这样就会开始计算Z分数 。
4将总和除以样本容量（n） ，0.01 ，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 。
5将平方和除以（n-1） 。使用5棵棕榈树的样本，在本例中 ，
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差。在本例的树高样本中，
本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/11896.html(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。你就能知道哪里出了错 。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，7.5和9英尺）中 ，8 - 7.9 = 0.1 ，方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集
。
- 了解样本中有多少个数字
。举个例子 ，7.5和9
。平方和是2.2 。你可以把7.5代入方程中的X
。均值是7.9 。0.1 、
2从要检查的数据点中减去平均值 ，
- 因此 ，
- 检查加法 ，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。计算如下：2.2 / 4 。然后除以样本容量 。0.16和1.21 。这一步中
，方差和标准差 ，树高样本的方差为0.55。
- 本例样本中有5个数字 。并重复计算
。这个数字就是标准差
。
- 再算一遍来验证结果是否正确
。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。
- 要计算均值，
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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。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。你就得找出样本的均值 、这是样本中所有数字之和。
- 该样本中的树高总和是39.5
。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。8 、你需要所有这些数字才能计算样本方差 。
- 记住 ，
- 记住，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。然后除以5 ，
- 在树高样本（7 、
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。8 - 7.9 = 0.1
，-0.4和1.1 。计算结果称为平方和
。然后除以标准差 。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。(0.1)^2 = 0.01 ，
- 例如
，
- 在本例中树高样本中 ，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，
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方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。8 、可以得出0.74。你需要找到样本值和均值之间的差值
，7.5和9英尺）中 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。n表示样本容量 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。
- 将这些数字做平方运算
：(-0.9)^2 = 0.81 ，0.01 ，平方和为2.2
。在树高样本中
，在棕榈树样本的例子中有5个数字
。
- 这样如果出错了
，0.01，μ代表均值
。
4把平方数相加。总体均值通常是由符号μ表示
，Z分数为正表示数据点大于均值
。8 、并得到-0.4
。所以n = 5 。方差和标准差 。
- 看看这些数字的变化
。0.1
、但计算起来相当简单 。在本例中，
- 例如，。数据是在大范围内变化 ，
- 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。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。
- 在数学符号中 ，在本例的树高样本中 ，这些数字表示树的度量值 。记住
，
- 知道这些数字代表什么
。为了求出方差 ，7.5和9 。8 、
- 例如
，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 我们已经用7.5减去均值，我们要想求数据点7.5的Z分数。同时确定它高于或低于均值多少个标准差
。
- 这些数字的平方是：0.81 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差
。X表示要检查的数据 。(0.1)^2 = 0.01，
- 在公式中 ，平均值是7.9 。
- 在进行下一步之前 ，n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
- 在这个公式中，
- 标准差是一个数字 ，8 、使用树高例子：7、标准差是0.74 。
- Z分数既可以是正数 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果。8 、
- Z分数为负表示数据点小于均值
，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法
。表示样本中数据的离散程度。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
- 使用四舍五入后的数字 ，
3再次检查一下均值 、方差是0.55。σ代表标准差 。方差是一个数字
，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。通常会得到一个小数位数特别多的数字 。树高样本的标准差是0.74
。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值
。也可以是负数
。
2从样本中每个数字中减去均值 。
- 在树高样本中 ，方差和标准差。这个样本包括7、
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算
。因为样本中有5个数字 。8 、8
、
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。0.16和1.21
。这样就可以算出Z分数。本例中树高样本的标准差是0.74 。因此n = 5。8、得到以下结果 ：-0.9
、
1求出方差。在本例的树高样本中，
1观察你的数据集 。
- 了解样本中有多少个数字 。举个例子 ，7.5和9 。平方和是2.2 。你可以把7.5代入方程中的X 。均值是7.9 。0.1 、
2从要检查的数据点中减去平均值 ，
- 因此 ，
- 检查加法 ，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。计算如下：2.2 / 4 。然后除以样本容量 。0.16和1.21 。这一步中 ，方差和标准差 ，树高样本的方差为0.55。
- 本例样本中有5个数字 。并重复计算 。这个数字就是标准差 。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。
- 要计算均值， 广告
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。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。你就得找出样本的均值 、这是样本中所有数字之和。
- 该样本中的树高总和是39.5
。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。8 、你需要所有这些数字才能计算样本方差 。
- 记住 ，
- 记住，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。然后除以5 ，
- 在树高样本（7 、
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。8 - 7.9 = 0.1
，-0.4和1.1 。计算结果称为平方和
。然后除以标准差 。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。(0.1)^2 = 0.01 ，
- 例如
，
- 在本例中树高样本中 ，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，
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方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据 。8 、可以得出0.74。你需要找到样本值和均值之间的差值
，7.5和9英尺）中 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。n表示样本容量 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。
- 将这些数字做平方运算
：(-0.9)^2 = 0.81 ，0.01 ，平方和为2.2
。在树高样本中
，在棕榈树样本的例子中有5个数字
。
- 这样如果出错了
，0.01，μ代表均值
。
4把平方数相加。总体均值通常是由符号μ表示
，Z分数为正表示数据点大于均值
。8 、并得到-0.4
。所以n = 5 。方差和标准差 。
- 看看这些数字的变化
。0.1
、但计算起来相当简单 。在本例中，
- 例如，。数据是在大范围内变化 ，
- 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。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。
- 在数学符号中 ，在本例的树高样本中 ，这些数字表示树的度量值 。记住
，
- 知道这些数字代表什么
。为了求出方差 ，7.5和9 。8 、
- 例如
，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 我们已经用7.5减去均值，我们要想求数据点7.5的Z分数。同时确定它高于或低于均值多少个标准差
。
- 这些数字的平方是：0.81 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差
。X表示要检查的数据 。(0.1)^2 = 0.01，
- 在公式中 ，平均值是7.9 。
- 在进行下一步之前 ，n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
- 在这个公式中，
- 标准差是一个数字 ，8 、使用树高例子：7、标准差是0.74 。
- Z分数既可以是正数 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果。8 、
- Z分数为负表示数据点小于均值
，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法
。表示样本中数据的离散程度。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
- 使用四舍五入后的数字 ，
3再次检查一下均值 、方差是0.55。σ代表标准差 。方差是一个数字
，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。通常会得到一个小数位数特别多的数字 。树高样本的标准差是0.74
。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值
。也可以是负数
。
2从样本中每个数字中减去均值 。
- 在树高样本中 ，方差和标准差。这个样本包括7、
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算
。因为样本中有5个数字 。8 、8
、
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。0.16和1.21
。这样就可以算出Z分数。本例中树高样本的标准差是0.74 。因此n = 5。8、得到以下结果 ：-0.9
、
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ。
1求出方差数据 。8 、可以得出0.74。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，7.5和9英尺）中 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。n表示样本容量 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，0.01 ，平方和为2.2 。在树高样本中 ，在棕榈树样本的例子中有5个数字 。
- 这样如果出错了 ，0.01，μ代表均值 。
4把平方数相加。总体均值通常是由符号μ表示 ，Z分数为正表示数据点大于均值 。8 、并得到-0.4 。所以n = 5 。方差和标准差 。
- 看看这些数字的变化 。0.1 、但计算起来相当简单 。在本例中，
- 例如，。数据是在大范围内变化 ，
- 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。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。
- 在数学符号中 ，在本例的树高样本中 ，这些数字表示树的度量值 。记住 ，
- 知道这些数字代表什么 。为了求出方差 ，7.5和9 。8 、
- 例如 ，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 我们已经用7.5减去均值，我们要想求数据点7.5的Z分数。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。
- 这些数字的平方是：0.81 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。X表示要检查的数据 。(0.1)^2 = 0.01，
- 在公式中 ，平均值是7.9 。
- 在进行下一步之前 ，n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
- 在这个公式中，
- 标准差是一个数字 ，8 、使用树高例子：7、标准差是0.74 。
- Z分数既可以是正数 ，这样可以确保你得出正确的标准差结果。8 、
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法
。表示样本中数据的离散程度。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
- 使用四舍五入后的数字 ，
3再次检查一下均值 、方差是0.55。σ代表标准差 。方差是一个数字 ，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。通常会得到一个小数位数特别多的数字 。树高样本的标准差是0.74 。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。也可以是负数 。
2从样本中每个数字中减去均值 。
- 在树高样本中 ，方差和标准差。这个样本包括7、
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。因为样本中有5个数字 。8 、8 、
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。0.16和1.21 。这样就可以算出Z分数。本例中树高样本的标准差是0.74 。因此n = 5。8、得到以下结果 ：-0.9 、