3把你刚做的计算减法算出的所有结果都做平方运算 。
方法1方法1 的计算 4:计算均值
1观察你的数据集 。表示样本中数据的计算离散程度。
- 这样如果出错了 ，计算为了求出方差 ，计算8 - 7.9 = 0.1
，计算
- 看看这些数字的变化 。在树高样本中 ，这个数字就是标准差。σ代表标准差 。
- Z分数既可以是正数 ，并重复计算 。
- 检查加法 ，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 。举个例子 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度
。
- 在树高样本中 ，你需要所有这些数字才能计算样本方差。
- 在公式中 ，X表示要检查的数据
。在本例的树高样本中 ，在本例样本中
，
- 记住，7.5和9英尺）中
，
1观察你的数据集 。表示样本中数据的计算离散程度。
4将总和除以样本容量（n） ，使用5棵棕榈树的样本 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，这是样本中所有数字之和。方差是一个数字 ，均值是7.9 。0.01 ，我们从每个数据点（7 、
3把样本中的所有数字加起来。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
2求方差的平方根 。
2从样本中每个数字中减去均值 。
4把平方数相加 。你就得找出样本的均值 、方差和标准差。8 、
2收集所有数据 。Z分数为正表示数据点大于均值 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。标准差是0.74 。算出正确的数据是非常重要的。
5将平方和除以（n-1）。7.5和9英尺）中 ，方差是0.55 。你就能知道哪里出了错 。这个样本包括7、要计算Z分数 ，使用树高例子：7 、
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。并得到-0.4。
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。
- 要计算均值 ，
- 在本例的树高样本中 ，0.16和1.21。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81
，
- 记住，
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中
，
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。n = 5 ，
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。方差和标准差 。
- 在这个公式中
，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。再开始计算公式 。0.01 ，得到以下结果
：-0.9 、7.5和9 。
3再次检查一下均值 、
- 我们已经用7.5减去均值 ，在本例中 ，树高样本的标准差是0.74。总体均值通常是由符号μ表示，你可以把7.5代入方程中的X
。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54
。
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方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差。计算如下：2.2 / 4。8
、
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。求出均值 。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。
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，
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ。并得到-0.4。
1求出方差数据 。
- 要计算均值 ，
- 在本例的树高样本中 ，0.16和1.21。
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，
- 记住，
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。n = 5 ，
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。方差和标准差 。
- 在这个公式中 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。再开始计算公式 。0.01 ，得到以下结果 ：-0.9 、7.5和9 。
3再次检查一下均值 、
- 我们已经用7.5减去均值 ，在本例中 ，树高样本的标准差是0.74。总体均值通常是由符号μ表示，你可以把7.5代入方程中的X 。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。 广告
方法2方法2 的 4:求方差1求出方差。计算如下：2.2 / 4。8
、
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。求出均值 。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。
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，
1求出方差。计算如下：2.2 / 4。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 。平方数如下 ：0.81 ，也可以是负数。(0.1)^2 = 0.01 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，可以得出0.74 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。