통계가 어떤 함수를 사용하는지, 어떻게 표현하는지 아시는 분 계신가요? 어 서, 만약 당신이 알고, 말해 주시기 바랍니다.

"Excel 함수 응용 통계 함수 상세 자습서" 라는 문장 한 편을 볼 수 있습니다.

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 시험과 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, ...)

Expndist 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)

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

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 세트에서 가장 큰 숫자를 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)

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

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

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

Normasinv 는 표준 정규 분포 누적 함수의 역수를 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 REARSON 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)