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Showing Revision 1 created 08/09/2016 by Udacity Robot.

  1. 但是 我们不仅关心各个值与平均值之间的距离
  2. 还关心这些值是小于还是大于平均值
  3. 在 x 轴上标准化任何数值时 我们得出 z 值
  4. 之前就将其称为 z 我们始终会用 x 减去平均值
  5. 然后除以标准偏差 这样 当某个值小于平均值时
  6. 结果会是负的 z 值
  7. z 值是指任何值距离平均值的标准偏差数
  8. 因此 我们可以将正态分布中的任何值转换为 z 值
  9. 这么转换时 我们就标准化了分布图 我们可以
  10. 对任何正态分布图进行标准化 我们回到之前的正态分布图
  11. 平均值是 190 这是实际的 Facebook 好友数平均值
  12. 我查过了 假设标准偏差是 36
  13. 就像我和 Andy 之前在讨论不受欢迎程度时的示例
  14. 请根据这一信息 点击我们分享的链接 告诉我们你有多少 Facebook 好友
  15. 然后计算你的 z 值 稍后我们会分析这一数据
  16. 看看是否能得出正态分布图 然后就可以判断某些 z 值
  17. 是否不相符 在计算你的 z 值时 请尽量努力发挥
  18. 这将是一次很好的锻炼机会 我们会在这节课的后续内容中使用到 z 值
  19. 如果你没有 Facebook 直接输入 0 但是要注意
  20. 这并不表明你的 z 值将是 0 你需要去计算
  21. 并得出结果 我会知道你是否正确地计算了该值