正式开始
z 分数
数是将个体分数，个体所在样本或总体的平均值和标准差串在一起的一个概念，它是对普通数据进行转换的结果，可以更好地描述数据在分布中的位置，进而得出原始分数在数据集合中的百分等级，这样便能让一个统计学外行人也能完全听懂；计算公式为 Z = (X – M)/SD，用来描述某分数在其分布中高于(或低于，如果它为负)平均数的标准差数目；总的来说，可以确定该分数所在的位置(“段位”)
求解 z 分数
通过上表不难看出，石军的 z_score 为 -0.63，根据正态曲线的 z 分数表可以找出精确的百分比为 0.735(三位小数)，即 73.5%，因为其 z 分数为负，所以我们可以这样说：石军同学的强硬指数低于 73.5% 的同学。
源代码
粗略估计法则则可参照下图的范围区间（该图非常常用，需要牢记）
- 正态分布（刚好处于一半的那个位置）：一般自然界自然生长/自然而成的东西的分布情况如人的身高 – 受到了多方面的影响，很难考量单一因素等。
- 对数正态分布：收入是对数正态。最高的蓝线，最往右边偏的。几种分布中：其中对数正态分布在统计分析中运用最为广泛，顾名思义，这种类型的分布在取对数之后服从正态分布。因为其具有这样的良好属性，在精确度要求并不严格的统计分析中。描述性统计分析 – 直接正态分布描述就可以了；建模的时候才取对数。
- 泊松分布：网页点击量、队伍长度 等符合泊松分布
- 伽马分布：灾难给我们带来的经济损失，一旦到了理赔的方面，伽马分布就最常见了
注意：数据分析中，一般情况下，右偏不严重的 – 当正态分布用；右偏严重的 – 当对数正态用；做描述性统计分析的时候，中心水平通常用均值或者中位数来表示。如何在两者中抉择呢度一般：均值；偏度比较大时，使用中位数。为什么不一直使用中位数老百姓来说不好理解
说服者态度强硬指数的分布情况
如何一步到位的画出复杂精美的图片可以参考这篇博文
Python 数据可视化：seaborn displot 正态分布曲线拟合图代码注释超详解(放入自写库，一行代码搞定复杂细节绘图)
模拟问答
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谈谈你对平均数，方差和标准差的理解吧，他们之间的关系
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z 分数是什么，计算公式什么意义/strong>
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z 分数与百分位数有什么异同算公式与 numpy 中的 percentile 函数可当成是一体吗
percentile（百分位数）更接近顺序变量，Z-score（标准分数）是连续变量。分布正态时两者无差别，偏态时用百分位数更好，不过还是要看具体情况。
总而言之，了解 Z 分数，是入门统计学的开始，加油！
后记
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来源：萝 卜
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