სტატისტიკური ფუნქციები ნაწილი ორი

F.DIST.RT

აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.

სინტაქსი

FDIST(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი_1; თავისუფლების_ხარისხი_2)

რიცხვი არის მნიშვნელობა, რომლისთვისაც F განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი_1 არის F განაწილების ნუმერატორის თავისუფლების ხარისხი.

თავისუფლების_ხარისხი_2 არის F განაწილების დენომინარატორის თავისუფლების ხარისხი.

მაგალითი

=F.DIST.RT(0.8;8;12) yields 0.6143396437.

F.INV.RT

აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.

სინტაქსი

FINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი_1; თავისუფლების_ხარისხი_2)

რიცხვი არის მნიშვნელობა, რომლისთვისაც F განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი_1 არის თავიუფლების ხარისხი F განაწილების ნუმერატორში.

თავისუფლების_ხარისხი_2 არის თავიუფლების ხარისხი F განაწილების დენომინატორში.

მაგალითი

=F.INV.RT(0.5;5;10) yields 0.9319331609.

FDIST

F განაწილების მნიშვნელობას ანგარიშობს.

სინტაქსი

FDIST(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი_1; თავისუფლების_ხარისხი_2)

რიცხვი არის მნიშვნელობა, რომლისთვისაც F განაწილება გამოითვლება.

მაგალითი

=FDIST(0.8;8;12) yields 0.61.

FDIST

აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.

სინტაქსი

FDIST(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი_1; თავისუფლების_ხარისხი_2)

რიცხვი არის მნიშვნელობა, რომლისთვისაც F განაწილება გამოითვლება.

C = 0 გამოთვლის სიმკვრივის ფუნქციას C = 1 განაწილება.

მაგალითი

=F.DIST(0.8;8;12;0) yields 0.7095282499.

=F.DIST(0.8;8;12;1) yields 0.3856603563.

FINV

Returns the inverse of the F probability distribution. The F distribution is used for F tests in order to set the relation between two differing data sets.

სინტაქსი

FINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი_1; თავისუფლების_ხარისხი_2)

რიცხვი არის მნიშვნელობა, რომლისთვისაც F განაწილება გამოითვლება.

მაგალითი

=FINV(0.5;5;10) yields 0.93.

FINV

Returns the inverse of the cumulative F distribution. The F distribution is used for F tests in order to set the relation between two differing data sets.

სინტაქსი

FINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი_1; თავისუფლების_ხარისხი_2)

რიცხვი არის მნიშვნელობა, რომლისთვისაც F განაწილება გამოითვლება.

მაგალითი

=F.INV(0.5;5;10) yields 0.9319331609.

FISHER

აბრუნებს x-ის ფუშერის ტრანსფორმაციას და ქმნის ნორმალური განაწილების დახურვის ფუნქციას.

სინტაქსი

FISHER(რიცხვი)

რიცხვი არის გარდასაქმნელი მნიშვნელობა.

მაგალითი

=FISHER(0.5) yields 0.55.

FISHERINV

აბრუნებს x-ისთვის ფუშერის ტრანსფორმაციის ინვერსიას და ქმნის ნორმალური განაწილების დახურვის ფუნქციას.

სინტაქსი

FISHERINV(რიცხვი)

Number is the value that is to undergo reverse-transformation.

მაგალითი

=FISHERINV(0.5) yields 0.46.

FTEST

აბრუნებს F ტესტის შედეგს.

სინტაქსი

FTEST(მონაცემები_1; მონაცემები_2)

მონაცემი_1 პირველი ჩანაწერის მასივი.

მონაცემი_2 მეორე ჩანაწერის მასივი.

მაგალითი

=FTEST(A1:A30;B1:B12) calculates whether the two data sets are different in their variance and returns the probability that both sets could have come from the same total population.

FTEST

აბრუნებს F ტესტის შედეგს.

სინტაქსი

FTEST(მონაცემები_1; მონაცემები_2)

მონაცემი_1 პირველი ჩანაწერის მასივი.

მონაცემი_2 მეორე ჩანაწერის მასივი.

მაგალითი

=F.TEST(A1:A30;B1:B12) calculates whether the two data sets are different in their variance and returns the probability that both sets could have come from the same total population.

GAMMA

Returns the Gamma function value. Note that GAMMAINV is not the inverse of GAMMA, but of GAMMADIST.

სინტაქსი

რიცხვი არის მნიშვნელობა რომლისთვისაც გამა განაწილება უნდა გამოითვალოს.

GAMMADIST

აბრუნებს გამა განაწილების მნიშვნელობას.

The inverse function is GAMMAINV.

სინტაქსი

GAMMADIST(რიცხვი; ალფა; ბეტა; C)

რიცხვი არის მნიშვნელობა რომლისთვისაც გამა განაწილება უნდა გამოითვალოს.

ალფა არის გამა განაწილების ალფა პარამეტრი.

Beta is the parameter Beta of the Gamma distribution.

C = 0 გამოთვლის სიმკვრივის ფუნქციას C = 1 განაწილება.

მაგალითი

=GAMMADIST(2;1;1;1) yields 0.86.

GAMMADIST

აბრუნებს გამა განაწილების მნიშვნელობას.

The inverse function is GAMMAINV or GAMMA.INV.

This function is identical to GAMMADIST and was introduced for interoperability with other office suites.

სინტაქსი

GAMMADIST(რიცხვი; ალფა; ბეტა; C)

რიცხვი არის მნიშვნელობა რომლისთვისაც გამა განაწილება უნდა გამოითვალოს.

ალფა არის გამა განაწილების ალფა პარამეტრი.

Beta is the parameter Beta of the Gamma distribution.

C = 0 გამოთვლის სიმკვრივის ფუნქციას C = 1 განაწილება.

მაგალითი

=GAMMA.DIST(2;1;1;1) yields 0.86.

GAMMAINV

Returns the inverse of the Gamma cumulative distribution GAMMADIST. This function allows you to search for variables with different distribution.

სინტაქსი

GAMMAINV(რიცხვი; ალფა; ბეტა)

რიცხვი არის მნიშვნელობა რომლისთვისაც გამა განაწილება უნდა გამოითვალოს.

ალფა არის გამა განაწილების ალფა პარამეტრი.

ბეტა არის გამა განაწილების ბეტა პარამეტრი.

მაგალითი

=GAMMAINV(0.8;1;1) yields 1.61.

GAMMAINV

Returns the inverse of the Gamma cumulative distribution GAMMADIST. This function allows you to search for variables with different distribution.

This function is identical to GAMMAINV and was introduced for interoperability with other office suites.

სინტაქსი

GAMMAINV(რიცხვი; ალფა; ბეტა)

რიცხვი არის მნიშვნელობა რომლისთვისაც გამა განაწილება უნდა გამოითვალოს.

ალფა არის გამა განაწილების ალფა პარამეტრი.

ბეტა არის გამა განაწილების ბეტა პარამეტრი.

მაგალითი

=GAMMA.INV(0.8;1;1) yields 1.61.

GAMMALN

აბრუნებს გამა ფუნქციის ნატურალურ ლოგარითმს: G(x).

სინტაქსი

GAMMALN(რიცხვი)

რიცხვი არის მნიშვნელობა რომლისთვისაც გამოითვლება გამა ფუნქციის ნატურალური ლოგარითმი.

მაგალითი

=GAMMALN(2) yields 0.

GAMMALN.PRECISE

აბრუნებს გამა ფუნქციის ნატურალურ ლოგარითმს: G(x).

სინტაქსი

GAMMALN.PRECISE(Number)

მაგალითი

=GAMMALN.PRECISE(2) yields 0.

GAUSS

აბრუნებს სტანდარტულ ნორმალურ კუმულაციურ განაწილებას.

ეს არის GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

სინტაქსი

GAUSS(რიცხვი)

რიცხვი არის მნიშვნელობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

მაგალითი

=GAUSS(0.19) = 0.08

=GAUSS(0.0375) = 0.01

GEOMEAN

აბრუნებს შერჩევის გეომეტრიულ მნიშვნელობას.

სინტაქსი

GEOMEAN(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numeric arguments or ranges that represent a random sample.

მაგალითი

GEOMEAN(23; 46; 69) = 41.79. ამრიგად შემთხვევითი შერჩევის გეომეტრიული მნიშვნელობაა 41.79.

HARMEAN

აბრუნებს მონაცემთა განლაგების ჰარმონიულ მნიშვნელობას.

სინტაქსი

HARMEAN(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are up to 30 values or ranges, that can be used to calculate the harmonic mean.

მაგალითი

GEOMEAN(23; 46; 69) = 41.79. ამრიგად შემთხვევითი შერჩევის გეომეტრიული მნიშვნელობაა 41.79.

HYPGEOMDIST

აბრუნებს ჰიპერბოლიურ განაწილებას.

სინტაქსი

HYPGEOMDIST(X; N_შერჩევა; წარმატებები; N_მოსახლეობა)

X არის შედეგის ნომერი რომელიც მოცემულია შემთხვევით შერჩევაში.

N_შერჩევა არის შემთხვევითი შერჩევის ზომა.

წარმატება მთელ მოსახლეობაში შესაძლო შედეგების რაოდენობა.

N_მოსახლეობა არის სრული მოსახლეობის ზომა.

მაგალითი

=HYPGEOMDIST(2;2;90;100) yields 0.81. If 90 out of 100 pieces of buttered toast fall from the table and hit the floor with the buttered side first, then if 2 pieces of buttered toast are dropped from the table, the probability is 81%, that both will strike buttered side first.

HYPGEOMDIST

აბრუნებს ჰიპერბოლიურ განაწილებას.

სინტაქსი

HYPGEOMDIST(X; N_შერჩევა; წარმატებები; N_მოსახლეობა)

X არის შედეგის ნომერი რომელიც მოცემულია შემთხვევით შერჩევაში.

N_შერჩევა არის შემთხვევითი შერჩევის ზომა.

წარმატება მთელ მოსახლეობაში შესაძლო შედეგების რაოდენობა.

N_მოსახლეობა არის სრული მოსახლეობის ზომა.

Cumulative : 0 or False calculates the probability density function. Other values or True calculates the cumulative distribution function.

მაგალითები

=HYPGEOM.DIST(2;2;90;100;0) yields 0.8090909091. If 90 out of 100 pieces of buttered toast fall from the table and hit the floor with the buttered side first, then if 2 pieces of buttered toast are dropped from the table, the probability is 81%, that both will strike buttered side first.

=HYPGEOM.DIST(2;2;90;100;1) yields 1.

TRIMMEAN

Returns the mean of a data set without the Alpha percent of data at the margins.

სინტაქსი

TRIMMEAN(მონაცემები; ალფა)

მონაცემი არის მონაცემთა მასივი მაგალითში.

Alpha is the percentage of the marginal data that will not be taken into consideration.

მაგალითი

=TRIMMEAN(A1:A50; 0.1) calculates the mean value of numbers in A1:A50, without taking into consideration the 5 percent of the values representing the highest values and the 5 percent of the values representing the lowest ones. The percentage numbers refer to the amount of the untrimmed mean value, not to the number of summands.

ZTEST

Calculates the probability of observing a z-statistic greater than the one computed based on a sample.

სინტაქსი

ZTEST(მონაცემი; რიცხვი; სიგმა)

Data is the given sample, drawn from a normally distributed population.

mu is the known mean of the population.

Sigma (optional) is the known standard deviation of the population. If omitted, the standard deviation of the given sample is used.

ZTEST

Calculates the probability of observing a z-statistic greater than the one computed based on a sample.

სინტაქსი

ZTEST(მონაცემი; რიცხვი; სიგმა)

Data is the given sample, drawn from a normally distributed population.

mu is the known mean of the population.

Sigma (optional) is the known standard deviation of the population. If omitted, the standard deviation of the given sample is used.

მაგალითი

=Z.TEST(A2:A20; 9; 2) returns the result of a z-test on a sample A2:A20 drawn from a population with known mean 9 and known standard deviation 2.

Functions by Category