5.2: z Scores 简介

Introduction to <em>z</em> Scores
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Introduction to z Scores
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April 30, 2023

Overview

z 分数(或标准化值)以标准差为单位进行测量。它告诉您值 x 高于 (右侧) 或低于 (左侧) 均值 μ 多少个标准差。大于平均值的 x 值具有正 z 分数,小于平均值的 x 值具有负 z 分数。如果 x 等于平均值,则 x 的 z 分数为零。需要注意的是,z 分数的平均值为零,标准差为 1。

Z 分数有助于从任何数据分布中查找异常值或异常值。根据范围经验法则,异常值或异常值的 z 分数小于 -2 或大于 +2。

本文改编自 Openstax,统计学导论, 6.1 标准正态分布

Transcript

z 分数或标准化分数是给定值远离平均值的标准差数。它是衡量相对地位的常用指标之一。

使用标准化公式,可以将数据转换为相应的 z 分数。总体和样本的标准化公式在均值和标准差表示法中有所不同。

Z 分数提供数据点的相对位置。正 z 分数表示数据点高于平均值,负 z 表示低于平均值。平均值的 z 分数始终为零。

z 分数还用于比较在不同量表上测量的数据,例如将学生的身高和体重与同学进行比较。由于数据是以不同的尺度测量的,因此它们被标准化为 z 分数。

z 分数为 1.5 表示该学生比大多数同学高,而 z 分数为负 0.5 表明他的体重非常接近班级平均水平。

Key Terms and definitions​

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