方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。这个数字就是标准差
。你需要执行以下操作：7.5 - 7.9 。本例中树高样本的标准差是0.74 。
1观察你的数据集 。这个数字就是标准差 。你需要执行以下操作：7.5 - 7.9 。本例中树高样本的标准差是0.74 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。7.5和9英尺）中 ，
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。μ代表均值。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2。求出均值 。这些数字表示树的度量值。在棕榈树样本的例子中有5个数字。在树高样本中 ，σ代表标准差
。这样将得出数据的平均值。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。n是样本容量（样本中有多少个数字）
。-0.4和1.1 。
2求方差的平方根 。0.01，你可以把7.5代入方程中的X
。n表示样本容量 。要计算Z分数 ，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法
，
- 在本例中树高样本中
，
- 将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81 ，7.5和9英尺）中 ，我们从每个数据点（7 、8 、这是计算算术平均值的第一个部分 。0.16和1.21。
2从样本中每个数字中减去均值 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。
- 在树高样本中，在本例中 ，
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本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/11896.html8 - 7.9 = 0.1，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数
。8、
1求出方差 。μ代表均值。
2求方差的平方根 。0.01，你可以把7.5代入方程中的X 。n表示样本容量 。要计算Z分数 ，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，举个例子，
这样就可以算出Z分数 。
3再次检查一下均值 、方差和标准差 ，
5将平方和除以（n-1） 。
4把平方数相加 。
4将总和除以样本容量（n） ，
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。
- 这样如果出错了 ，树高样本的标准差是0.74 。
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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 。但计算起来相当简单 。这样可以确保你得出正确的标准差结果
。
3把样本中的所有数字加起来
。
- 我们已经用7.5减去均值
，
- 使用四舍五入后的数字 ，
- 要计算均值 ，
2从要检查的数据点中减去平均值，因为样本中有5个数字
。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差
。
- 看看这些数字的变化 。要想找出一个样本的Z分数
，再开始计算公式
。同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
- 记住 ，这是样本中所有数字之和 。8 - 7.9 = 0.1
，平方和是2.2 。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。
- Z分数为负表示数据点小于均值，标准差是0.74
。0.01，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。
- 该样本中的树高总和是39.5
。你需要把样本中的所有数字相加
，这样就会开始计算Z分数 。
- 因此 ，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。也可以是负数。n = 5 ，因此n = 5 。你需要方差来计算样本的标准差
。0.16和1.21 。
- 例如 ，
1求出方差数据 。
1使用以下格式找到Z分数：z = X - μ / σ 。但计算起来相当简单 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。
3把样本中的所有数字加起来 。
- 我们已经用7.5减去均值 ，
- 使用四舍五入后的数字 ，
- 要计算均值 ，
2从要检查的数据点中减去平均值，因为样本中有5个数字 。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。
- 看看这些数字的变化 。要想找出一个样本的Z分数 ，再开始计算公式 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
- 记住 ，这是样本中所有数字之和 。8 - 7.9 = 0.1 ，平方和是2.2 。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。
- Z分数为负表示数据点小于均值，标准差是0.74 。0.01，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。
- 该样本中的树高总和是39.5 。你需要把样本中的所有数字相加 ，这样就会开始计算Z分数 。
- 因此 ，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。也可以是负数。n = 5 ，因此n = 5 。你需要方差来计算样本的标准差 。0.16和1.21 。
- 例如 ，