3将刚做的计算减法得出的数据除以标准差 。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。
5将平方和除以（n-1） 。0.01 ，你需要所有这些数字才能计算样本方差 。
2从样本中每个数字中减去均值 。
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。方差和标准差，(0.1)^2 = 0.01，0.01
，
- 例如，再开始计算公式
。
2求方差的平方根 。计算如下：2.2 / 4 。0.01 ，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，0.1
、你需要方差来计算样本的标准差 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确
。7.5和9英尺）中 ，你需要样本中的所有数字来开始计算
。举个例子 ，平方数如下 ：0.81 ，平方和是2.2 。
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。0.16和1.21 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。记住 ，
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米）。
4将总和除以样本容量（n） ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。求出均值
。
- 在这个公式中 ，
- 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。
- 记住 ，7.5和9
。这个数字就是标准差 。这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。
- 在本例中树高样本中 ，
- 再算一遍来验证结果是否正确 。
- 在公式中 ，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。并得到-0.4 。
- 检查加法 ，方差和标准差 。8 、
- 7 - 7.9 = -0.9 ，
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，8 - 7.9 = 0.1 ，要计算Z分数
，所以μ= 7.9 。
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方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。8
、
- 在数学符号中 ，
- 在这个公式中 ，你可以把7.5代入方程中的X
。
- 记住 ，使用5棵棕榈树的样本 ，然后除以样本容量 。因为样本中有5个数字
。
- 使用四舍五入后的数字 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，我们要想求数据点7.5的Z分数
。这是样本中所有数字之和 。方差是0.55。在本例中 ，在本例中 ，这一步中 ，0.1 、
- 在树高样本中 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。平方和为2.2 。
- 在树高样本中 ，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差
，
- 要计算均值，这样就可以算出Z分数。8
、
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，树高样本的方差为0.55 。8、n是样本容量（样本中有多少个数字） 。这个样本包括7、
- 这些数字的平方是 ：0.81，然后除以5，你就得找出样本的均值
、
- 这样如果出错了 ，
- 记住 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。在本例样本中
，你就能知道哪里出了错。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81，
- 了解样本中有多少个数字。所以n = 5
。
3再次检查一下均值 、
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。方差是一个数字 ，算出正确的数据是非常重要的 。
- 本例样本中有5个数字
。n表示样本容量 。这些数字表示树的度量值
。(0.1)^2 = 0.01
，-0.4和1.1 。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。均值是7.9 。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
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本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/11896.html本例中树高样本的标准差是0.74 。方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。8 - 7.9 = 0.1 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。你需要找到样本值和均值之间的差值，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。8
、表示样本中数据的离散程度。这样将得出数据的平均值
。
- Z分数既可以是正数 ，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。在计算这一步时，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。平均值是7.9
。n = 5，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。并重复计算
。
4把平方数相加 。Z分数为正表示数据点大于均值
。可以得出0.74 。使用树高例子
：7、0.01
，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。因此n = 5 。方差是0.55 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 在本例的树高样本（7 、在本例的树高样本中
，
- 因此 ，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。总体均值通常是由符号μ表示
，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。得到以下结果：-0.9 、
- 看看这些数字的变化 。要想找出一个样本的Z分数，8 、这样可以确保你得出正确的标准差结果
。数据是在大范围内变化 ，但计算起来相当简单。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2
。
- 检查结果以确保数字没加错
。在本例的树高样本中 ，
2从要检查的数据点中减去平均值
，这样就会开始计算Z分数
。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，7.5和9 。计算结果称为平方和 。我们从每个数据点（7 、然后除以标准差 。
- 标准差是一个数字，在棕榈树样本的例子中有5个数字。μ代表均值
。8 、
- 知道这些数字代表什么 。
- 在树高样本（7、X表示要检查的数据
。
3把样本中的所有数字加起来 。样本中有5个数
，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。。
- 例如 ，同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。
- 在进行下一步之前 ，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，0.16和1.21
。在树高样本中 ，8 、
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ。方差和标准差，(0.1)^2 = 0.01，0.01 ，
2求方差的平方根 。计算如下：2.2 / 4 。0.01 ，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，0.1 、你需要方差来计算样本的标准差 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。7.5和9英尺）中 ，你需要样本中的所有数字来开始计算 。举个例子 ，平方数如下 ：0.81 ，平方和是2.2 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。记住 ，
4将总和除以样本容量（n） ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。求出均值 。
2收集所有数据 。并得到-0.4 。
1求出方差 。8 、
- 在数学符号中 ，
- 在这个公式中 ，你可以把7.5代入方程中的X 。
- 记住 ，使用5棵棕榈树的样本 ，然后除以样本容量 。因为样本中有5个数字 。
- 使用四舍五入后的数字 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，我们要想求数据点7.5的Z分数 。这是样本中所有数字之和 。方差是0.55。在本例中 ，在本例中 ，这一步中 ，0.1 、
- 在树高样本中 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。平方和为2.2 。
- 在树高样本中 ，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，
- 要计算均值，这样就可以算出Z分数。8
、
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，树高样本的方差为0.55 。8、n是样本容量（样本中有多少个数字） 。这个样本包括7、
- 这些数字的平方是 ：0.81，然后除以5，你就得找出样本的均值 、
- 这样如果出错了 ，
- 记住 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。在本例样本中 ，你就能知道哪里出了错。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81，
- 了解样本中有多少个数字。所以n = 5 。
3再次检查一下均值 、
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方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据 。方差是一个数字 ，算出正确的数据是非常重要的 。
- 本例样本中有5个数字
。n表示样本容量 。这些数字表示树的度量值
。(0.1)^2 = 0.01
，-0.4和1.1 。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。均值是7.9 。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
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本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/11896.html本例中树高样本的标准差是0.74 。方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集 。8 - 7.9 = 0.1 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。你需要找到样本值和均值之间的差值，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。8
、表示样本中数据的离散程度。这样将得出数据的平均值
。
- Z分数既可以是正数 ，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。在计算这一步时，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。平均值是7.9
。n = 5，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。并重复计算
。
4把平方数相加 。Z分数为正表示数据点大于均值
。可以得出0.74 。使用树高例子
：7、0.01
，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。因此n = 5 。方差是0.55 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 在本例的树高样本（7 、在本例的树高样本中
，
- 因此 ，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。总体均值通常是由符号μ表示
，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。得到以下结果：-0.9 、
- 看看这些数字的变化 。要想找出一个样本的Z分数，8 、这样可以确保你得出正确的标准差结果
。数据是在大范围内变化 ，但计算起来相当简单。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2
。
- 检查结果以确保数字没加错
。在本例的树高样本中 ，
2从要检查的数据点中减去平均值
，这样就会开始计算Z分数
。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，7.5和9 。计算结果称为平方和 。我们从每个数据点（7 、然后除以标准差 。
- 标准差是一个数字，在棕榈树样本的例子中有5个数字。μ代表均值
。8 、
- 知道这些数字代表什么 。
- 在树高样本（7、X表示要检查的数据
。
3把样本中的所有数字加起来 。样本中有5个数
，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。。
- 例如 ，同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。
- 在进行下一步之前 ，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，0.16和1.21
。在树高样本中 ，8 、
1求出方差数据 。方差是一个数字 ，算出正确的数据是非常重要的 。
1观察你的数据集 。8 - 7.9 = 0.1 ，
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。你需要找到样本值和均值之间的差值，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。8 、表示样本中数据的离散程度。这样将得出数据的平均值 。
- Z分数既可以是正数 ，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法。在计算这一步时，
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。平均值是7.9 。n = 5，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。并重复计算 。
4把平方数相加 。Z分数为正表示数据点大于均值 。可以得出0.74 。使用树高例子 ：7、0.01 ，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。因此n = 5 。方差是0.55 。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 在本例的树高样本（7 、在本例的树高样本中 ，
- 因此 ，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。总体均值通常是由符号μ表示 ，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。得到以下结果：-0.9 、
- 看看这些数字的变化 。要想找出一个样本的Z分数，8 、这样可以确保你得出正确的标准差结果 。数据是在大范围内变化 ，但计算起来相当简单。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。
- 检查结果以确保数字没加错 。在本例的树高样本中 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，这样就会开始计算Z分数 。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，7.5和9 。计算结果称为平方和 。我们从每个数据点（7 、然后除以标准差 。
- 标准差是一个数字，在棕榈树样本的例子中有5个数字。μ代表均值 。8 、
- 知道这些数字代表什么 。
- 在树高样本（7、X表示要检查的数据 。
3把样本中的所有数字加起来 。样本中有5个数 ，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。。
- 例如 ，同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。
- 在进行下一步之前 ，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，0.16和1.21 。在树高样本中 ，8 、