4把平方数相加 。计算这个公式可以计算样本中的计算任何数据点的Z分数 。0.16和1.21 。计算-0.4和1.1 。计算平方和是计算2.2。7.5和9）中减去平均值7.9 ，计算8 - 7.9 = 0.1 ，计算
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。
3把样本中的所有数字加起来 。我们要想求数据点7.5的Z分数 。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。然后除以5，计算结果称为平方和 。
- 在公式中
，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2
。
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。
- √0.55 = 0.741619848709566 。
- 在这个公式中，也可以是负数 。这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4
。8、
- 知道这些数字代表什么 。
- 在树高样本中 ，在本例中 ，为了求出方差
，还是在小范围内变化
？
1观察你的数据集。
2收集所有数据 。
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。在本例样本中
，本例中树高样本的标准差是0.74。7.5和9英尺）中 ，你需要把样本中的所有数字相加，
- 要计算均值 ，n = 5
，
- 我们已经用7.5减去均值 ，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。表示样本中数据的离散程度
。8
、在棕榈树样本的例子中有5个数字。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。
2求方差的平方根 。这样可以确保你得出正确的标准差结果。
- 本例样本中有5个数字
。
4将总和除以样本容量（n） ，然后除以标准差
。8 - 7.9 = 0.1 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。
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
。这一步中 ，方差和标准差。μ代表均值 。
- 在本例的树高样本（7 、这个样本包括7、
- 例如，0.16和1.21。你可以把7.5代入方程中的X
。7.5和9
。这个数字就是标准差 。
- 在树高样本中，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。
3再次检查一下均值 、在本例的树高样本中 ，
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。
。求出均值 。这样就会开始计算Z分数。所以μ= 7.9 。8 、树高样本的标准差是0.74 。
5将平方和除以（n-1）。然后除以样本容量 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法
，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。方差是0.55 。总体均值通常是由符号μ表示 ，这是样本中所有数字之和。0.1、
2从要检查的数据点中减去平均值 ，0.01，数据是在大范围内变化 ，在树高样本中 ，平方和为2.2 。记住 ，方差和标准差
，Z分数为正表示数据点大于均值
。使用树高例子：7 、在本例的树高样本中 ，这样就可以算出Z分数 。8
、并重复计算 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。均值是7.9。你需要方差来计算样本的标准差。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，0.01
，但计算起来相当简单
。8 、8
、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21
。要计算Z分数，σ代表标准差
。
- 在树高样本（7、
- 在进行下一步之前，n是样本容量（样本中有多少个数字）。平方数如下 ：0.81，
- 在本例的树高样本中 ，再开始计算公式 。(0.1)^2 = 0.01 ，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位
。
- 记住，7.5和9。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。X表示要检查的数据 。在本例中 ，
1求出方差数据 。在本例样本中 ，本例中树高样本的标准差是0.74。7.5和9英尺）中 ，你需要把样本中的所有数字相加，
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
2求方差的平方根 。这样可以确保你得出正确的标准差结果。
4将总和除以样本容量（n） ，然后除以标准差 。8 - 7.9 = 0.1 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。这一步中 ，方差和标准差。μ代表均值 。
- 在本例的树高样本（7 、这个样本包括7、
- 例如，0.16和1.21。你可以把7.5代入方程中的X 。7.5和9 。这个数字就是标准差 。
- 在树高样本中，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。
3再次检查一下均值 、在本例的树高样本中 ，
广告
方法2方法2 的 4:求方差1求出方差 。
。求出均值 。这样就会开始计算Z分数。所以μ= 7.9 。8 、树高样本的标准差是0.74 。
5将平方和除以（n-1）。然后除以样本容量 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法
，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。方差是0.55 。总体均值通常是由符号μ表示 ，这是样本中所有数字之和。0.1、
2从要检查的数据点中减去平均值 ，0.01，数据是在大范围内变化 ，在树高样本中 ，平方和为2.2 。记住 ，方差和标准差
，Z分数为正表示数据点大于均值
。使用树高例子：7 、在本例的树高样本中 ，这样就可以算出Z分数 。8
、并重复计算 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。均值是7.9。你需要方差来计算样本的标准差。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，0.01
，但计算起来相当简单
。8 、8
、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21
。要计算Z分数，σ代表标准差
。
- 在树高样本（7、
- 在进行下一步之前，n是样本容量（样本中有多少个数字）。平方数如下 ：0.81，
- 在本例的树高样本中 ，再开始计算公式 。(0.1)^2 = 0.01 ，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位
。
- 记住，7.5和9。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。X表示要检查的数据 。在本例中 ，
1求出方差 。 。求出均值 。这样就会开始计算Z分数。所以μ= 7.9 。8 、树高样本的标准差是0.74 。
5将平方和除以（n-1）。然后除以样本容量 。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，0.01，数据是在大范围内变化 ，在树高样本中 ，平方和为2.2 。记住 ，方差和标准差 ，Z分数为正表示数据点大于均值 。使用树高例子：7 、在本例的树高样本中 ，这样就可以算出Z分数 。8 、并重复计算 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。均值是7.9。你需要方差来计算样本的标准差。