LibreOffice 7.6 Help
Returns the (1-alpha) confidence interval for a normal distribution.
CONFIDENCE(ალფა; STDEV; ზომა)
Alpha is the level of the confidence interval.
STDEV არის სრულ მოსახლეობაში სტანდარტული გადახრა.
ზომა არის მოსახლეობის სრული ზომა.
=CONFIDENCE(0.05;1.5;100) gives 0.29.
Returns the (1-alpha) confidence interval for a Student's t distribution.
CONFIDENCE(ალფა; STDEV; ზომა)
Alpha is the level of the confidence interval.
STDEV არის სრულ მოსახლეობაში სტანდარტული გადახრა.
ზომა არის მოსახლეობის სრული ზომა.
=CONFIDENCE.T(0.05;1.5;100) gives 0.2976325427.
COM.MICROSOFT.CONFIDENCE.T
Returns the (1-alpha) confidence interval for a normal distribution.
CONFIDENCE(ალფა; STDEV; ზომა)
Alpha is the level of the confidence interval.
STDEV არის სრულ მოსახლეობაში სტანდარტული გადახრა.
ზომა არის მოსახლეობის სრული ზომა.
=CONFIDENCE.NORM(0.05;1.5;100) gives 0.2939945977.
COM.MICROSOFT.CONFIDENCE.NORM
აბრუნებს მონაცემთა ორ წყობაში კორელაციის კოეფიციენტს.
CORREL(მონაცემები_1; მონაცემები_2)
მონაცემი_1 არის მონაცემთა პირველი წყობა.
მონაცემი_2 არის მონაცემთა მეორე წყობა.
=CORREL(A1:A50;B1:B50) calculates the correlation coefficient as a measure of the linear correlation of the two data sets.
Returns the covariance of the product of paired deviations.
COVAR(მონაცემები_1; მონაცემები_2)
მონაცემი_1 არის მონაცემთა პირველი წყობა.
მონაცემი_2 არის მონაცემთა მეორე წყობა.
=COVAR(A1:A30;B1:B30)
Returns the covariance of the product of paired deviations, for the entire population.
COVARIANCE.P(Data1; Data2)
მონაცემი_1 არის მონაცემთა პირველი წყობა.
მონაცემი_2 არის მონაცემთა მეორე წყობა.
=COVARIANCE.P(A1:A30;B1:B30)
COM.MICROSOFT.COVARIANCE.P
Returns the covariance of the product of paired deviations, for a sample of the population.
COVARIANCE.S(Data1; Data2)
მონაცემი_1 არის მონაცემთა პირველი წყობა.
მონაცემი_2 არის მონაცემთა მეორე წყობა.
=COVARIANCE.S(A1:A30;B1:B30)
COM.MICROSOFT.COVARIANCE.S
Returns the smallest value for which the cumulative binomial distribution is greater than or equal to a criterion value.
CRITBINOM(Trials; SP; Alpha)
თვლა_1 ობიექტების სრული რაოდენობა.
SP არის ცდის წარმატების ალბათობა.
Alpha is the threshold probability to be reached or exceeded.
=CRITBINOM(100;0.5;0.1) yields 44.
Returns the kurtosis of a data set (at least 4 values required).
KURT(Number 1 [; Number 2 [; … [; Number 255]]])
The parameters should specify at least four values.
=KURT(A1;A2;A3;A4;A5;A6)
აბრუნებს მონაცემთა წყობაში Rank_c-th უდიდეს მნიშვნელობას.
LARGE(მონაცემები; რანგი_c)
მონაცემი არის მონაცემთა უჯრათა დიაპაზონი.
RankC is the ranking of the value. If RankC is an array, the function becomes an array function.
=LARGE(A1:C50;2) gives the second largest value in A1:C50.
=LARGE(A1:C50;B1:B5) entered as an array function gives an array of the c-th largest value in A1:C50 with ranks defined in B1:B5.
აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.
LOGINV(Number [; Mean [; StDev]])
Number (required) is the probability value for which the inverse standard logarithmic distribution is to be calculated.
Mean (optional) is the arithmetic mean of the standard logarithmic distribution (defaults to 0 if omitted).
StDev (optional) is the standard deviation of the standard logarithmic distribution (defaults to 1 if omitted).
=LOGINV(0.05;0;1) returns 0.1930408167.
აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.
This function is identical to LOGINV and was introduced for interoperability with other office suites.
LOGNORM.INV(Number ; Mean ; StDev)
რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.
საშუალო სტანდარტული ლოგარითმული განაწილების საშუალო არითმეტიკული.
StDev (required) is the standard deviation of the standard logarithmic distribution.
=LOGNORM.INV(0.05;0;1) returns 0.1930408167.
COM.MICROSOFT.LOGNORM.INV
აბრუნებს გამა განაწილების მნიშვნელობას.
LOGNORMDIST(Number [; Mean [; StDev [; Cumulative]]])
რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.
საშუალო სტანდარტული ლოგარითმული განაწილების საშუალო არითმეტიკული.
STDEV სტანდარტული ლოგარითმული განაწილების სტანდარტული გადახრა.
C = 0 გამოთვლის სიმკვრივის ფუნქციას C = 1 განაწილება.
=LOGNORMDIST(0.1;0;1) returns 0.01.
აბრუნებს გამა განაწილების მნიშვნელობას.
LOGNORM.DIST(Number; Mean; StDev; Cumulative)
რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.
საშუალო სტანდარტული ლოგარითმული განაწილების საშუალო არითმეტიკული.
STDEV სტანდარტული ლოგარითმული განაწილების სტანდარტული გადახრა.
C = 0 გამოთვლის სიმკვრივის ფუნქციას C = 1 განაწილება.
=LOGNORM.DIST(0.1;0;1;1) returns 0.0106510993.
COM.MICROSOFT.LOGNORM.DIST
აბრუნებს მონაცემთა წყობაში Rank_c-th უმცირეს მნიშვნელობას.
SMALL(მონაცემები; რანგი_c)
მონაცემი არის მონაცემთა უჯრათა დიაპაზონი.
RankC is the rank of the value. If RankC is an array, the function becomes an array function.
=SMALL(A1:C50;2) gives the second smallest value in A1:C50.
=SMALL(A1:C50;B1:B5) entered as an array function gives an array of the c-th smallest value in A1:C50 with ranks defined in B1:B5.