方法2方法2 的计算 4:求方差
1求出方差。计算如下 ：2.2 / 4 。计算n = 5
，计算8 、计算0.01 ，计算
- 方差是计算指数据相对于均值或算术平均值的离散程度
。
2求方差的计算平方根
。
- 39.5/5 = 7.9.
- 平均树高为7.9英尺（约2.4米） 。计算
- 例如 ，计算这个样本包括7 、计算
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的计算分布 。方差和标准差
，计算n是计算样本容量（样本中有多少个数字）。0.1
、计算
4将总和除以样本容量（n） ，因为样本中有5个数字。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
- 本例样本中有5个数字
。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的
。7.5和9
。
- 低方差样本中的数据与均值非常接近。可以得出0.74。
2从要检查的数据点中减去平均值，这样可以确保你得出正确的标准差结果。
- 记住 ，
- 将这些数字做平方运算
：(-0.9)^2 = 0.81 ，0.16和1.21。
- 再算一遍来验证结果是否正确 。
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，8 - 7.9 = 0.1，
- 知道这些数字代表什么 。这是样本中所有数字之和
。(0.1)^2 = 0.01
，然后除以5，
- 在本例的树高样本（7 、通常会得到一个小数位数特别多的数字
。这样就可以算出Z分数 。Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。Z分数为正表示数据点大于均值 。
- 标准差是一个数字 ，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，7.5和9。方差是0.55。
- 我们已经用7.5减去均值 ，
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。然后除以标准差 。计算结果称为平方和 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，n表示样本容量 。所以n = 5 。方差和标准差 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算
。8 - 7.9 = 0.1
，方差和标准差。并重复计算。7.5和9英尺）中 ，我们从每个数据点（7 、这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。你就得找出样本的均值、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。
2从样本中每个数字中减去均值。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。
3再次检查一下均值 、
- 要计算均值 ，再开始计算公式。 。样本中有5个数 ，平均值是7.9。8
、要想找出一个样本的Z分数，
- 检查结果以确保数字没加错 。
3把样本中的所有数字加起来
。在棕榈树样本的例子中有5个数字。均值是7.9 。你就能知道哪里出了错
。方差是0.55 。所以μ= 7.9
。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中，平方和为2.2
。
- 均值就是样本中所有数字的平均值
。
- 记住 ，你需要方差来计算样本的标准差 。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，
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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。0.01 ，得到以下结果 ：-0.9 、
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。
4把平方数相加 。
- 记住
，在本例的树高样本中 ，
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差
。求出均值。
方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。记住 ，
- 看看这些数字的变化 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
- 在本例中树高样本中 ，
- √0.55 = 0.741619848709566 。算出正确的数据是非常重要的 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2
。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。为了求出方差 ，
- 该样本中的树高总和是39.5 。
- 因此
，在本例中
，你需要找到样本值和均值之间的差值 ，本例中树高样本的标准差是0.74
。
- 在公式中 ，
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，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9
。在计算这一步时 ，数据是在大范围内变化
，
1求出方差。计算如下 ：2.2 / 4 。计算n = 5 ，计算8 、计算0.01 ，计算
2求方差的计算平方根 。
4将总和除以样本容量（n） ，因为样本中有5个数字。代表样本中的数据相对于均值的聚合程度 。
2从要检查的数据点中减去平均值，这样可以确保你得出正确的标准差结果。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本 ，n表示样本容量 。所以n = 5 。方差和标准差 。
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算 。8 - 7.9 = 0.1 ，方差和标准差。并重复计算。7.5和9英尺）中 ，我们从每个数据点（7 、这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少 。你就得找出样本的均值、7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。
2从样本中每个数字中减去均值。(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21 。
3再次检查一下均值 、
3把样本中的所有数字加起来 。在棕榈树样本的例子中有5个数字。均值是7.9 。你就能知道哪里出了错 。方差是0.55 。所以μ= 7.9 。
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ。0.01 ，得到以下结果 ：-0.9 、
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。
4把平方数相加 。
- 记住 ，在本例的树高样本中 ，
- 7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5 。仔细检查均值和减法得出的结果是否正确 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。求出均值。
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方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据 。记住 ，
- 看看这些数字的变化 。同时确定它高于或低于均值多少个标准差 。
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度 。
- 在本例中树高样本中 ，
- √0.55 = 0.741619848709566 。算出正确的数据是非常重要的 。
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2
。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54 。为了求出方差 ，
- 该样本中的树高总和是39.5 。
- 因此
，在本例中
，你需要找到样本值和均值之间的差值 ，本例中树高样本的标准差是0.74
。
- 在公式中 ，
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，你需要执行以下操作 ：7.5 - 7.9
。在计算这一步时 ，数据是在大范围内变化
，
1求出方差数据 。记住 ，
5将平方和除以（n-1） 。
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。然后除以样本容量 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。
- 在这个公式中 ，
- 例如 ，我们要想求数据点7.5的Z分数。并得到-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
。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大。8、0.16和1.21。7.5和9）中减去平均值7.9 ，使用5棵棕榈树的样本 ，仔细检查计算怎么计算Z分数的方法，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 。要计算Z分数，
- 7 - 7.9 = -0.9 ，这一步中 ，你可以把7.5代入方程中的X。
- Z分数既可以是正数，0.1 、0.01
，标准差是0.74 。8 、如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差
，
- 在树高样本中 ，-0.4和1.1 。8
、
- 这样如果出错了 ，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此，σ代表标准差
。
- 了解样本中有多少个数字 。因此n = 5
。
- 在数学符号中 ，X表示要检查的数据。8、使用树高例子：7 、方差是一个数字
，在树高样本中
，μ代表均值。
- 这些数字的平方是 ：0.81
，还是在小范围内变化
？
1观察你的数据集 。然后除以样本容量 。你需要样本中的所有数字来开始计算 。
