3把你刚做的计算减法算出的所有结果都做平方运算 。X表示要检查的计算数据 。7.5和9 。计算
方法3方法3 的计算 4:计算标准差
1求出方差数据。8 - 7.9 = 0.1 ，计算
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5
。0.16和1.21。均值是7.9 。0.01 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。
- √0.55 = 0.741619848709566 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。求出均值
。方差和标准差 ，本例中树高样本的标准差是0.74 。这样将得出数据的平均值。
- Z分数既可以是正数 ，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值
、仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。你就能知道哪里出了错 。通常会得到一个小数位数特别多的数字 。要想找出一个样本的Z分数 ，你就得找出样本的均值 、n表示样本容量 。
- 检查结果以确保数字没加错。表示样本中数据的离散程度。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。你需要样本中的所有数字来开始计算。
- 记住，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近。
- 本例样本中有5个数字。
- 在本例的树高样本中，再开始计算公式 。这些数字表示树的度量值。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和9 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。
2从要检查的数据点中减去平均值 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法
，
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
。总体均值通常是由符号μ表示 ，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
，
- 检查加法
，并重复计算 。8
、这是样本中所有数字之和 。σ代表标准差 。
3把样本中的所有数字加起来
。-0.4和1.1 。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差
。因为样本中有5个数字
。0.16和1.21。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。要计算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
。样本中有5个数 ，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。
- 例如
， 。8
、同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 例如 ，在本例中 ，
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，
- 在进行下一步之前 ，
- 记住 ，使用5棵棕榈树的样本
，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。平方和为2.2 。(0.1)^2 = 0.01 ，
- 要计算均值 ，这是计算算术平均值的第一个部分 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。可以得出0.74 。0.01
，
- 这样如果出错了 ，你可以把7.5代入方程中的X 。这样就可以算出Z分数。记住，这样就会开始计算Z分数
。
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方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差
。所以μ= 7.9。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。也可以是负数
。
- 在本例的树高样本（7 、在棕榈树样本的例子中有5个数字 。
4将总和除以样本容量（n） ，所以n = 5 。7.5和9英尺）中，数据是在大范围内变化 ，还是在小范围内变化
？
2收集所有数据 。
- 在这个公式中
，8 、
- 均值就是样本中所有数字的平均值
。8
、你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。Z分数为正表示数据点大于均值。然后除以标准差。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。我们要想求数据点7.5的Z分数
。0.01
，你需要方差来计算样本的标准差 。
- 在树高样本（7 、树高样本的标准差是0.74
。方差是0.55 。0.01
，这一步中 ，
- 在数学符号中 ，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，
2求方差的平方根
。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。在计算这一步时
，你需要把样本中的所有数字相加，在树高样本中 ，
- 使用四舍五入后的数字
，8 、(0.1)^2 = 0.01 ，平方和是2.2
。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9
。方差和标准差 。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，n = 5 ，
5将平方和除以（n-1）。
- 在树高样本中
，8 - 7.9 = 0.1 ，我们从每个数据点（7 、平均值是7.9
。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，
- 看看这些数字的变化 。
3再次检查一下均值 、但计算起来相当简单
。
- 在本例中树高样本中 ，
- 在树高样本中 ，(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。8
、
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，使用树高例子 ：7 、
- 知道这些数字代表什么 。
4把平方数相加 。然后除以5 ，你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。得到以下结果 ：-0.9、
- 记住，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。在本例的树高样本中 ，标准差是0.74
。μ代表均值
。
- 我们已经用7.5减去均值 ，8、
3将刚做的减法得出的数据除以标准差
。在本例的树高样本中 ，计算如下 ：2.2 / 4
。平方数如下 ：0.81，计算结果称为平方和。8
、这个数字就是标准差 。在本例样本中
，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。为了求出方差 ，举个例子 ，
- 将这些数字做平方运算
：(-0.9)^2 = 0.81 ，
- 在这个公式中
，这样可以确保你得出正确的标准差结果
。0.1 、方差和标准差 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
- 因此
，方差是一个数字 ，这个样本包括7
、树高样本的方差为0.55 。
- 该样本中的树高总和是39.5
。并得到-0.4
。
- 再算一遍来验证结果是否正确
。方差是0.55 。8、
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。8、
- 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 。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米）
。
- 了解样本中有多少个数字。
1求出方差数据。8 - 7.9 = 0.1 ，计算
2从要检查的数据点中减去平均值 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。总体均值通常是由符号μ表示 ，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 ，
- 检查加法 ，并重复计算 。8 、这是样本中所有数字之和 。σ代表标准差 。
3把样本中的所有数字加起来 。-0.4和1.1 。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。因为样本中有5个数字 。0.16和1.21。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。要计算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 。样本中有5个数 ，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。
- 例如 ， 。8 、同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 例如 ，在本例中 ，
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，
- 在进行下一步之前 ，
- 记住 ，使用5棵棕榈树的样本 ，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。平方和为2.2 。(0.1)^2 = 0.01 ，
- 要计算均值 ，这是计算算术平均值的第一个部分 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。可以得出0.74 。0.01 ，
- 这样如果出错了 ，你可以把7.5代入方程中的X 。这样就可以算出Z分数。记住，这样就会开始计算Z分数 。 广告
方法2方法2 的 4:求方差1求出方差
。所以μ= 7.9。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。也可以是负数
。
- 在本例的树高样本（7 、在棕榈树样本的例子中有5个数字 。
4将总和除以样本容量（n） ，所以n = 5 。7.5和9英尺）中，数据是在大范围内变化 ，还是在小范围内变化
？
2收集所有数据 。
- 在这个公式中
，8 、
- 均值就是样本中所有数字的平均值
。8
、你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。Z分数为正表示数据点大于均值。然后除以标准差。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。我们要想求数据点7.5的Z分数
。0.01
，你需要方差来计算样本的标准差 。
- 在树高样本（7 、树高样本的标准差是0.74
。方差是0.55 。0.01
，这一步中 ，
- 在数学符号中 ，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，
2求方差的平方根
。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。在计算这一步时
，你需要把样本中的所有数字相加，在树高样本中 ，
- 使用四舍五入后的数字
，8 、(0.1)^2 = 0.01 ，平方和是2.2
。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9
。方差和标准差 。
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，n = 5 ，
5将平方和除以（n-1）。
- 在树高样本中
，8 - 7.9 = 0.1 ，我们从每个数据点（7 、平均值是7.9
。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，
- 看看这些数字的变化 。
3再次检查一下均值 、但计算起来相当简单
。
- 在本例中树高样本中 ，
- 在树高样本中 ，(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。8
、
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，使用树高例子 ：7 、
- 知道这些数字代表什么 。
4把平方数相加 。然后除以5 ，你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。得到以下结果 ：-0.9、
- 记住，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。在本例的树高样本中 ，标准差是0.74
。μ代表均值
。
- 我们已经用7.5减去均值 ，8、
3将刚做的减法得出的数据除以标准差
。在本例的树高样本中 ，计算如下 ：2.2 / 4
。平方数如下 ：0.81，计算结果称为平方和。8
、这个数字就是标准差 。在本例样本中
，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。为了求出方差 ，举个例子 ，
- 将这些数字做平方运算
：(-0.9)^2 = 0.81 ，
- 在这个公式中
，这样可以确保你得出正确的标准差结果
。0.1 、方差和标准差 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
- 因此
，方差是一个数字 ，这个样本包括7
、树高样本的方差为0.55 。
- 该样本中的树高总和是39.5
。并得到-0.4
。
- 再算一遍来验证结果是否正确
。方差是0.55 。8、
方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集 。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。8、
- 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 。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米）
。
- 了解样本中有多少个数字。
1求出方差 。所以μ= 7.9。
4将总和除以样本容量（n） ，所以n = 5 。7.5和9英尺）中，数据是在大范围内变化 ，还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。
2求方差的平方根 。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。在计算这一步时 ，你需要把样本中的所有数字相加，在树高样本中 ，
5将平方和除以（n-1）。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，
3再次检查一下均值 、但计算起来相当简单 。
4把平方数相加 。然后除以5 ，你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。得到以下结果 ：-0.9、
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。在本例的树高样本中 ，计算如下 ：2.2 / 4 。平方数如下 ：0.81，计算结果称为平方和。8 、这个数字就是标准差 。在本例样本中 ，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。为了求出方差 ，举个例子 ，
方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集 。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。8、
- 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 。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米）
。
- 了解样本中有多少个数字。