სტატისტიკური ფუნქციები მეხუთე ნაწილი

DEVSQ

აბრუნებს შერჩევის საშუალოს მოლოდინის კვადრატების ჯამს.

სინტაქსი

DEVSQ(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing a sample.

მაგალითი

=DEVSQ(A1:A50)

FORECAST

Extrapolates future values based on existing x and y values.

სინტაქსი

FORECAST(მნიშვნელობა; მონაცემი_Y; მონაცემი_X)

Value is the x value, for which the y value on the linear regression is to be returned.

მონაცემი_Y არის ცნობილი y-ების მასივი ან დიაპაზონი.

მონაცემი_X არის ცნობილი x-ების მასივი ან დიაპაზონი.

მაგალითი

=FORECAST(50;A1:A50;B1;B50) returns the Y value expected for the X value of 50 if the X and Y values in both references are linked by a linear trend.

FORECAST.LINEAR

Extrapolates future values based on existing x and y values.

სინტაქსი

FORECAST.LINEAR(Value; DataY; DataX)

Value is the x value, for which the y value on the linear regression is to be returned.

მონაცემი_Y არის ცნობილი y-ების მასივი ან დიაპაზონი.

მონაცემი_X არის ცნობილი x-ების მასივი ან დიაპაზონი.

მაგალითი

=FORECAST.LINEAR(50;A1:A50;B1;B50) returns the Y value expected for the X value of 50 if the X and Y values in both references are linked by a linear trend.

NORMSDIST

Returns the standard normal cumulative distribution function. The distribution has a mean of zero and a standard deviation of one.

ეს არის GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

სინტაქსი

NORMSDIST(რიცხვი)

რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

მაგალითი

=NORMSDIST(1) returns 0.84. The area below the standard normal distribution curve to the left of X value 1 is 84% of the total area.

NORMSDIST

Returns the standard normal cumulative distribution function. The distribution has a mean of zero and a standard deviation of one.

სინტაქსი

NORM.S.DIST(Number; Cumulative)

რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

Cumulative 0 or FALSE calculates the probability density function. Any other value or TRUE calculates the cumulative distribution function.

მაგალითები

=NORM.S.DIST(1;0) returns 0.2419707245.

=NORM.S.DIST(1;1) returns 0.8413447461. The area below the standard normal distribution curve to the left of X value 1 is 84% of the total area.

NORMSINV

აბრუნებს სტანდარტული ნორმალური კუმულაციური გადახრის შებრუნებას.

სინტაქსი

NORMINV(რიცხვი)

რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

მაგალითი

=NORMSINV(0.908789) returns 1.3333.

NORMSINV

აბრუნებს სტანდარტული ნორმალური კუმულაციური გადახრის შებრუნებას.

სინტაქსი

NORMINV(რიცხვი)

რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

მაგალითი

=NORM.S.INV(0.908789) returns 1.333334673.

PERMUT

ობიექტების მოცემული რაოდენობისთვის აბრუნებს გადაადგილებების რაოდენობას.

სინტაქსი

PERMUT(თვლა_1; თვლა_2)

თვლა_1 ობიექტების სრული რაოდენობა.

თვლა_2 ყოველ გადაადგილებაში ობიექტების რაოდენობა.

მაგალითი

=PERMUT(6;3) returns 120. There are 120 different possibilities, to pick a sequence of 3 playing cards out of 6 playing cards.

PERMUTATIONA

ობიექტების მოცემული რაოდენობისთვის აბრუნებს გადაადგილებების რაოდენობას.

სინტაქსი

PERMUTATIONA(თვლა_1; თვლა_2)

თვლა_1 ობიექტების სრული რაოდენობა.

თვლა_2 ყოველ გადაადგილებაში ობიექტების რაოდენობა.

მაგალითი

How often can 2 objects be selected from a total of 11 objects?

=PERMUTATIONA(11;2) returns 121.

=PERMUTATIONA(6;3) returns 216. There are 216 different possibilities to put a sequence of 3 playing cards together out of six playing cards if every card is returned before the next one is drawn.

PROB

Returns the probability that values in a range are between two limits. If there is no End value, this function calculates the probability based on the principle that the Data values are equal to the value of Start.

სინტაქსი

PROB(მონაცემები; ალბათობა; დაწყება; დასასრული)

მონაცემი ასახავს შერჩევაში მონაცემთა მასივს.

ალბათობა არის ალბათობასთან დაკავშირებული მასივი ან დიაპაზონი.

Start is the start value of the interval whose probabilities are to be summed.

End (optional) is the end value of the interval whose probabilities are to be summed. If this parameter is missing, the probability for the Start value is calculated.

მაგალითი

=PROB(A1:A50;B1:B50;50;60) returns the probability with which a value within the range of A1:A50 is also within the limits between 50 and 60. Every value within the range of A1:A50 has a probability within the range of B1:B50.

RANK

აბრუნებს შერჩევაში რიცხვის რანგს.

სინტაქსი

RANK(მნიშვნელობა; მონაცემები; ტიპი)

მნიშვნელობა არის მნიშვნელობა, რომლის რანგიც უნდა დადგინდეს.

მონაცემი ასახავს შერჩევაში მონაცემთა მასივს.

ტიპი (არასავალდებულო) არის თანმიმდევრობა.

Type = 0 means descending from the last item of the array to the first (this is the default),

Type = 1 means ascending from the first item of the range to the last.

მაგალითი

=RANK(A10;A1:A50) returns the ranking of the value in A10 in value range A1:A50. If Value does not exist within the range an error message is displayed.

RANK.AVG

Returns the statistical rank of a given value, within a supplied array of values. If there are duplicate values in the list, the average rank is returned.

სინტაქსი

RANK(მნიშვნელობა; მონაცემები; ტიპი)

მნიშვნელობა არის მნიშვნელობა, რომლის რანგიც უნდა დადგინდეს.

მონაცემი ასახავს შერჩევაში მონაცემთა მასივს.

ტიპი (არასავალდებულო) არის თანმიმდევრობა.

Type = 0 means descending from the last item of the array to the first (this is the default),

Type = 1 means ascending from the first item of the range to the last.

მაგალითი

=RANK.AVG(A10;A1:A50) returns the ranking of the value in A10 in value range A1:A50. If Value does not exist within the range an error message is displayed.

RANK.EQ

Returns the statistical rank of a given value, within a supplied array of values. If there are duplicate values in the list, these are given the same rank.

სინტაქსი

RANK(მნიშვნელობა; მონაცემები; ტიპი)

მნიშვნელობა არის მნიშვნელობა, რომლის რანგიც უნდა დადგინდეს.

მონაცემი ასახავს შერჩევაში მონაცემთა მასივს.

ტიპი (არასავალდებულო) არის თანმიმდევრობა.

Type = 0 means descending from the last item of the array to the first (this is the default),

Type = 1 means ascending from the first item of the range to the last.

მაგალითი

=RANK.EQ(A10;A1:A50) returns the ranking of the value in A10 in value range A1:A50. If Value does not exist within the range an error message is displayed.

SKEW

აბრუნებს განაწილების მრუდს.

სინტაქსი

SKEW(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges.

მაგალითი

=SKEW(A1:A50) calculates the value of skew for the data referenced.

SLOPE

Returns the slope of the linear regression line. The slope is adapted to the data points set in the y and x values.

სინტაქსი

SLOPE(მონაცემი_Y; მონაცემი_X)

მონაცემი_Y Y მონაცემის მასივი ან მატრიცა.

მონაცემი_X X მონაცემის მასივი ან მატრიცა.

მაგალითი

=SLOPE(A1:A50;B1:B50)

STANDARDIZE

შემთხვევით ცვლადს ნორმალურ მნიშვნელობად გარდაქმნის.

სინტაქსი

STANDARDIZE(რიცხვი; მნიშვნელობა; STDEV)

რიცხვი არის გარდასაქმნელი მნიშვნელობა.

საშუალო განაწილების საშუალო არითმეტიკული.

STDEV არის ნორმალური განაწილების სტანდარტული გადახრა.

მაგალითი

=STANDARDIZE(11;10;1) returns 1. The value 11 in a normal distribution with a mean of 10 and a standard deviation of 1 is as much above the mean of 10, as the value 1 is above the mean of the standard normal distribution.

STDEV

გამოთვლის მოსალოდნელის სტანდარტულ გადახრას.

სინტაქსი

STDEV(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing a sample based on an entire population.

მაგალითი

=STDEV(A1:A50) returns the estimated standard deviation based on the data referenced.

STDEVA

გამოთვლის მოსალოდნელის სტანდარტულ გადახრას.

სინტაქსი

STDEVA(Value1; Value2; ...; Value30)

Value1, Value2, ..., Value30 are values or ranges representing a sample derived from an entire population. Text has the value 0.

მაგალითი

=STDEVA(A1:A50) returns the estimated standard deviation based on the data referenced.

STDEVP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის სტანდარტულ გადახრას.

სინტაქსი

STDEVP(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing an entire population.

მაგალითი

=STDEVP(A1:A50) returns a standard deviation of the data referenced.

STDEVP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის სტანდარტულ გადახრას.

სინტაქსი

STDEV.P(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing an entire population.

მაგალითი

=STDEV.P(A1:A50) returns a standard deviation of the data referenced.

STDEVP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის სტანდარტულ გადახრას.

სინტაქსი

STDEV.S(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing a sample of the population.

მაგალითი

=STDEV.S(A1:A50) returns a standard deviation of the data referenced.

STDEVPA

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის სტანდარტულ გადახრას.

სინტაქსი

STDEVPA(Value1; Value2; ...; Value30)

Value1, Value2, ..., Value30 are values or ranges representing an entire population. Text has the value 0.

მაგალითი

=STDEVPA(A1:A50) returns the standard deviation of the data referenced.

STEYX

Returns the standard error of the predicted y value for each x in the regression.

სინტაქსი

STEYX(მონაცემი_Y; მონაცემი_X)

მონაცემი_Y Y მონაცემის მასივი ან მატრიცა.

მონაცემი_X X მონაცემის მასივი ან მატრიცა.

მაგალითი

=STEYX(A1:A50;B1:B50)

T.DIST.2T

Calculates the two-tailed Student's T Distribution, which is a continuous probability distribution that is frequently used for testing hypotheses on small sample data sets.

სინტაქსი

CHIDIST (რიცხვი; თავისუფლების ხარისხი)

რიცხვი მნიშვნელობა, რომლისთვისაც t-განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

მაგალითი

=T.DIST.2T(1; 10) returns 0.3408931323.

T.DIST.RT

Calculates the right-tailed Student's T Distribution, which is a continuous probability distribution that is frequently used for testing hypotheses on small sample data sets.

სინტაქსი

CHIDIST (რიცხვი; თავისუფლების ხარისხი)

რიცხვი მნიშვნელობა, რომლისთვისაც t-განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

მაგალითი

=T.DIST.RT(1; 10) returns 0.1704465662.

T.INV.2T

Calculates the inverse of the two-tailed Student's T Distribution , which is a continuous probability distribution that is frequently used for testing hypotheses on small sample data sets.

სინტაქსი

TINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი)

Number is the probability associated with the two-tailed t-distribution.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

მაგალითი

=T.INV.2T(0.25; 10) returns 1.221255395.

TDIST

აბრუნებს t-განაწილებას.

სინტაქსი

TDIST(რიცხვები; თავისუფლების_გრადუსები; რეჟიმი)

რიცხვი მნიშვნელობა, რომლისთვისაც t-განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

Mode = 1 returns the one-tailed test, Mode = 2 returns the two-tailed test.

მაგალითი

=TDIST(12;5;1)

TDIST

აბრუნებს t-განაწილებას.

სინტაქსი

TDIST(რიცხვები; თავისუფლების_გრადუსები; რეჟიმი)

რიცხვი მნიშვნელობა, რომლისთვისაც t-განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

Cumulative = 0 or FALSE returns the probability density function, 1 or TRUE returns the cumulative distribution function.

მაგალითი

=T.DIST(1; 10; TRUE) returns 0.8295534338

TINV

აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.

სინტაქსი

TINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი)

Number is the probability associated with the two-tailed t-distribution.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

მაგალითი

=TINV(0.1;6) returns 1.94

TINV

აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.

სინტაქსი

TINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი)

Number is the probability associated with the one-tailed t-distribution.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

მაგალითი

=T.INV(0.1;6) returns -1.4397557473.

TTEST

Returns the probability associated with a Student's t-Test.

სინტაქსი

TTEST(მონაცემი_1; მონაცემი_2; რეჟიმი; ტიპი)

მონაცემი_1 არის პირველი ჩანაწერითვის დამოკიდებული დიაპაზონი ან მასივი.

მონაცემი_2 არის მეორე ჩანაწერითვის დამოკიდებული დიაპაზონი ან მასივი.

Mode = 1 calculates the one-tailed test, Mode = 2 the two- tailed test.

Type is the kind of t-test to perform. Type 1 means paired. Type 2 means two samples, equal variance (homoscedastic). Type 3 means two samples, unequal variance (heteroscedastic).

მაგალითი

=TTEST(A1:A50;B1:B50;2;2)

TTEST

Returns the probability associated with a Student's t-Test.

სინტაქსი

TTEST(მონაცემი_1; მონაცემი_2; რეჟიმი; ტიპი)

მონაცემი_1 არის პირველი ჩანაწერითვის დამოკიდებული დიაპაზონი ან მასივი.

მონაცემი_2 არის მეორე ჩანაწერითვის დამოკიდებული დიაპაზონი ან მასივი.

Mode = 1 calculates the one-tailed test, Mode = 2 the two- tailed test.

Type is the kind of t-test to perform. Type 1 means paired. Type 2 means two samples, equal variance (homoscedastic). Type 3 means two samples, unequal variance (heteroscedastic).

მაგალითი

=T.TEST(A1:A50;B1:B50;2;2)

VAR

მოელის განაწილებაზე დაფუძნებულ ვარიაციას.

სინტაქსი

VAR(Number1 ; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing a sample based on an entire population.

მაგალითი

=VAR(A1:A50)

VARA

მოელის განაწილებაზე დაფუძნებულ ვარიაციას. ტექსტის მნიშვნელობაა 0.

სინტაქსი

VARA(Value1; Value2; ...; Value30)

Value1, Value2, ..., Value30 are values or ranges representing a sample derived from an entire population. Text has the value 0.

მაგალითი

=VARA(A1:A50)

VARP

მოელის განაწილებაზე დაფუძნებულ ვარიაციას.

სინტაქსი

VAR.S(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing a sample based on an entire population.

მაგალითი

=VAR.S(A1:A50)

VARP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის ვარიაციას.

სინტაქსი

VARP(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing an entire population.

მაგალითი

=VARP(A1:A50)

VARP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის ვარიაციას.

სინტაქსი

VAR.P(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numerical values or ranges representing an entire population.

მაგალითი

=VAR.P(A1:A50)

VARPA

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის ვარიაციას. ტექსტის მნიშვნელობაა 0.

სინტაქსი

VARPA(Value1; Value2; ...; Value30)

Value1, Value2, ..., Value30 are values or ranges representing an entire population.

მაგალითი

=VARPA(A1:A50)

WEIBULL

აბრუნებს ვეიბულის განაწილების მნიშვნელობას.

The Weibull distribution is a continuous probability distribution, with parameters Alpha > 0 (shape) and Beta > 0 (scale).

If C is 0, WEIBULL calculates the probability density function.

If C is 1, WEIBULL calculates the cumulative distribution function.

სინტაქსი

WEIBULL(რიცხვი; ალფა; ბეტა; C)

რიცხვი არის რიცხვი, რომლისთვისაც ვეიბულის განაწილება გამოითვლება.

ალფა არის ვეიბულის განაწილების ალფა პარამეტრი.

ბეტა ბეტა პარამეტრი ვეიბულის განაწილებისთვის.

C indicates the type of function.

მაგალითი

=WEIBULL(2;1;1;1) returns 0.86.

See also the Wiki page.

WEIBULL.DIST

აბრუნებს ვეიბულის განაწილების მნიშვნელობას.

The Weibull distribution is a continuous probability distribution, with parameters Alpha > 0 (shape) and Beta > 0 (scale).

If C is 0, WEIBULL.DIST calculates the probability density function.

If C is 1, WEIBULL.DIST calculates the cumulative distribution function.

სინტაქსი

WEIBULL(რიცხვი; ალფა; ბეტა; C)

რიცხვი არის რიცხვი, რომლისთვისაც ვეიბულის განაწილება გამოითვლება.

ალფა არის ვეიბულის განაწილების ალფა პარამეტრი.

ბეტა ბეტა პარამეტრი ვეიბულის განაწილებისთვის.

C indicates the type of function.

მაგალითი

=WEIBULL.DIST(2;1;1;1) returns 0.8646647168.

See also the Wiki page.