Z-score公式是用於衡量一個數據點相對於數據集平均值的標準化值，其基本形式為：
z=x−μσz = \frac{x - \mu}{\sigma}z=σx−μ
這裡，x 是數據點，μ 是數據的平均值（mean），σ 是數據的標準差（standard deviation）。
如果數據是來自一個大總體（即總體均值和總體標準差已知），則直接使用這些值。如果數據來自樣本，那麼可以使用樣本均值（x¯\overline{x}x¯）和樣本標準差（S）來估計總體參數，此時公式變為：
z_i = \frac{x_i - \overline{x}}{S}z_i=Sxi−x
這個公式告訴我們在標準差單位下，一個數據點距離平均點的位置，即多少個標準差。這對於比較不同數據集、不同時間點的數據或者不同群體的數據非常有用。