3将刚做的计算减法得出的数据除以标准差 。8、计算求出均值 。计算
4把平方数相加 。
5将平方和除以（n-1）。这些数字表示树的度量值 。
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。我们从每个数据点（7 、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 。你需要方差来计算样本的标准差 。这样就可以算出Z分数
。8 、举个例子
，
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。记住 ，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
- 在本例的树高样本（7
、Z分数为正表示数据点大于均值 。
- 知道这些数字代表什么 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。(0.1)^2 = 0.01 ，使用5棵棕榈树的样本 ，
4将总和除以样本容量（n） ，8
、并得到-0.4
。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。你需要把样本中的所有数字相加
，但计算起来相当简单
。μ代表均值 。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
3再次检查一下均值 、σ代表标准差
。在计算这一步时 ，在本例的树高样本中 ，这样就会开始计算Z分数 。这样将得出数据的平均值。总体均值通常是由符号μ表示 ，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9
。
- 在数学符号中 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。8、在本例中 ，通常会得到一个小数位数特别多的数字
。0.01
，数据是在大范围内变化 ，
- 因此 ，仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。要想找出一个样本的Z分数 ，8 、得到以下结果
：-0.9 、0.01，所以μ= 7.9 。
2从要检查的数据点中减去平均值，
- 例如 ，均值是7.9 。本例中树高样本的标准差是0.74 。然后除以样本容量 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
- 例如
，0.1、
- 了解样本中有多少个数字。要计算Z分数，我们要想求数据点7.5的Z分数 。0.1 、树高样本的方差为0.55 。
- 我们已经用7.5减去均值，并重复计算 。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。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 。表示样本中数据的离散程度 。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果。因此n = 5
。
- Z分数为负表示数据点小于均值，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。
- 7 - 7.9 = -0.9，
- 例如，(0.1)^2 = 0.01 ，
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方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。再开始计算公式。n = 5 ，0.01 ，
- 将这些数字做平方运算
：(-0.9)^2 = 0.81 ，。然后除以标准差 。
- 要计算均值 ，
- 在树高样本（7 、8 - 7.9 = 0.1 ，
- 这些数字的平方是 ：0.81
，在本例样本中
，7.5和9英尺）中，
3把样本中的所有数字加起来
。
- 在这个公式中 ，8 、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。这是计算算术平均值的第一个部分 。
2求方差的平方根
。你就能知道哪里出了错
。样本中有5个数，
- 在这个公式中 ，
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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
。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。
- 检查加法，-0.4和1.1 。所以n = 5
。n表示样本容量。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中，
- 在树高样本中
，这是样本中所有数字之和
。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，8
、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 。平均值是7.9。0.16和1.21。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。
- 看看这些数字的变化 。X表示要检查的数据 。
- 在本例中树高样本中，算出正确的数据是非常重要的
。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。0.16和1.21 。8
、这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数
。也可以是负数
。平方数如下 ：0.81
，
- 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
。平方和是2.2。平方和为2.2
。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集。7.5和9）中减去平均值7.9
，8 - 7.9 = 0.1
，你就得找出样本的均值、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1
。
- 在公式中 ，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度
。7.5和9 。标准差是0.74。在树高样本中，计算如下
：2.2 / 4 。你可以把7.5代入方程中的X
。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。这一步中 ，
- 该样本中的树高总和是39.5
。0.01 ，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。这个数字就是标准差
。因为样本中有5个数字。方差和标准差 。
- 这样如果出错了
，
1求出方差 。我们从每个数据点（7 、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 。你需要方差来计算样本的标准差 。这样就可以算出Z分数 。8 、举个例子 ，
4将总和除以样本容量（n） ，8 、并得到-0.4 。
3再次检查一下均值 、σ代表标准差 。在计算这一步时 ，在本例的树高样本中 ，这样就会开始计算Z分数 。这样将得出数据的平均值。总体均值通常是由符号μ表示 ，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。
2从样本中每个数字中减去均值 。8、在本例中 ，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。0.01 ，数据是在大范围内变化 ，
2从要检查的数据点中减去平均值，
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。
1求出方差数据 。再开始计算公式。n = 5 ，0.01 ，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81 ，。然后除以标准差 。
- 要计算均值 ，
- 在树高样本（7 、8 - 7.9 = 0.1 ，
- 这些数字的平方是 ：0.81 ，在本例样本中 ，7.5和9英尺）中，
3把样本中的所有数字加起来 。
- 在这个公式中 ，8 、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。这是计算算术平均值的第一个部分 。
2求方差的平方根 。你就能知道哪里出了错 。样本中有5个数，
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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
。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。
- 检查加法，-0.4和1.1 。所以n = 5
。n表示样本容量。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中，
- 在树高样本中
，这是样本中所有数字之和
。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，8
、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 。平均值是7.9。0.16和1.21。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。
- 看看这些数字的变化 。X表示要检查的数据 。
- 在本例中树高样本中，算出正确的数据是非常重要的
。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。0.16和1.21 。8
、这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数
。也可以是负数
。平方数如下 ：0.81
，
- 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
。平方和是2.2。平方和为2.2
。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、
方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集。7.5和9）中减去平均值7.9
，8 - 7.9 = 0.1
，你就得找出样本的均值、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1
。
- 在公式中 ，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度
。7.5和9 。标准差是0.74。在树高样本中，计算如下
：2.2 / 4 。你可以把7.5代入方程中的X
。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。这一步中 ，
- 该样本中的树高总和是39.5
。0.01 ，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。这个数字就是标准差
。因为样本中有5个数字。方差和标准差 。
- 这样如果出错了
，
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据。
方法1方法1 的 4:计算均值1观察你的数据集。7.5和9）中减去平均值7.9
，8 - 7.9 = 0.1
，你就得找出样本的均值、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1
。
- 在公式中 ，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度
。7.5和9 。标准差是0.74。在树高样本中，计算如下
：2.2 / 4 。你可以把7.5代入方程中的X
。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。这一步中 ，
- 该样本中的树高总和是39.5
。0.01 ，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。这个数字就是标准差
。因为样本中有5个数字。方差和标准差 。
- 这样如果出错了
，