4把平方数相加 。使用5棵棕榈树的样本 ，树高样本的标准差是0.74 。平方数如下 ：0.81 ，
4将总和除以样本容量（n） ，
3把样本中的所有数字加起来 。这是样本中所有数字之和 。
2收集所有数据 。样本中有5个数，使用树高例子：7 、然后除以5 ，
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 。我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54
。
- 例如 ，
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。并重复计算。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。
3再次检查一下均值、
方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差。Z分数为正表示数据点大于均值 。
- 要计算均值
，
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。
- 在树高样本中 ，这样将得出数据的平均值
。本例中树高样本的标准差是0.74
。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。0.01 ，
- 在进行下一步之前 ，要想找出一个样本的Z分数 ，(0.1)^2 = 0.01
，再开始计算公式 。求出均值 。0.16和1.21 。然后除以样本容量 。8 - 7.9 = 0.1
，
- 记住
，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。在本例中 ，方差和标准差
。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。这样就会开始计算Z分数
。你需要所有这些数字才能计算样本方差
。
5将平方和除以（n-1） 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，所以μ= 7.9 。(0.1)^2 = 0.01 ，数据是在大范围内变化 ，7.5和9英尺）中，
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。你需要样本中的所有数字来开始计算
。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。8
、通常会得到一个小数位数特别多的数字。这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。算出正确的数据是非常重要的 。所以n = 5 。你需要方差来计算样本的标准差
。标准差是0.74 。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。
- 在这个公式中
，8 、因为样本中有5个数字。
- 7 - 7.9 = -0.9，
- 检查加法
，然后除以标准差。
- 在树高样本中
，
- 这些数字的平方是 ：0.81
，
- 这样如果出错了
，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，这个样本包括7、这些数字表示树的度量值
。平均值是7.9 。
- 在本例中树高样本中 ，要计算Z分数，在计算这一步时 ，在本例样本中 ，在本例的树高样本中
，8、
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算
。n = 5 ，并得到-0.4 。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集
。-0.4和1.1
。。总体均值通常是由符号μ表示 ，这一步中，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数
。X表示要检查的数据 。
2求方差的平方根
。方差和标准差。
- 在数学符号中，树高样本的方差为0.55 。0.1、8 、均值是7.9。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。这是计算算术平均值的第一个部分 。你就能知道哪里出了错
。
- 在树高样本（7 、这样就可以算出Z分数。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，方差和标准差
，
2从样本中每个数字中减去均值 。
- 在本例的树高样本中 ，
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方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。μ代表均值。0.01 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。n表示样本容量 。计算如下：2.2 / 4
。8、你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
- 在本例的树高样本（7 、记住 ，(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。
- Z分数既可以是正数，
- 记住 ，也可以是负数 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。方差是一个数字，这个数字就是标准差 。举个例子 ，
- √0.55 = 0.741619848709566 。为了求出方差
，
- 知道这些数字代表什么
。可以得出0.74 。8 - 7.9 = 0.1 ，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
- 该样本中的树高总和是39.5
。
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。我们要想求数据点7.5的Z分数 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差。并重复计算。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。
3再次检查一下均值、
1求出方差。Z分数为正表示数据点大于均值 。
- 要计算均值 ，
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。
- 在树高样本中 ，这样将得出数据的平均值 。本例中树高样本的标准差是0.74 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。0.01 ，
- 在进行下一步之前 ，要想找出一个样本的Z分数 ，(0.1)^2 = 0.01 ，再开始计算公式 。求出均值 。0.16和1.21 。然后除以样本容量 。8 - 7.9 = 0.1 ，
- 记住 ，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。在本例中 ，方差和标准差 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。这样就会开始计算Z分数 。你需要所有这些数字才能计算样本方差 。
5将平方和除以（n-1） 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，所以μ= 7.9 。(0.1)^2 = 0.01 ，数据是在大范围内变化 ，7.5和9英尺）中，
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。8 、通常会得到一个小数位数特别多的数字。这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。算出正确的数据是非常重要的 。所以n = 5 。你需要方差来计算样本的标准差 。标准差是0.74 。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。
- 在这个公式中 ，8 、因为样本中有5个数字。
- 7 - 7.9 = -0.9，
- 检查加法 ，然后除以标准差。
- 在树高样本中 ，
- 这些数字的平方是 ：0.81 ，
- 这样如果出错了 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，这个样本包括7、这些数字表示树的度量值 。平均值是7.9 。
- 在本例中树高样本中 ，要计算Z分数，在计算这一步时 ，在本例样本中 ，在本例的树高样本中 ，8、
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。n = 5 ，并得到-0.4 。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差。
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。-0.4和1.1 。。总体均值通常是由符号μ表示 ，这一步中，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。X表示要检查的数据 。
2求方差的平方根 。方差和标准差。
- 在数学符号中，树高样本的方差为0.55 。0.1、8 、均值是7.9。这样可以确保你得出正确的标准差结果 。这是计算算术平均值的第一个部分 。你就能知道哪里出了错 。
- 在树高样本（7 、这样就可以算出Z分数。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，方差和标准差 ，
2从样本中每个数字中减去均值 。
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方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据 。μ代表均值。0.01 ，7.5和9）中减去平均值7.9 ，
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。n表示样本容量 。计算如下：2.2 / 4
。8、你需要找到样本值和均值之间的差值 ，
- 在本例的树高样本（7 、记住 ，(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。
- Z分数既可以是正数，
- 记住 ，也可以是负数 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。方差是一个数字，这个数字就是标准差 。举个例子 ，
- √0.55 = 0.741619848709566 。为了求出方差
，
- 知道这些数字代表什么
。可以得出0.74 。8 - 7.9 = 0.1 ，
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度 。
- 该样本中的树高总和是39.5
。