# Калькулятор Z-оценки Вычисляет Z-оценку по исходному значению, данным или заданным параметрам > Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/tools/z-score-calculator - **Категория:** Math & Numbers - **Ключевые слова:** z оценка, стандартная оценка, нормальное распределение ## Обзор Преобразует исходное значение в расстояние от среднего в стандартных отклонениях и дает процентиль. ## Входные данные - **Исходное значение** (text): e.g. 85 - **Набор данных необязательно** (textarea): e.g. 80, 85, 90, 95, 100. If provided, mean and standard deviation are derived from this dataset. - **Среднее необязательно** (text): Used when dataset is empty - **Стандартное отклонение необязательно** (text): Used when dataset is empty - **Тип стандартного отклонения** (select) - **Знаков после запятой** (number) ## Когда использовать - Когда нужно сравнить результаты из разных выборок с разными средними значениями и разбросом. - Для выявления статистических аномалий и выбросов в массиве данных. - При определении вероятности конкретного результата или его процентиля в нормальном распределении. ## Как это работает - Введите исходное значение, для которого необходимо рассчитать Z-оценку. - Укажите набор данных через запятую, либо введите среднее значение и стандартное отклонение вручную. - Выберите тип стандартного отклонения (для выборки или генеральной совокупности) и укажите нужную точность округления. - Получите готовую Z-оценку, а также рассчитанные среднее и отклонение в удобном JSON-формате. ## Сценарии использования - Оценка успеваемости студентов путем сравнения индивидуального балла со средним баллом всего класса. - Анализ медицинских и биометрических показателей для определения отклонений от возрастной нормы. - Финансовый анализ для оценки волатильности доходности активов по сравнению с историческими данными рынка. ## Частые вопросы ### Что такое Z-оценка? Z-оценка показывает, на сколько стандартных отклонений конкретное значение находится выше или ниже среднего значения по выборке. ### В чем разница между отклонением выборки и генеральной совокупности? Отклонение выборки (n-1) используется, когда данные представляют лишь часть группы. Отклонение генеральной совокупности (n) применяется, если у вас есть данные по всей группе целиком. ### Обязательно ли вводить весь набор данных? Нет. Если вы уже знаете среднее значение и стандартное отклонение, вы можете ввести их вручную, оставив поле набора данных пустым. ### Что означает отрицательная Z-оценка? Отрицательное значение означает, что исходный результат находится ниже среднего значения по выборке или генеральной совокупности. ### Как интерпретировать Z-оценку равную 0? Z-оценка, равная нулю, означает, что исходное значение в точности совпадает со средним значением набора данных. ## Связанные инструменты - [Калькулятор размера воздуховода (расход и скорость)](https://elysiatools.com/ru/tools/duct-size-calculator): Размер воздуховода по расходу Q и расчётной скорости v: площадь A=Q/v. Круглый: диаметр D=√(4A/π). Прямоугольный с соотношением r=a/b: b=√(A/r), a=r·b, эквивалентный диаметр ASHRAE D_экв=1,30·(a·b)^0,625/(a+b)^0,25. Расход в м³/с/м³/ч/CFM; результат в мм и дюймах. - [Калькулятор размера эффекта](https://elysiatools.com/ru/tools/effect-size-calculator): Вычисляет Cohen d, Hedges g, Cohen h для долей или корреляцию r по сводной статистике - [Калькулятор предела выносливости (Гудмен/Гербер/Содерберг)](https://elysiatools.com/ru/tools/fatigue-limit-calculator): Коэффициент запаса по выносливости с поправкой на среднее напряжение. По σ_a, σ_m и σ_uts, σ_-1, σ_y — три классических критерия: модифицированный Гудмен (линейный, консервативный), Гербер (параболический, ближе к данным для вязких материалов), Содерберг (через σ_y, самый консервативный). Управляющий — минимум; показано, лежит ли точка внутри линии Гудмена. - [Калькулятор периода полураспада](https://elysiatools.com/ru/tools/half-life-calculator): Расчет экспоненциального распада для радиоактивных изотопов и лекарств: по периоду полураспада, начальному количеству и времени — остаток, либо вывод периода полураспада, требуемого времени или кумуляции в стационарном состоянии. N(t) = N0·e^(-λt). - [Калькулятор погрешности](https://elysiatools.com/ru/tools/margin-of-error-calculator): Вычисляет погрешность для среднего или доли по размеру выборки, уровню доверия и вариабельности - [Калькулятор одновыборочного t-теста](https://elysiatools.com/ru/tools/one-sample-t-test-calculator): Выполняет одновыборочный t-тест по исходным данным или сводной статистике, включая p-значение и доверительный интервал - [Калькулятор парного t-теста](https://elysiatools.com/ru/tools/paired-t-test-calculator): Выполняет парный t-тест по значениям до и после или заранее рассчитанным парным разностям - [Калькулятор устойчивости бесконечного откоса](https://elysiatools.com/ru/tools/slope-stability-calculator): Коэффициент устойчивости бесконечного откоса: FS = c'/(γ·z·cosβ·sinβ) + tanφ'/tanβ. Поддерживаются сухой откос и фильтрация параллельно откосу (УГВ на поверхности). Возвращает FS и оценку устойчив/критич./неустойчив. ## Примеры - [Примеры Обработки Изображений Web Python](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-python): Примеры обработки изображений Web Python используя PIL/Pillow включая чтение, сохранение, изменение размера и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Android Java](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-java): Примеры обработки изображений Android Java включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Android Kotlin](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-kotlin): Примеры обработки изображений Android Kotlin включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Web Rust](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-rust): Примеры обработки изображений Web Rust включая чтение/запись, масштабирование и преобразование форматов ## Связанные материалы - [Рабочие процессы качества данных и поиска аномалий](https://elysiatools.com/ru/hubs/data-quality-anomaly-workflows): Профилируйте табличные данные, выделяйте дубликаты, пропуски, разрывы ссылок, выбросы и временные аномалии и превращайте находки в доказательства качества. - [Инструменты статистического анализа, тестов и распределений](https://elysiatools.com/ru/hubs/statistical-analysis-tools): Суммируйте числовые данные, измеряйте разброс, сравнивайте группы, считайте неопределенность и моделируйте связи.