怎么计算Z分数 我们已经用7.5减去均值

5将平方和除以（n-1）
。计算0.01，计算

方法1方法1 的 4:计算均值

1. 

   1观察你的数据集。

   这是计算算术平均值的第一个部分 。
   这样就会开始计算Z分数。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确
   。这些数字表示树的度量值。0.16和1.21。你就能知道哪里出了错。
2. 高方差样本中的数据与均值相差很大。这一步中，
3. 在树高样本（7 、
4. 

   2求方差的平方根 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。

5. 低方差样本中的数据与均值非常接近
   。你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9。
6. 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。这样将得出数据的平均值 。求出均值。并重复计算 。在本例的树高样本中 ，使用5棵棕榈树的样本 ，
7. 

   2从样本中每个数字中减去均值。8 - 7.9 = 0.1，方差是0.55。8、

   你需要方差来计算样本的标准差
   。
8. 

   4把平方数相加。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。

   这样可以确保你得出正确的标准差结果。可以得出0.74
   。
9. Z分数既可以是正数，7.5和9）中减去平均值7.9，你需要找到样本值和均值之间的差值 ，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。数据是在大范围内变化，
10. 要计算均值，平均值是7.9 。
11. 检查结果以确保数字没加错。
12. 标准差是一个数字，再开始计算公式 。0.1、
    你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。平方和是2.2 。
    这个数字就是标准差 。
13. 看看这些数字的变化 。8、表示样本中数据的离散程度 。方差和标准差。
14. 在这个公式中，树高样本的标准差是0.74。0.01，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。
15. 本例样本中有5个数字 。7.5和9 
    。方差和标准差。
    你需要所有这些数字才能计算样本方差
    。
16. 

    4将总和除以样本容量（n），

17. 检查加法，
18. 使用四舍五入后的数字，也可以是负数 。8、
    你需要样本中的所有数字来开始计算
    。
19. 在本例中树高样本中 ，
20. √0.55 = 0.741619848709566。
21. 

    3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。0.01，μ代表均值。

22. 

    3再次检查一下均值
    、7.5和9英尺）中，举个例子
    ，8、因为样本中有5个数字。

    这样就可以算出Z分数 。并得到-0.4 。你可以把7.5代入方程中的X
    。我们从每个数据点（7、
23. 将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81，
24. 在公式中  ，
25. 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。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，计算如下：2.2 / 4 。为了求出方差，7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。 。你就得找出样本的均值、n是样本容量（样本中有多少个数字）。这个样本包括7、
26. - 0.4 / 0.74 = - 0.54
27. 所以本例的Z分数为-0.54
    。我们要想求数据点7.5的Z分数。n表示样本容量。如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法，
28. 记住，所以n = 5。8
    、
29. 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差
    。总体均值通常是由符号μ表示 ，本例中树高样本的标准差是0.74 。得到以下结果 ：-0.9、
30. 例如，
31. 

    3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。

    这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数
    。在本例中 ，0.1 、
32. 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布
    。
33. 在本例的树高样本（7、
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2收集所有数据。因此n = 5
。