1、【答案】：（1）求出原始分数对应的Z分数公式是：Z=（X-R）/s，其中Z表示Z分数，X表示原始分数，R表示原始分布的平均数。但是Z分数存在小数和负数，在计算和解释上有些不便 （2）将标准分数作线性变换一般的转化形式为：y=m+kZ。
2、总体z分数：z=（X-μ）/σ 其中X-μ为离均差，σ表示标准差。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。
3、z=（x-μ）/σ 其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差。
4、标准分数，也称为Z分数，是一个统计概念，用于表示一个数值相对于平均值的位置。它的计算公式为：Z=（X-μ）/σ。其中，X是我们要计算的数值，μ是数据集的平均值，σ是数据集的标准差。标准分数的计算公式可以帮助我们理解一个数值在数据集中的位置。
5、z分数是标准分数，是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。用公式表示为：z=（x-μ）/σ。其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差。Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数。
z分数的计算公式：z=（x-μ）/σ，z是标准分数或Z分数，x是要标准化的原始分数。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。z分数能够真实的反应一个分数距离平均数的相对标准距离。
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。
标准分数，也称为Z分数，是一个统计概念，用于表示一个数值相对于平均值的位置。它的计算公式为：Z=（X-μ）/σ。其中，X是我们要计算的数值，μ是数据集的平均值，σ是数据集的标准差。标准分数的计算公式可以帮助我们理解一个数值在数据集中的位置。
1、Z的值越大，说明数值距离平均值越远；Z的值越小，说明数值距离平均值越近。标准分数的一个重要应用是在统计学中，它可以帮助我们比较不同数据集的数值。例如，如果我们有两个不同的数据集，我们可以分别计算每个数据集的Z分数。然后比较这些Z分数，以了解两个数据集之间的关系。
2、非线性转换——正态化的标准分。（1）将原始分数转换成百分等级；（2）把百分等级转换成正态分布上对应的离均差（即Z值）；（3）Z分数代入T公式。
3、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。
1、能力对比分析（proficiencytest，PT）是室间质量评价技术方案之一，方法是将未知标本分发给各实验室，并提供可靠的标准，对回报结果进行分析，判断实验室获得正确测定结果的能力。
2、可以计算En值，不符合Z值的计算要求。要过CNAS，要把三家的原始记录，数据收集起来（复印件即可），然后根据3家的实验结果和各自的结果不确定度来计算En值。一般性实验室比对都是用En，能力验证用Z。
3、比较简单的方法就是看看比对的人员或者设备相应的标准偏差。这个方法也可以的，不过感觉应该是缺少了仪器、人员等方面的不确定度，用标准偏差的话只是说明的样品均匀性引起的不确定度。具体根据选择的对比方式不同吧，一般人员对比、设备对比的话应该选用En值判定，留样在测得话选用Z比分。
4、获得一系列结果一致程度的试验。重复性限r 是指在重复性条件下， 两次测试结果之差的绝对值不超过此数的概率为95%。（4） 再现性比对：用相同的方法， 同一试验材料， 在不同的条件下（指不同操作人员， 不同设备， 不同实验室） ， 获得的单个结果之间的一致程度的试验。
5、当某个检测项目可以由多种方法进行操作时，实验室可以采用方法比对进行内部质量控制，判断检测所遵循的标准或者方法是否被严格的理解和执行，用以评价检测方法对试验检测结果准确性、稳定性和可靠性的影响。
1、ZB =（标准化和－中间值）除归一化四分位数间距。
2、根据所有参加者的S和D的中位值和 NIQR，可以计算两个z比分数，即实验室间z比分数（ZB）和实验室内z比分数（ZW），即：ZB=（S-med（S）/NIQR（S） 和 ZW=（D-med（D）/NIQR（D）ZB和ZW的判定准则同z比分数。ZB主要反映结果的系统误差，ZW主要反映结果的随机误差。
3、Z代表高端芯片组（定位高端）。做工用料较好，可超频，定位高端，是大型游戏玩家的必备。Z系列主板的最大特点就是支持超频。游戏发烧友的必备。如目前随着8代inter酷睿处理器的推出，Z370系列主板也相应上市，接口相当丰富，芯片组也相当感人。当然售价不菲，所以对预算有限的玩家还是不是适合的。
全数值比较法 全数值比较法是指将测量数据全部保留，进行比较和分析。这种方法的优点是可以保留测量数据的全部信息，具有更高的精度和准确性。但是，这种方法的缺点是计算量较大，需要耗费较多的时间和精力。在处理大量数据时，全数值比较法的效率不高。
一般来说，重复性越好，实验或测量结果就越可靠。重复性的计算方法取决于不同的实验或测量方法，但通常使用统计学方法进行计算。 对于测量实验来说，重复性可以通过测量结果的标准偏差来计算。标准偏差是用来描述测量数据分布的一种统计量，它越小则说明数据分布越集中，重复性就会越好。
重复测量法 重复测量法是最基础的精确度评估方法之一，它的原理是通过对同一个样本进行多次测量，计算其数据的平均值和标准差来评估仪器的精度。在使用这种方法时，需要保证测量条件尽量相同，如环境温度、湿度、仪器的使用时间等。
参考标准值：如果有标准值或已知准确值，可以将测量结果与之进行比较，以判断仪器精度是否符合要求。例如，可以使用标准砝码检验天平的精度。考虑稳定性：仪器精度不仅体现在误差的大小上，还与稳定性有关。即使误差较小，如果测量结果波动较大，说明仪器的稳定性不好。
测量结果：是指“在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性。上述定义中的“一致性”是定量的，可以用重复性条件下对同一量进行多次测量所得结果的分散性来表示。而表示测量结果分散性的量，最为常用的是实验标准差。
如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。统计意义上的检验，包括参数的T检验，方程的F检验，还要检验残差是否白噪声。检验模型是否具有外推预测能力，还可以这样做：比如，你收集了一个容量为50的样本，你可以用其中的48个样本点估计模型，然后估计另两个样本点，把估计值跟实际值做一个比较。
