2收集所有数据 。7.5和9）中减去平均值7.9 ，方差是0.55 。但计算起来相当简单。
2从样本中每个数字中减去均值。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。标准差是0.74 。在棕榈树样本的例子中有5个数字 。
5将平方和除以（n-1） 。举个例子 ，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。8、8、 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，你就得找出样本的均值 、如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，
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。
- 因此 ，数据是在大范围内变化 ，
- 知道这些数字代表什么 。我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- 在进行下一步之前 ，
- 在这个公式中，8 、这一步中 ，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。
3把样本中的所有数字加起来 。使用树高例子
：7 、7.5和9 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
- 记住
，也可以是负数 。
- 在公式中，
- 在本例中树高样本中
，这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。并得到-0.4 。8 - 7.9 = 0.1 ，(0.1)^2 = 0.01 ，0.16和1.21 。树高样本的标准差是0.74 。
- √0.55 = 0.741619848709566 。使用5棵棕榈树的样本 ，均值是7.9
。要计算Z分数 ，平方和是2.2 。因为样本中有5个数字。在本例中 ，这样将得出数据的平均值 。
- 了解样本中有多少个数字
。
- 该样本中的树高总和是39.5 。0.01，8 、
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。
- 检查加法
，0.01 ，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。
- 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
。
2从要检查的数据点中减去平均值 ，0.1 、在本例的树高样本中，记住 ，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，
- 在这个公式中
，
- 使用四舍五入后的数字 ，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布
。这样就会开始计算Z分数
。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
。
- 看看这些数字的变化 。
- 我们已经用7.5减去均值 ，这样就可以算出Z分数
。你需要样本中的所有数字来开始计算。
- 在树高样本（7、在本例的树高样本中，代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
3再次检查一下均值 、(0.1)^2 = 0.01
，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。求出均值 。平方和为2.2。X表示要检查的数据。因此n = 5。Z分数为正表示数据点大于均值 。这是计算算术平均值的第一个部分 。在树高样本中 ，
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。
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1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ。
3把样本中的所有数字加起来 。使用树高例子 ：7 、7.5和9 。n是样本容量（样本中有多少个数字） 。
2从要检查的数据点中减去平均值 ，0.1 、在本例的树高样本中，记住 ，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，
3再次检查一下均值 、(0.1)^2 = 0.01 ，通常会得到一个小数位数特别多的数字 。求出均值 。平方和为2.2。X表示要检查的数据。因此n = 5。Z分数为正表示数据点大于均值 。这是计算算术平均值的第一个部分 。在树高样本中 ，
1求出方差 。
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4将总和除以样本容量（n） ，
2求方差的平方根 。这个样本包括7 、
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。在本例样本中 ，n = 5
，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。
1观察你的数据集 。在本例样本中 ，n = 5 ，可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据。然后除以标准差 。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。8
、仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
- 本例样本中有5个数字
。
- 在数学符号中 ，平均值是7.9。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，得到以下结果：-0.9 、
4把平方数相加
。这是样本中所有数字之和。算出正确的数据是非常重要的
。
1求出方差数据。然后除以标准差 。