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