Excel 통계 기능

Excel 은 사무 자동화에서 매우 중요한 소프트웨어이며, 많은 대형 국제 기업들이 데이터 관리를 위해 Excel 에 의존하고 있습니다. 테이블 및 분석 그래픽을 쉽게 처리할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 자동 처리 및 계산도 가능합니다. 하지만 이공계 배경이 부족하거나 Excel 의 강력한 데이터 처리 기능을 모르는 많은 사람들은 더 멀리 가기가 어렵다. 편집자는 Excel 함수에 적용된 무지가 일반 사용자가 Excel 을 완전히 파악하지 못하게 하는 장애물이라고 생각합니다. 그러나 현재 이 부분의 교육 문장 는 많지 않기 때문에 이 일련의 Excel 함수 응용 프로그램을 전문적으로 정리하여 Excel 의 고급 사용자에게 도움이 되기를 바랍니다. Excel 함수 응용 프로그램 시리즈는 매주 업데이트되며 다양한 Excel 함수와 해당 응용 프로그램을 체계적으로 소개합니다.

Excel 의 통계 워크시트 기능은 데이터 영역의 통계 분석에 사용됩니다. 예를 들어 통계 워크시트 함수를 사용하여 샘플의 분산, 데이터 간격의 빈도 분포 등을 계산할 수 있습니다. 프로페셔널 범주인 것 같나요? 예, 통계 워크시트 함수에는 많은 통계 함수가 있지만, 일부 함수는 실제로 수업 평균, 순위 지정과 같은 일상 생활에서 매우 자주 사용됩니다. 이 문서에서는 주로 통계 범주에 속하는 함수를 자세히 설명하지 않는 몇 가지 일반적인 통계 함수를 소개합니다. 자세한 사용법은 엑셀 도움말 및 관련 서적을 참조하십시오.

엑셀 함수 멋진 검토

Excel 함수 응용 프로그램 소개

엑셀 함수에 의해 적용된 수학 및 삼각 함수

Excel 함수 응용 프로그램의 논리 기능

Excel 함수가 적용되는 텍스트/날짜/시간 함수

Excel 함수에 의해 적용된 쿼리 참조 기능

통계 함수를 소개하기 전에 일정표의 함수 이름을 살펴보십시오. 어떤 기능은 닮았지만, 단지 이름이 글자 A 가 하나 더 추가된 것을 발견했나요? (* 역주: 번역주: 번역주: 번역주: 번역주: 번역주) 예컨대 에이버리나 에이버리 같은 것들이죠. 세어 보세요. 기본적으로 이름에 a 가 있는 함수는 숫자뿐만 아니라 텍스트 및 논리 값 (예: TRUE 및 FALSE) 도 계산합니다. 다음으로 저자는 주로 몇 가지 일반적인 함수의 사용법을 소개합니다.

1. 통계 함수 AVERAGE 및 trim 은 평균에 사용할 수 있습니다.

1, 인수의 산술 평균 함수를 찾습니다.

문법 형식은 평균이다 (숫자 1, 숫자 2, ...).

여기서 숫자 1, 숫자 2, ... 평균을 계산해야 하는 1 ~ 30 개 매개 변수입니다. 이러한 인수는 숫자이거나 이름, 배열 또는 숫자와 관련된 참조일 수 있습니다. 배열 또는 셀 참조 매개 변수에 단어, 논리 값 또는 빈 셀이 있는 경우 해당 값은 무시됩니다. 그러나 셀에 0 값이 포함되어 있으면 셀 수가 계산됩니다.

2. 데이터 세트의 내부 평균 TRIMMEAN 을 찾습니다.

TRIMMEAN 은 데이터 세트의 머리와 꼬리에서 일정 비율의 데이터 포인트를 제거하고 평균화합니다. 분석에서 특정 데이터의 계산을 제외하려는 경우 이 함수를 사용합니다. 예를 들어, 플레이어의 평균 점수를 계산할 때 가장 높은 점수와 가장 낮은 점수를 빼는 경우가 많으며, 플레이어 XX 의 최종 점수는 이 함수를 통해 계산할 수 있습니다.

구문 형식은 TRIMMEAN (배열, 백분율) 입니다.

여기서 Array 는 필터링과 평균이 필요한 배열 또는 데이터 영역입니다. Percent 는 계산에서 제거할 데이터 포인트의 비율입니다. 예를 들어, percent = 0.2 인 경우 20 개의 데이터 포인트 컬렉션에서 4 개의 데이터 포인트 (20 x 0.2) 가 제거됩니다. 여기서 2 개의 데이터 포인트는 머리에 있고 2 개의 데이터 포인트는 끝에 있습니다. TRIMMEAN 함수는 제거된 데이터 포인트 수를 가장 가까운 2 의 배수로 반올림합니다.

3. 그림: AVERAGEA 함수와 A 함수의 해법도 예에 나와 있습니다.

애니의 입문 점수를 묻다. 여기서는 플레이어의 점수가 높음에서 낮음까지 정렬되었다고 가정하겠습니다. 아래 소개에서 정렬 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

그림 1

둘째, 셀 수를 찾는 통계 함수 COUNT.

구문 형식은 COUNT(value 1, value2, ...) 입니다.

여기서 1, 값 2, ... 는 다양한 유형의 데이터 (1 ~ 30) 를 포함하거나 참조하는 매개변수이지만 숫자 유형의 데이터만 계산됩니다. 카운트할 때 count 함수는 숫자, null 값, 논리 값, 날짜 또는 텍스트로 표시된 숫자를 계산합니다. 그러나 잘못된 값이나 숫자로 변환할 수 없는 다른 단어는 무시됩니다.

인수가 배열 또는 참조인 경우 배열 또는 참조의 숫자만 계산됩니다. 배열 또는 참조의 빈 셀, 논리 값, 단어 또는 오류 값은 무시됩니다. 논리, 단어 또는 잘못된 값을 계산하려면 COUNTA 함수를 사용해야 합니다.

예를 들어, COUNT 함수의 사용법을 설명하고, 이 예에서는 A 를 사용하여 COUNTA 함수의 사용법을 열거하거나, 위의 예를 예로 들어 얼마나 많은 심사위원이 점수에 참여하고 (COUNTA 함수 사용), 얼마나 많은 심사위원이 유효 점수 (COUNT 함수 사용) 를 내는지 계산해야 합니다.

그림 2

셋째, 이 지역 데이터의 빈도 분포 빈도를 찾으십시오.

FREQUENCY 함수는 배열을 반환하므로 배열 공식으로 입력해야 합니다.

구문 형식은 frequency (data _ array, bins _ array) 입니다.

여기서 Data_array 는 빈도를 계산하는 데 사용되는 배열 또는 값 세트에 대한 참조입니다. Data_array 에 숫자 값이 없으면 FREQUENCY 함수는 0 배열을 반환합니다. Bins_array 는 data_array 의 빈도 계산에 대한 세그먼트 점을 설정하는 배열 또는 배열 영역에 대한 참조입니다. Bins_array 에 숫자 값이 없는 경우 FREQUENCY 함수는 data_array 요소 수를 반환합니다.

주파수의 용법은 복잡해 보이지만 유용하다. 예를 들어, 서로 다른 임금 세그먼트의 사람 분포, 회사 직원의 연령 분포, 학생의 성적 분포를 계산할 수 있습니다. 여기에 그것의 기본 용법을 설명하는 구체적인 예가 있다.

한 회사 직원의 연령 분포 계산을 예로 들어 보겠습니다. 사원의 연령이 워크시트에 나열됩니다. 이들 나이는 각각 28,25,31,2 1, 44,33,22,35 로 각각 세포 C4: C1에 입력된다. 이 열의 나이는 data_array 입니다. Bins_array 는 연령 그룹에 사용되는 또 다른 간격 값입니다. 이 예에서 bins_array 는 각각 값 25, 30, 35 및 40 이 포함된 C 13:C 16 셀을 참조합니다. 함수 빈도를 배열로 입력하여 25 세 이하, 26-30 세, 3 1-35 세, 36-40 세, 40 세 이상 각 연령대의 숫자를 계산할 수 있습니다. 이 예에서 수직으로 인접한 5 개의 셀을 선택하면 다음 공식이 배열 공식으로 입력됩니다. 반환된 배열의 요소 수가 bins_array 의 1 보다 많습니다. 다섯 번째 숫자 1 은 최대 간격 (40) 보다 큰 값 수 (44) 를 나타냅니다. FREQUENCY 함수는 빈 셀과 텍스트 값을 무시합니다.

{= 주파수 (C4: C 1 1, C 13: C 16)} 는 {2} 와 같습니다 2; 2; 1; 1}

그림 3

4. 다양한 요구사항에 맞는 데이터 세트의 숫자 값을 찾는 함수 세트.

1, 데이터 세트의 최대 max 및 최소 min 을 구합니다.

MAX 와 MIN 함수는 데이터 세트의 극한 값 (즉, 최대값과 최소값) 을 해결하는 데 사용됩니다. 이 함수의 사용법은 매우 간단합니다. 구문 형식은 함수 (숫자 1, 숫자 2, ...) 입니다. 여기서 숫자 1, 숫자 2, ... 는 1 에서 30 사이의 숫자이며 최대값을 계산해야 합니다 배열 또는 참조의 빈 셀, 논리 값 또는 텍스트를 계산하려는 경우 무시됩니다. 따라서 논리 값과 텍스트를 무시할 수 없는 경우 a 가 있는 함수 MAXA 또는 MINA 로 바꿉니다.

2. 데이터 세트에서 k 의 큰 값과 k 의 작은 값을 구합니다.

이 두 함수는 크고 작으며 맥스와 민으로 상상력이 풍부하다. 차이점은 극값이 아닌 K 번째 값을 반환한다는 것입니다. 구문은 function (Array, k) 입니다. 여기서 Array 는 k 번째 최소값을 찾아야 하는 배열 또는 숫자 데이터 영역입니다. K 는 배열 또는 데이터 영역에서 반환된 데이터의 위치입니다 (크면 크게 작아지고, 작으면 작게 커짐).

말하자면, 상상할 수 있다. K= 1 또는 K=n (데이터 세트에 n 개의 데이터가 있다고 가정) 인 경우 데이터 세트의 최대값 또는 최소값을 반환할 수 있습니까?

3. 데이터 세트에서 중앙값 찾기

MEDIAN 함수는 지정된 값 세트의 중앙값을 반환합니다. 중앙값이란 일련의 데이터 중간에 있는 숫자입니다. 다른 말로 하자면, 이 집합의 절반은 그것보다 크고, 절반은 그것보다 작다.

구문 형식은 중앙값 (숫자 1, 숫자 2, ...) 입니다. 여기서 숫자 1, 숫자 2, ... 는 1 에서 30 까지의 숫자 기반 매개 변수입니다. 배열 또는 참조 매개 변수에 텍스트, 논리 값 또는 빈 셀이 포함된 경우 이러한 값은 무시되지만 0 값 셀이 계산됩니다.

매개 변수 세트에 짝수가 포함된 경우 MEDIAN 함수는 중간 두 숫자의 평균을 반환합니다.

4. 데이터 세트에서 가장 자주 발생하는 디지털 패턴을 찾습니다.

MODE 함수는 배열 또는 데이터 영역에서 가장 자주 발생하는 값을 반환하는 데 사용됩니다. 중앙값과 마찬가지로 대중 수도 위치 측정 함수입니다.

구문 형식은 MODE (숫자 1, 숫자 2, ...) 입니다. 여기서 숫자 1, 숫자 2, ... 는 1 부터 30 까지의 매개 변수를 사용하여 mode (

5. 위의 기능의 예

모 단위의 연말 상여금 지급표를 예로 들어 설명하다. 이 예에서는 이러한 함수를 사용하여 회사의 연말 상여금 분배에서 최대, 최소, 평균, 중간, 패턴 및 두 번째 높은 금액을 해결합니다.

상세한 공식표기법은 그림에서 볼 수 있는 것이 매우 명확해서 여기서는 군더더기가 없다.

그림 4

다섯째, 순위 함수 RANK, PERCENTRANK 에 사용됩니다.

1, 숫자 세트의 숫자 값입니다.

숫자 순위는 데이터 목록의 다른 숫자 값을 기준으로 합니다. 물론 데이터 목록이 이미 순위가 매겨진 경우 숫자 순위가 현재 위치입니다. Excel 에서 제공하는 정렬 기능을 사용하여 데이터 목록 정렬을 완료할 수 있습니다.

구문 형식은 RANK(Number, ref, order) 입니다. 여기서 Number 는 정렬이 필요한 숫자입니다. Ref 는 숫자 세트가 포함된 배열 또는 참조입니다. 순서는 순위 지정 방법을 나타내는 숫자입니다.

Order 가 0 이거나 생략된 경우 Excel 은 ref 를 데이터 목록으로 내림차순으로 정렬합니다.

Order 가 0 이 아니면 Microsoft Excel 은 ref 를 데이터 목록으로 오름차순으로 정렬합니다.

반복 횟수에 대해서는 함수 랭크의 랭크가 동일하다는 점에 유의해야 한다. 그러나 중복 숫자의 존재는 후속 수치의 순위에 영향을 줄 수 있다. 글쎄요, 그것은 묶음의 개념과 같습니다. 예를 들어, 정수 열에서 정수 10 이 두 번 나타나고 랭크가 5 인 경우 1 1 의 랭킹은 7 입니다 (랭크가 6 인 값은 없음).

2.PERCENTRANK 함수는 데이터 세트에서 특정 값을 찾는 데 사용되는 퍼센트 순위.

PERCENTRANK 함수를 사용하여 데이터 세트에서 특정 데이터의 위치를 볼 수 있습니다. 예를 들어 PERCENTRANK 함수를 사용하여 모든 역량 테스트 점수에서 특정 역량 테스트 점수의 위치를 계산할 수 있습니다.

구문 형식은 Percent Rank (Array, x, significance) 입니다. 여기서 Array 는 상대 위치가 결정되는 숫자 배열 또는 숫자 영역입니다. X 는 배열에서 정렬해야 하는 값입니다. Significance 는 선택 사항이며 반환되는 백분율 값의 유효 자릿수를 나타냅니다. 생략하면 PERCENTRANK 함수는 소수점 3 자리를 유지합니다.

3. 순위 관련 예

모 회사의 연말 상여금 지급을 예로 들어 설명하겠습니다. 직원 애니의 순위를 예로 들어 공식의 표기법을 설명한다.

보너스 순위 공식은 다음과 같습니다.

= rank (c3,3 캐나다 달러: 65438 캐나다 달러 +02)

백분위수 순위 공식은 다음과 같습니다.

= percent rank($ 3 플러스: 12 캐나다 달러, C3)

그림 5

앞서 Excel 통계 함수에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 함수에 대해 설명했습니다. 전문 분야와 관련된 통계 기능에 대해서는 부표와 각종 관련 통계 서적을 참조하세요.

일정:

기능명 기능 설명 구문 형식

AVEDEV 는 데이터 세트와 해당 평균 사이의 절대 편차 평균, 즉 편차를 반환합니다. AVEDEV (숫자 1, 숫자 2, ...)

AVERAGE 는 인수의 산술 평균을 반환합니다. 평균 (숫자 1, 숫자 2, ...)

AVERAGEA 는 매개변수 목록에 있는 값의 평균 (산술 평균) 을 계산합니다. 숫자뿐만 아니라 텍스트 및 논리 값 (예: TRUE 및 FALSE) 도 계산됩니다. AVERAGEA (값 1, 값 2, ...)

BETADIST 는 베타 분포 누적 함수의 함수 값을 반환합니다. 베타 분포 누적 함수는 일반적으로 샘플 세트에서 무언가의 발생과 변화를 연구하는 데 사용됩니다. 베타 디스크 (x, 알파, 베타, a, b)

베타 inv 는 베타 분포 누적 함수의 역함수 값을 반환합니다. 즉, 확률 = 베타 디스트 (x, ...) 인 경우 베타 인브 (확률, ...) = X. 베타 분포 누적 함수를 프로젝트 설계에 사용할 수 있으며 예상 완료 시간과 변형 매개변수를 제공한 후 가능한 완료 시간을 시뮬레이트할 수 있습니다. 베타 inv (확률, α, β, a, b)

BINOMDIST 는 이항 분포의 확률 값을 반환합니다. BINOMDIST (숫자, 실험, 확률, 누적)

CHIDIST 는 γ2 분포의 단일 꼬리 확률을 반환합니다. γ2 분포는 γ2 검사와 관련이있다. γ2 테스트는 관찰과 기대치를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. CHIDIST(x, 자유도)

CHIINV 는 γ2 분포의 단일 꼬리 확률의 역함수를 반환합니다. 확률, 자유도

CHITEST 는 독립 테스트 값을 반환합니다. CHITEST 함수는 2 분포의 통계와 해당 자유도를 반환합니다. CHITEST (범위, 예상 범위)

CONFIDENCE 는 전체 평균의 신뢰 구간을 반환합니다. 신뢰 구간은 샘플 평균 양쪽의 면적이다. 신뢰도 (알파, 표준 편차, 크기)

CORREL 은 셀 영역 array 1 과 array2 사이의 상관 계수를 반환합니다. 상관 계수는 두 속성 간의 관계를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. CORREL (배열 1, 배열 2)

COUNT 는 인수 수를 반환합니다. COUNT 함수를 사용하여 배열 또는 셀 영역의 숫자 항목 수를 계산할 수 있습니다. COUNT (값 1, 값 2, ...)

COUNTA 는 매개 변수 그룹에서 null 이 아닌 값 수를 반환합니다. COUNTA 함수를 사용하여 배열 또는 셀 영역의 데이터 항목 수를 계산할 수 있습니다. COUNTA (값 1, 값 2, ...)

COVAR 은 공분산, 즉 각 데이터 포인트의 편차 곱의 평균을 반환하여 두 데이터 세트 간의 관계를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. COVAR (배열 1, 배열 2)

CRITBINOM 은 누적 이항 분포를 임계값보다 크거나 같게 하는 최소값을 반환합니다. 이 기능은 품질 검사에 사용할 수 있습니다. CRITBINOM (실험, 확률, α)

DEVSQ 는 데이터 포인트와 해당 샘플 평균 사이의 편차에 대한 제곱합을 반환합니다. DEVSQ (숫자 1, 숫자 2, ...)

EXPONDIST 는 지수 분포를 반환합니다. EXPONDIST 함수를 사용하여 이벤트 사이의 시간 간격을 시뮬레이션할 수 있습니다. 지수 (x, λ, 누적)

FDIST 는 f 확률 분포를 반환합니다. 이 함수를 사용하여 두 데이터 시리즈 간의 변경 정도가 다른지 확인할 수 있습니다. FDIST(x, degrees_freedom 1, degrees_freedom2)

FINV 는 f 확률 분포의 역함수 값을 반환합니다. FINV(probability, degrees_freedom 1, degrees_freedom2)

Fisher 는 점 x 의 FISHER 변환을 반환합니다. 이 변환은 편향이 아닌 정규 분포에 가까운 함수를 생성합니다. 피셔 (x)

FISHERINV 는 Fisher 변환에 대한 역함수 값을 반환합니다. 이 변환을 사용하여 데이터 영역이나 배열 간의 종속성을 분석할 수 있습니다. 어민

예측은 주어진 데이터를 기준으로 미래 값을 계산하거나 예측합니다. 예측 (x, 알려진 y, 알려진 x)

FREQUENCY 는 한 영역에 있는 데이터의 빈도 분포를 세로 배열로 반환합니다. 빈도 (데이터 배열, 창고 배열)

FTEST 는 ftest 결과를 반환합니다. 배열 1 과 배열 2 의 분산에 큰 차이가 없을 때 F검사 결과 단일 꼬리 확률이 반환됩니다. 이 함수를 사용하여 두 샘플의 분산이 다른지 확인할 수 있습니다. FTEST (배열 1, 배열 2)

감마 dist 는 감마 분포를 반환합니다. 이 함수를 사용하여 편각 분포가 있는 변수를 조사할 수 있습니다. 감마 분포는 일반적으로 대기열 분석에 사용됩니다. 감마 디스크 (x, α, β, 누적)

감마 inv 는 감마 분포 누적 함수의 역수를 반환합니다. 감마 inv (확률, α, β)

감마는 감마 함수 γ (x) 의 자연 로그를 반환합니다. γln(x)

GEOMEAN 은 양의 배열 또는 데이터 영역의 기하학적 평균을 반환합니다. GEOMEAN (숫자 1, 숫자 2, ...)

GROWTH 는 주어진 데이터를 기준으로 지수 증가율을 예측합니다. 증가 (알려진 y 값, 알려진 x 값, 새 x 값, 상수)

HARMEAN 은 데이터 세트의 조정 평균을 반환합니다. 조화 평균과 역수의 산술 평균은 역수이다. HARMEAN (숫자 1, 숫자 2, ...)

HYPGEOMDIST 는 하이퍼형상 분포를 반환합니다. HYPGEOMDIST (샘플 수, 샘플 수,

인구수

가로채기는 알려진 x 및 y 값을 사용하여 선과 y 축의 가로채기를 계산합니다. 가로채기 (알려진 y 값, 알려진 x 값)

KURT 는 데이터 세트의 최고값을 반환합니다. 커트 (숫자 1, 숫자 2, ...)

LARGE 는 데이터 세트에서 k 번째로 큰 값을 반환합니다. 이 기능을 사용하여 관련 기준에 따라 숫자 값을 선택합니다. 대형 (배열, k)

LINEST 는 최소 평방 을 사용하여 알려진 데이터의 최적 선 맞춤을 계산하고 선을 설명하는 배열을 반환합니다. LINEST (알려진 y 값, 알려진 x 값, 상수, 통계)

회귀 분석에서 LOGEST 는 관찰 데이터 세트에 가장 적합한 지수 회귀 맞춤 곡선을 계산하고 곡선을 설명하는 배열을 반환합니다. LOGEST (알려진 y 값, 알려진 x 값, 상수, 통계)

LOGINV 는 x 의 로그 정규 누적 함수의 역수를 반환합니다. LOGINV (확률, 평균, 표준 편차)

LOGNORMDIST 는 x 의 로그 정규 분포의 누적 함수를 반환합니다. LOGNORMDIST(x, mean, standard_dev)

MAX 는 데이터 세트의 최대값을 반환합니다. 최대 (숫자 1, 숫자 2, ...)

MAXA 는 매개 변수 목록에서 최대값을 반환합니다. MAXA (값 1, 값 2, ...)

MEDIAN 은 지정된 값 세트의 중앙값을 반환합니다. 중앙값은 데이터 세트의 중간에 있는 숫자입니다. 중앙값 (숫자 1, 숫자 2, ...)

MIN 주어진 매개변수 테이블에서 최소값을 반환합니다. MIN (숫자 1, 숫자 2, ...)

MINA 는 매개 변수 목록에서 최소값을 반환합니다. 미나 (값 1, 값 2, ...)

MODE 는 배열 또는 데이터 영역에서 가장 자주 발생하는 값을 반환합니다. 모드 (숫자 1, 숫자 2, ...)

NEGBINOMDIST 는 음의 이항 분포를 반환합니다. NEGBINOMDIST (숫자 f, 숫자 s, 확률 s)

NORMDIST 는 주어진 평균 및 표준 편차에 대한 정규 분포의 누적 함수를 반환합니다. NORMDIST(x, 평균, 표준 편차, 누적)

NORMINV 는 주어진 평균 및 표준 편차에 대한 정규 분포 누적 함수의 역함수를 반환합니다. NORMINV (확률, 평균, 표준 편차)

NORMSDIST 는 평균값이 0 이고 표준 편차가 1 인 표준 정규 분포의 누적 함수를 반환합니다. NORMSDIST(z)

NORMSINV 는 표준 정규 분포 누적 함수의 역함수를 반환합니다. 이 분포의 평균은 0 이고 표준 편차는 1 입니다. 확률론

Pearson 은-1.0 부터 1.0 (-1.0 및 피어슨 (배열 1, 배열 2)

PERCENTILE 은 숫자 범위의 k% 숫자 점을 반환합니다. 이 기능을 사용하여 허용 임계값을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 점수가 90% 이상인 테스트 후보를 식별할 수 있습니다. 백분위수 (배열, k)

PERCENTRANK 는 데이터 세트에 있는 특정 값의 백분율 순위를 반환합니다. 이 함수를 사용하여 데이터 세트에서 특정 데이터의 위치를 볼 수 있습니다. 예를 들어 PERCENTRANK 함수를 사용하여 모든 역량 테스트 점수에서 특정 역량 테스트 점수의 위치를 계산할 수 있습니다. PERCENTRANK (배열, x, 중요도)

PERMUT 은 주어진 오브젝트 그룹에서 선택한 여러 오브젝트의 정렬 수를 반환합니다. 배열은 내부 순서가 있는 오브젝트이거나 이벤트의 집합 또는 하위 세트일 수 있습니다. 배열은 표준횡단과 달리 표준횡단의 내부 순서는 의미가 없습니다. 이 함수는 복권 계산에서 확률에 사용할 수 있습니다. PERMUT (숫자, 숫자 _ 선택)

포아송은 포아송 분포를 반환합니다. 포아송 분포는 일반적으로 1 분 이내에 톨게이트를 통과하는 자동차의 수와 같이 일정 기간 동안의 이벤트 수를 예측하는 데 사용됩니다. 포아송 (x, 평균, 누적 값)

PROB 는 확률 이벤트 그룹에서 지정된 영역에 속하는 이벤트에 해당하는 확률 합계를 반환합니다. Upper_limit 가 제공되지 않으면 x _range 의 값이 lower_limit 와 같은 확률을 반환합니다. 확률 (x _ 범위, 확률 _ 범위, 하한, 상한)

QUARTILE 은 데이터 세트의 4 분위수를 반환합니다. 4 분위수는 일반적으로 판매 및 측정 데이터 세트의 전체 그룹을 그룹화하는 데 사용됩니다. 예를 들어 QUARTILE 함수를 사용하여 인구 중 상위 25% 의 소득 값을 찾을 수 있습니다. 4 분위수 (배열, 4 분위수)

RANK 는 숫자 그룹에서 숫자의 순위를 반환합니다. 값의 순위는 데이터 목록의 다른 값을 기준으로 합니다 (데이터 목록이 정렬된 경우 값의 순위는 현재 위치). 등급 (번호, 참조, 순서)

RSQ 는 알려진 Y 와 알려진 X 의 데이터 포인트에 따라 계산된 피어슨 곱 모멘트 상관 계수의 제곱을 반환합니다. 자세한 내용은 릴슨 함수를 참조하십시오. R 의 제곱 값은 y 분산과 x 분산의 비율로 해석될 수 있습니다. RSQ (알려진 y, 알려진 x)

SKEW 는 분포의 편향도를 반환합니다. 편향도는 평균을 중심으로 한 분포의 비대칭 정도를 반영합니다. 양수 바이어스는 비대칭 가장자리의 분포가 양수가 됨을 나타냅니다. 음의 바이어스는 비대칭 가장자리의 분포가 음수가 된다는 것을 의미합니다. 기울기 (숫자 1, 숫자 2, ...)

SLOPE 는 알려진 Y 와 알려진 X 의 데이터 포인트를 기준으로 한 선형 회귀선의 기울기를 반환합니다. 기울기는 선에 있는 두 점의 수직 거리와 수평 거리의 비율, 즉 회귀선의 변화율입니다. 기울기 (알려진 y 값, 알려진 x 값)

SMALL 은 데이터 세트의 k 번째 최소값을 반환합니다. 이 함수를 사용하여 데이터 세트의 특정 위치에 대한 숫자 값을 반환합니다. 소형 (배열, k)

표준화 분포의 표준화된 값을 반환합니다. 평균은 평균이고 표준 편차는 표준 편차입니다. 표준화 (x, 평균, 표준 편차)

STDEV 는 샘플의 표준 편차를 추정합니다. 표준 편차는 평균에 상대적인 편차 정도를 반영합니다. STDEV (숫자 1, 숫자 2, ...)

STDEVA 는 주어진 샘플을 기준으로 표준 편차를 추정합니다. 표준 편차는 평균에 상대적인 숫자의 불연속성을 반영합니다. 텍스트 및 논리 값 (예: TRUE 또는 FALSE) 도 계산됩니다. STDEVA (값 1, 값 2, ...)

STDEVP 는 인수로 제공된 전체 샘플의 전체 표준 편차를 반환합니다. 표준 편차는 평균에 상대적인 편차 정도를 반영합니다. STDEVP (번호 1, 번호 2, ...)

STDEVPA 는 샘플 전체의 표준 편차를 계산합니다. 표준 편차는 평균에 상대적인 숫자의 불연속성을 반영합니다. STDEVPA (값 1, 값 2, ...)

STEYX 는 선형 회귀 방법을 사용하여 Y 의 예측값을 계산할 때의 표준 오류를 반환합니다. 표준 오류는 단일 x 변수에 따라 계산된 y 예측 오류를 측정하는 데 사용됩니다. STEYX (알려진 y, 알려진 x)

TDIST 는 학생의 TD 분포 백분율 (확률) 을 반환하고, TD 분포의 값 (x) 은 t 의 계산된 값 (백분율이 계산됨) 입니다. Tdb 는 작은 샘플 데이터 세트의 가설 테스트에 사용됩니다. 이 함수를 사용하여 tab 분포에 대한 임계값 테이블을 대체합니다. TDIST(x, 자유도, 꼬리)

TINV 는 학생 TV 분포의 T 값을 확률 및 자유도의 함수로 반환합니다. 확률, 자유도

TREND 는 선형 회귀 맞춤점 세트의 세로좌표 값 (y 값) 을 반환합니다. 즉, 지정된 배열 known_y's 및 known_x's 에 적합한 선 (최소 제곱 사용) 을 찾아 선에서 지정된 배열 new_x 값에 해당하는 Y 값을 반환합니다. 추세 (알려진 y 값, 알려진 x 값, 새 x 값, 상수)

TRIMMEAN 은 데이터 세트의 내부 평균을 반환합니다. TRIMMEAN 은 데이터 세트의 머리와 꼬리에서 일정 비율의 데이터 포인트를 제거하고 평균화합니다. 분석에서 특정 데이터의 계산을 제외하려는 경우 이 함수를 사용합니다. TRIMMEAN (배열, 백분율)

TTEST 는 학생의 t 검사와 관련된 확률을 반환합니다. TTEST 함수를 사용하여 두 샘플이 두 개의 평균 값이 동일한 전체 모집단에서 나올 수 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. TTEST (배열 1, 배열 2, 꼬리, 유형)

VAR 는 샘플 분산을 추정합니다. VAR (숫자 1, 숫자 2, ...)

VARA 는 주어진 샘플을 기반으로 분산을 추정합니다. 숫자뿐만 아니라 텍스트 및 논리 값 (예: TRUE 및 FALSE) 도 계산됩니다. VARA (값 1, 값 2, ...)

VARP 는 샘플의 전체 분산을 계산합니다. VARP (숫자 1, 숫자 2, ...)

VARPA 는 샘플의 전체 분산을 계산합니다. 숫자뿐만 아니라 텍스트 및 논리 값 (예: TRUE 및 FALSE) 도 계산됩니다. VARPA (값 1, 값 2, ...)

WEIBULL 은 Weibull 분포를 반환합니다. 이 기능은 컴퓨팅 장치의 평균 무고장 시간과 같은 안정성 분석에 사용할 수 있습니다. 위불 (x, α, β, 누적)

ZTEST 는 z 검사의 이중 꼬리 p 값을 반환합니다. Z-test 는 데이터 세트나 배열을 기준으로 x 의 표준 점수를 생성하고 정규 분포의 이중 꼬리 확률을 반환합니다. 이 함수를 사용하여 전체적으로 추출된 특정 관찰에 대한 우도 추정을 반환할 수 있습니다. ZTEST (배열, x, 시그마)