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