z比分值可疑（z比分法及计算分析）
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Z分值的统计学意义是什么?
1、统计学意义（p值）ZT 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
2、Z值在统计学中是一种用于衡量一个变量在数据集中相对于其他变量的重要性和影响力的概念。它是通过将一个变量与一组其他变量进行比较而计算出来的。这组变量通常被称为参照组。
3、统计学z值是一种度量标准，用来衡量数据集中特定值的偏离程度。z值是一种标准化的分数，其计算方式是将数据减去平均值，再除以标准差。
4、统计学中的z-score又称标准分数，它是一种度量方式，它可以描述一个样本值相对于它的总体分布的位置。z-score是一种统计概念，它可以用于比较不同样本的值，也可以用于检验某个样本值是否属于某个总体的正常范围。
5、z分数（z-score），也叫标准分数（standard score）是一个数与平均数的差再除以标准差的过程。在统计学中，标准分数是一个观测或数据点的值高于被观测值或测量值的平均值的标准偏差的符号数。
6、统计学意义（p值）ZT结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
z比分数平均值和标准偏差在什么情况下,z值大于3
标准差貌似不能大于均值，其实可以。因为这两个东西没有理论上的必然联系。我试了一组数，四个1，四个-1，一个24，一个25，这十个数字的均值是9，标准差是8（使用Excel之STDEVP函数）。
如果数据点的Z分数在±3之间，则说明数据点落在平均值加减3倍标准差的范围内，符合3δ法则。如果数据点的Z分数超过±3，则说明数据点距离平均值过远，可能存在异常值或者错误数据。
z分数，也叫标准分数是一个数与平均数的差再除以标准差的过程。在统计学中，标准分数是一个观测或数据点的值高于被观测值或测量值的平均值的标准偏差的符号数。标准分数Z的取值范围在-3到+3之间。
定义上的区别：在T-score的情况下，平均值或正常值为50，标准差为10。此得分高于或低于50 的人会高于或低于平均值。Z-score的平均值为0，要考虑高于平均水平，一个人必须获得超过0 Z- score。
zscore是以标准差单位来表现的一组观察值。它是将观察值减去该组观察值的平均值，再除以标准差得到的。通过将观察值的分布转换成Z-SCORES 分布，一个中值为0，标准差为1的新分布被列出了。
Z值的计算通常基于均值和标准差的计算，它表示一个样本值距离样本总体均值的距离。如果Z值为正值，则表示样本值高于样本总体均值；如果为负值，则表示样本值低于样本总体均值。
正态分布z值异常值
Grubbs’Test为一种假设检验的方法，常被用来检验服从正态分布的单变量数据集（univariate data set）Y中的单个异常值。若有异常值，则其必为数据集中的最大值或最小值。
当Z值为-6时，说明该数据点远离正态分布的均值，并且该点的概率非常小，仅为正态分布曲线下该点左侧的面积。因此，Z值负6是一个非常小的概率，在实际应用中，它很可能代表异常点或者极端情况。
发动机数据的异常值可以通过正态分布来进行分析和判断。正态分布是一种概率分布模型，具有钟形曲线的形状。在正态分布中，大部分的数据位于均值附近，而较少的数据位于离均值较远的位置。
如果检验的显著性水平a=0.05，在0.05就是让标准正态分布的概率等于1-0.05的时候z的取值。翻开正态分布表，直接找到0.95，与这个0.95相对应时的z值就是你要求的。
→ 正态性检验方法：KS检验 从所返回的D值和p值得出，数据集每列数据都符合正态分布的规律，因此可以使用3σ进行异常值检测。
