Whiz Tools

Z-Score Calculator

Introduction

z-score (ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ ਸਕੋਰ) ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਮਾਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਨੂੰ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਤੱਤ ਮਾਧਿਆਨ ਤੋਂ ਕਿੰਨੇ ਮਿਆਰੀ ਅੰਤਰ ਹੈ। z-score ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਹਮ ਸੰਦ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਮਿਆਰੀਕਰਨ ਅਤੇ ਬਾਹਰਲੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

Formula

z-score ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

z=xμσz = \frac{x - \mu}{\sigma}

ਜਿੱਥੇ:

  • zz = z-score
  • xx = ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ
  • μ\mu = ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਮਾਧਿਆਨ
  • σ\sigma = ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ

ਇਹ ਫਾਰਮੂਲਾ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਮਾਧਿਆਨ ਤੋਂ ਕਿੰਨੇ ਮਿਆਰੀ ਅੰਤਰ ਹੈ।

Calculation

ਕਿਸੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਦਾ z-score ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ:

  1. ਮਾਧਿਆਨ (μ\mu) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ:

    ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਵੰਡੋ।

    μ=i=1nxin\mu = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}
  2. ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ (σ\sigma) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ:

    • ਵਿਜ਼ਰੈਂਸ (σ2\sigma^2):

      σ2=i=1n(xiμ)2n\sigma^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu)^2}{n}
    • ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ:

      σ=σ2\sigma = \sqrt{\sigma^2}
  3. z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ:

    z-score ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ।

    z=xμσz = \frac{x - \mu}{\sigma}

Edge Cases

  • ਜ਼ੀਰੋ ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ (σ=0\sigma = 0):

    ਜਦੋਂ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਇੱਕਸਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ z-score ਅਣਿਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ੀਰੋ ਨਾਲ ਵੰਡ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, z-score ਦਾ ਧਾਰਨਾ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।

  • ਮਾਧਿਆਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ (x=μx = \mu):

    ਜੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਮਾਧਿਆਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਤਾਂ z-score ਜ਼ੀਰੋ ਹੈ, ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਔਸਤ ਹੈ।

  • ਗੈਰ-ਗਿਣਤੀ ਇਨਪੁਟ:

    ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਾਰੇ ਇਨਪੁਟ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਹਨ। ਗੈਰ-ਗਿਣਤੀ ਇਨਪੁਟ ਗਣਨਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣੇਗਾ।

Cumulative Probability

z-score ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਮ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਆਕਰਸ਼ਕ ਬਦਲਾਅ ਸਧਾਰਨ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਦੇ ਵਕਰ ਦੇ ਬਾਹਰ ਦਿੱਤੇ z-score ਦੇ ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦਾ ਖੇਤਰ ਹੈ।

ਗਣਿਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਮ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ PP ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਦੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਵੰਡਨ ਫੰਕਸ਼ਨ (CDF) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

P(Zz)=Φ(z)=12πzet2/2dtP(Z \leq z) = \Phi(z) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^{z} e^{-t^2/2} \, dt

ਜਿੱਥੇ:

  • Φ(z)\Phi(z) = z 'ਤੇ ਸਧਾਰਨ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਦਾ CDF

ਜਮ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਹਮ ਹੈ। ਇਹ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਵਿੱਤ, ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

SVG Diagram

ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ SVG ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਹੈ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਦੇ ਵਕਰ ਅਤੇ z-score ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ:

μ x z

Standard Normal Distribution

ਚਿੱਤਰ: ਸਧਾਰਨ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਦਾ ਵਕਰ z-score ਨਾਲ ਛਾਇਆ ਗਿਆ

ਇਹ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਮਾਧਿਆਨ μ\mu ਨੂੰ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਛਾਇਆ ਗਿਆ ਖੇਤਰ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ xx ਤੱਕ ਦੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ z-score ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ।

Use Cases

Applications

  • ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀਕਰਨ:

    Z-scores ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

  • ਬਾਹਰਲੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ:

    ਉਹ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਜੋ ਮਾਧਿਆਨ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੂਰ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, z-scores -3 ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂ 3 ਤੋਂ ਵੱਧ)।

  • ਅੰਕੜਾ ਟੈਸਟਿੰਗ:

    ਨਮੂਨਾ ਮਾਧਿਆਨ ਕਿਸੇ ਜਾਣੇ ਪਛਾਣੇ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਮਾਧਿਆਨ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ z-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

  • ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:

    ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ, z-scores ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿਣ।

  • ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼:

    ਸਟਾਕ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਜੋ ਵਪਾਰ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਹੈ।

Alternatives

  • T-Score:

    z-score ਦੇ ਸਮਾਨ ਪਰ ਛੋਟੀ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

  • ਪਰਸੈਂਟਾਈਲ ਰੈਂਕ:

    ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਫ੍ਰੀਕਵੈਂਸੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਉਹਦੇ ਨਾਲੋਂ ਬਰਾਬਰ ਜਾਂ ਘੱਟ ਅੰਕੜੇ ਕਿੰਨੇ ਹਨ।

  • ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਯੂਨਿਟ:

    z-scores ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਕੱਚੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

History

z-score ਦਾ ਧਾਰਨਾ 19ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਲ ਫ੍ਰਿਡਰਿਕ ਗਾਅਸ ਦੇ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਦੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਆਇਆ। ਸਧਾਰਨ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ, ਜੋ z-scores ਲਈ ਅਹਮ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਬ੍ਰਾਹਮ ਦੇ ਮੋਇਰ ਅਤੇ ਪਿਯੇਰ-ਸਿਮੋਨ ਲਾਪਲੇਸ ਵਰਗੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੁਆਰਾ ਅਗੇ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ। 20ਵੀਂ ਸਦੀ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨਾਲ z-scores ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਗਈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ।

Examples

Excel

## Excel ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
## ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ A2 ਵਿੱਚ, ਮਾਧਿਆਨ B2 ਵਿੱਚ, ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ C2 ਵਿੱਚ ਹੈ
=(A2 - B2) / C2

R

## R ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
calculate_z_score <- function(x, mean, sd) {
  if (sd == 0) {
    stop("ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।")
  }
  z <- (x - mean) / sd
  return(z)
}

## ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਤੋਂ:
x <- 85
mu <- 75
sigma <- 5
z_score <- calculate_z_score(x, mu, sigma)
print(paste("Z-score:", z_score))

MATLAB

% MATLAB ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
function z = calculate_z_score(x, mu, sigma)
    if sigma == 0
        error('ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।');
    end
    z = (x - mu) / sigma;
end

% ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਤੋਂ:
x = 90;
mu = 80;
sigma = 8;
z = calculate_z_score(x, mu, sigma);
fprintf('Z-score: %.2f\n', z);

JavaScript

// JavaScript ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
function calculateZScore(x, mu, sigma) {
  if (sigma === 0) {
    throw new Error('ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।');
  }
  return (x - mu) / sigma;
}

// ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਤੋਂ:
const x = 100;
const mu = 85;
const sigma = 7;
try {
  const z = calculateZScore(x, mu, sigma);
  console.log(`Z-score: ${z.toFixed(2)}`);
} catch (error) {
  console.error(error.message);
}

Python

## Python ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
def calculate_z_score(x, mu, sigma):
    if sigma == 0:
        raise ValueError("ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।")
    return (x - mu) / sigma

## ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਤੋਂ:
x = 95
mu = 88
sigma = 4
try:
    z = calculate_z_score(x, mu, sigma)
    print("Z-score:", round(z, 2))
except ValueError as e:
    print(e)

Java

// Java ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
public class ZScoreCalculator {
    public static double calculateZScore(double x, double mu, double sigma) {
        if (sigma == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।");
        }
        return (x - mu) / sigma;
    }

    public static void main(String[] args) {
        double x = 110;
        double mu = 100;
        double sigma = 5;

        try {
            double z = calculateZScore(x, mu, sigma);
            System.out.printf("Z-score: %.2f%n", z);
        } catch (IllegalArgumentException e) {
            System.err.println(e.getMessage());
        }
    }
}

C/C++

// C++ ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
#include <iostream>
#include <stdexcept>

double calculate_z_score(double x, double mu, double sigma) {
    if (sigma == 0) {
        throw std::invalid_argument("ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।");
    }
    return (x - mu) / sigma;
}

int main() {
    double x = 130;
    double mu = 120;
    double sigma = 10;

    try {
        double z = calculate_z_score(x, mu, sigma);
        std::cout << "Z-score: " << z << std::endl;
    } catch (const std::exception &e) {
        std::cerr << e.what() << std::endl;
    }

    return 0;
}

Ruby

## Ruby ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
def calculate_z_score(x, mu, sigma)
  raise ArgumentError, "ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।" if sigma == 0
  (x - mu) / sigma
end

## ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਤੋਂ:
x = 105
mu = 100
sigma = 5
begin
  z = calculate_z_score(x, mu, sigma)
  puts "Z-score: #{z.round(2)}"
rescue ArgumentError => e
  puts e.message
end

PHP

<?php
// PHP ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
function calculate_z_score($x, $mu, $sigma) {
  if ($sigma == 0) {
    throw new Exception("ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।");
  }
  return ($x - $mu) / $sigma;
}

// ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਤੋਂ:
$x = 115;
$mu = 110;
$sigma = 5;

try {
  $z = calculate_z_score($x, $mu, $sigma);
  echo "Z-score: " . round($z, 2);
} catch (Exception $e) {
  echo $e->getMessage();
}
?>

Rust

// Rust ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
fn calculate_z_score(x: f64, mu: f64, sigma: f64) -> Result<f64, String> {
    if sigma == 0.0 {
        return Err("ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।".to_string());
    }
    Ok((x - mu) / sigma)
}

fn main() {
    let x = 125.0;
    let mu = 115.0;
    let sigma = 5.0;

    match calculate_z_score(x, mu, sigma) {
        Ok(z) => println!("Z-score: {:.2}", z),
        Err(e) => println!("{}", e),
    }
}

C#

// C# ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
using System;

public class ZScoreCalculator
{
    public static double CalculateZScore(double x, double mu, double sigma)
    {
        if (sigma == 0)
            throw new ArgumentException("ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।");
        return (x - mu) / sigma;
    }

    public static void Main()
    {
        double x = 135;
        double mu = 125;
        double sigma = 5;

        try
        {
            double z = CalculateZScore(x, mu, sigma);
            Console.WriteLine($"Z-score: {z:F2}");
        }
        catch (ArgumentException e)
        {
            Console.WriteLine(e.Message);
        }
    }
}

Go

// Go ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
package main

import (
    "errors"
    "fmt"
)

func calculateZScore(x, mu, sigma float64) (float64, error) {
    if sigma == 0 {
        return 0, errors.New("ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ")
    }
    return (x - mu) / sigma, nil
}

func main() {
    x := 140.0
    mu := 130.0
    sigma := 5.0

    z, err := calculateZScore(x, mu, sigma)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
    } else {
        fmt.Printf("Z-score: %.2f\n", z)
    }
}

Swift

// Swift ਵਿੱਚ z-score ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
func calculateZScore(x: Double, mu: Double, sigma: Double) throws -> Double {
    if sigma == 0 {
        throw NSError(domain: "ਮਿਆਰੀ ਵਿਸਥਾਪਨ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।", code: 1, userInfo: nil)
    }
    return (x - mu) / sigma
}

// ਉਦਾਹਰਣ ਵਰਤੋਂ:
let x = 120.0
let mu = 110.0
let sigma = 5.0

do {
    let z = try calculateZScore(x: x, mu: mu, sigma: sigma)
    print("Z-score: \(String(format: "%.2f", z))")
} catch let error as NSError {
    print(error.domain)
}
Loading related tools...
Feedback