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基线表示正常的预期值，并使标准的变化明显且可计算。基线可用于从健康问题（如心率，胆固醇或体重）到财务问题（如收入和支出）。基本上，基线计算为条件正常且不受异常事件影响时的平均值。例如，您可以在休息时测量您的基线心率，而不是在您的心率异常高的情况下跑五英里后。
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使用尽可能多的数据点保持测量记录。随着数据点数量的增加，基线的准确性会增加。通常，收集的数据越多，准确度就越高。
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通过总计数字并将总和除以条目数来平均数据条目。结果数字是您的基线平均值。作为示例，数据100,150和200将被平均为（100 + 150 + 200）/ 3，其等于150。
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通过计算标准偏差来获得数据中的可变性度量。对于每个单独的样本测量，从平均值中减去它并将结果平方。如果结果为负，则将其平方将使其为正。将所有这些平方数加在一起，并将总和除以样本数减1。最后，计算数字的平方根。在前面的例子中，平均值是150，所以标准偏差将被计算为（150-150）^ 2 +（150-100）^ 2 +（150-200）^ 2 /的平方根/（ 3-1），等于50。
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确定标准错误。标准错误允许在平均值附近构建置信区间。置信区间给出了一个范围，其中未来值的某个百分比（通常为95％）将下降。通过取标准偏差并将其除以数据点数的平方根来计算标准误差。在前面的例子中，标准偏差为50，有3个数据点，因此标准误差为50 /平方根（3），等于28.9。
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将标准误差乘以2。从平均值中加上和减去这个数字，得到95％置信区间的高值和低值。落在此范围内的未来测量值与您的基线没有显着差异。超出此范围的未来测量值表示与基线相比发生了显着变化。
在前面的例子中，平均值为150，标准误差为28.9。 28.9乘以2等于57.8。您的基线将显示为“150加或减57.8”。当150加57.8等于207.8,150减去57.8等于92.2时，基线的结果范围为92.2至207.8。因此，这两个图之间的任何测量值与基线没有显着差异，因为该范围考虑了数据的可变性。