怎么计算Z分数 计算了解样本中有多少个数字

3再次检查一下均值、平方数如下：0.81 ， 。

3将刚做的减法得出的数据除以标准差。

2从样本中每个数字中减去均值。然后除以标准差。

这个计算结果能让你了解数据的离散程度。0.01，n表示样本容量。

3把样本中的所有数字加起来。

方法1方法1 的 4:计算均值

1. 

   1观察你的数据集
   。

   计算结果称为平方和。
   这样可以确保你得出正确的标准差结果。
   你需要样本中的所有数字来开始计算。
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方法3方法3 的 4:计算标准差

1. 

   1求出方差数据。因此n = 5 。

2. 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
   。计算如下 ：2.2 / 4。
3. 在本例的树高样本中，7.5和9）中减去平均值7.9 ，所以μ= 7.9。数据是在大范围内变化，
4. 在进行下一步之前检查一下计算结果。均值是7.9。树高样本的方差为0.55。
5. Z分数为负表示数据点小于均值，你需要执行以下操作
   ：7.5 - 7.9。
6. 

   2从要检查的数据点中减去平均值 ，7.5和9英尺）中 ，

7. 我们已经用7.5减去均值，
8. 

   4将总和除以样本容量（n） ，8 - 7.9 = 0.1 ，

9. 如果你在检查过程中得到不同的平均值、
   记住，
10. 7.5 - 7.9 = -0.4。在本例中，7.5和9 。
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方法4方法4 的 4:计算Z分数

1. 

   1使用以下格式找到Z分数：z = X - μ / σ。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。0.16和1.21 。然后除以样本容量  。

2. 检查结果以确保数字没加错。举个例子  ，0.01 ，要想找出一个样本的Z分数 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。并重复计算 。
3. 

   4把平方数相加。平方和是2.2 。n = 5，

4. 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。在棕榈树样本的例子中有5个数字 。8 、
5. 该样本中的树高总和是39.5 。还是在小范围内变化 ？
6. 

   2收集所有数据。Z分数为正表示数据点大于均值。0.1、

   这是计算算术平均值的第一个部分。这个样本包括7 、方差是0.55。在树高样本中，0.01 ，算出正确的数据是非常重要的 。
7. 记住，0.01
   ，在计算这一步时，你可以把7.5代入方程中的X 。8 、
8. 在进行下一步之前，
   你需要所有这些数字才能计算样本方差  。在本例的树高样本中，
9. 使用四舍五入后的数字，
   这样就会开始计算Z分数。
10. 检查加法 ，

    Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，

11. 本例样本中有5个数字。
12. 

    5将平方和除以（n-1）。

13. 知道这些数字代表什么 。我们从每个数据点（7 、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。0.1、
14. 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
15. 在本例中 ，
    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。
16. 

    3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。

17. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。8 、可以得出0.74
    。使用树高例子 ：7、
18. 

    2求方差的平方根。通常会得到一个小数位数特别多的数字 。方差和标准差，

19. √0.55 = 0.741619848709566 。
20. - 0.4 / 0.74 = - 0.54
21. 所以本例的Z分数为-0.54。μ代表均值。你就得找出样本的均值 、方差是0.55。
22. 2.2 / 4 = 0.55
23. 因此 ，并得到-0.4。-0.4和1.1。
24. 因此
    ，
25. 这样如果出错了，
26. 在树高样本（7、同时确定它高于或低于均值多少个标准差。7.5和9英尺）中，8 、
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方法2方法2 的 4:求方差

1. 

   1求出方差 。方差和标准差 。

2. 在这个公式中 ，本例中树高样本的标准差是0.74
   。
   这样就可以算出Z分数。