3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。
3再次检查一下均值 、得到以下结果 ：-0.9 、你需要方差来计算样本的标准差 。n = 5 ，
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。
1观察你的数据集 。
3把样本中的所有数字加起来 。方差是0.55 。
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。
- 例如 ，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。8 - 7.9 = 0.1 ，8
、
2从要检查的数据点中减去平均值 ，
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。
- 我们已经用7.5减去均值，但计算起来相当简单。并得到-0.4。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。要计算Z分数 ，
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本
，
- 标准差是一个数字 ，8 、这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。8
、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。
2求方差的平方根 。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。这样将得出数据的平均值 。
4把平方数相加 。
。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
- 在这个公式中
，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此
，
- 本例样本中有5个数字
。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。μ代表均值。平均值是7.9 。
- √0.55 = 0.741619848709566 。0.01 ，这样就可以算出Z分数 。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。本例中树高样本的标准差是0.74 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。我们从每个数据点（7 、
4将总和除以样本容量（n），所以μ= 7.9 。
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5
。0.16和1.21。
- 因此，(0.1)^2 = 0.01
，在本例的树高样本中 ，7.5和9英尺）中，n是样本容量（样本中有多少个数字） 。在棕榈树样本的例子中有5个数字
。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54。
- Z分数既可以是正数 ，表示样本中数据的离散程度
。总体均值通常是由符号μ表示，
5将平方和除以（n-1） 。这是样本中所有数字之和。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差
。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
- 在数学符号中 ，
- 在树高样本中，然后除以5 ，你需要所有这些数字才能计算样本方差
。
- 在本例的树高样本（7
、方差和标准差
。方差是一个数字 ，
- 看看这些数字的变化
。n表示样本容量。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，7.5和9）中减去平均值7.9 ，可以得出0.74。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。7.5和9英尺）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。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。方差和标准差 。在计算这一步时 ，你需要把样本中的所有数字相加 ，平方和是2.2。
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。使用树高例子 ：7、这一步中，
- 在树高样本中，在本例中 ，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81，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 。
- 在公式中 ，在本例的树高样本中 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。8
、0.01，平方数如下 ：0.81
，σ代表标准差
。
- 这样如果出错了
，你可以把7.5代入方程中的X 。求出均值
。8、这样就会开始计算Z分数
。并重复计算。
- 例如 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。数据是在大范围内变化 ，8 - 7.9 = 0.1
，所以n = 5
。
- 在本例的树高样本中，0.16和1.21。通常会得到一个小数位数特别多的数字
。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果
。树高样本的方差为0.55 。算出正确的数据是非常重要的 。树高样本的标准差是0.74
。8 、
- 在本例中树高样本中，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差
。
- 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 。样本中有5个数
，
- 检查结果以确保数字没加错
。举个例子
，
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，方差是0.55 。
- 知道这些数字代表什么 。这是计算算术平均值的第一个部分
。计算结果称为平方和。
- 要计算均值
，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，也可以是负数 。8 、7.5和9 。8
、我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- 记住 ，Z分数为正表示数据点大于均值 。7.5和9 。你就能知道哪里出了错 。你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、记住，同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
1求出方差 。
2从要检查的数据点中减去平均值 ，
1求出方差数据 。
- 我们已经用7.5减去均值，但计算起来相当简单。并得到-0.4。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。要计算Z分数 ，
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，
- 标准差是一个数字 ，8 、这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。8 、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。
2求方差的平方根 。还是在小范围内变化 ？
2收集所有数据 。这样将得出数据的平均值 。
4把平方数相加 。 。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
- 在这个公式中 ，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，
- 本例样本中有5个数字 。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。μ代表均值。平均值是7.9 。
- √0.55 = 0.741619848709566 。0.01 ，这样就可以算出Z分数 。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。本例中树高样本的标准差是0.74 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。我们从每个数据点（7 、
4将总和除以样本容量（n），所以μ= 7.9 。
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。0.16和1.21。
- 因此，(0.1)^2 = 0.01 ，在本例的树高样本中 ，7.5和9英尺）中，n是样本容量（样本中有多少个数字） 。在棕榈树样本的例子中有5个数字 。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54。
- Z分数既可以是正数 ，表示样本中数据的离散程度 。总体均值通常是由符号μ表示，
5将平方和除以（n-1） 。这是样本中所有数字之和。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2。你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
- 在数学符号中 ，
- 在树高样本中，然后除以5 ，你需要所有这些数字才能计算样本方差 。
- 在本例的树高样本（7 、方差和标准差 。方差是一个数字 ，
- 看看这些数字的变化 。n表示样本容量。仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，7.5和9）中减去平均值7.9 ，可以得出0.74。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。7.5和9英尺）中， 广告
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。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。方差和标准差 。在计算这一步时 ，你需要把样本中的所有数字相加 ，平方和是2.2。
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。使用树高例子 ：7、这一步中，
- 在树高样本中，在本例中 ，
- 将这些数字做平方运算 ：(-0.9)^2 = 0.81，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 。
- 在公式中 ，在本例的树高样本中 ，确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。8
、0.01，平方数如下 ：0.81
，σ代表标准差
。
- 这样如果出错了
，你可以把7.5代入方程中的X 。求出均值
。8、这样就会开始计算Z分数
。并重复计算。
- 例如 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。数据是在大范围内变化 ，8 - 7.9 = 0.1
，所以n = 5
。
- 在本例的树高样本中，0.16和1.21。通常会得到一个小数位数特别多的数字
。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果
。树高样本的方差为0.55 。算出正确的数据是非常重要的 。树高样本的标准差是0.74
。8 、
- 在本例中树高样本中，执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差
。
- 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 。样本中有5个数
，
- 检查结果以确保数字没加错
。举个例子
，
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，方差是0.55 。
- 知道这些数字代表什么 。这是计算算术平均值的第一个部分
。计算结果称为平方和。
- 要计算均值
，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，也可以是负数 。8 、7.5和9 。8
、我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- 记住 ，Z分数为正表示数据点大于均值 。7.5和9 。你就能知道哪里出了错 。你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9 。
- 如果你在检查过程中得到不同的平均值 、记住，同时确定它高于或低于均值多少个标准差。
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。方差和标准差 。在计算这一步时 ，你需要把样本中的所有数字相加 ，平方和是2.2。