Функции рабочего листа статистические. Использование Мастера функций - Автоматизация решения задач пользователя

Excel программирование статистический

Статистические функции

Применение статистических функций облегчает пользователю статистический анализ данных.

Целый ряд статистических функций Excel предназначен для анализа вероятностей. Ниже приведено описание некоторых наиболее распространенных функций:

FРАСП

Синтаксис:

FРАСП(х, степени_свободы1,степени_свободы2)

Результат: F-распределение вероятности. Эту функцию можно использовать, чтобы определить, имеют ли два множества данных различные степени плотности.

ВЕРОЯТНОСТЬ

Синтаксис:

ВЕРОЯТНОСТЬ( х_интервал, интервал_вероятностей, нижний_предел, верхний_предел).

Результат: Значение вероятности того, что значение из интервала находится внутри заданных пределов.

ДИСП

Синтаксис:

ДИСП(число1, число2, ...)

Результат: Дисперсия выборки. Аргументы рассматриваются как выборка из генеральной совокупности.

ДИСПР

Синтаксис:

ДИСПР(число1,число2, ...)

Результат: Дисперсия генеральной совокупности. Аргументы представляют всю генеральную совокупность.

ДИСПА

Синтаксис:

ДИСПА(значение1, значение2, ...)

Результат: Дисперсия выборки. Аргументы рассматриваются как выборка из генеральной совокупности, содержащей наряду с числовыми и логические значения, а также текст.

ДИСПРА

Синтаксис:

ДИСПРА(значение1,значение2,...)

Результат: Дисперсия генеральной совокупности. Аргументы представляют всю генеральную совокупность.

ДОВЕРИТ

Синтаксис:

ДОВЕРИТ(альфа, станд_откл, размер)

Результат: Доверительный интервал для среднего генеральной совокупности. Доверительный интервал - окрестность среднего выборки (интервал, содержащий значение среднего выборки, равноудаленное от концов интервала).

КВАДРОТКЛ

Синтаксис:

КВАДРОТКЛ(число1, число2, ...)

Результат: Сумма квадратов отклонений точек данных от их среднего.

КВПИРСОН

Синтаксис:

КВПИРСОН(известные_значения_у, известные_значения_х)

Результат: Квадрат коэффициента корреляции Пирсона для точек данных в аргументах известные_значения_у и известные_значения_х. Значение r-квадрат можно интерпретировать как отношение дисперсии для у к дисперсии для х.

КОВАР

Синтаксис:

КОВАР(массив1, массив2)

Результат: Ковариация (среднее произведений отклонений для каждой пары точек данных). Ковариация используется для определения связи между двумя множествами данных.

КОРЕЛ

Синтаксис:

КОРЕЛ(массив1, массив2)

Результат: Коэффициент корреляции между интервалами ячеек аргументов массив1 и массив2. Коэффициент корреляции используется для определения наличия взаимосвязи между двумя свойствами.

ЛГРФПРИБЛ

Синтаксис:

ЛГРФПРИБЛ(известные_значения_у, известные_значения_х, конст, статистика)

Результат: Возвращает матрицу, описывающую экспоненциальную кривую (у = bm/х), которая была рассчитана из заданных значений: первое значение результирующей матрицы есть основание экспоненты (т), второе значение - коэффициент (Ь).

ЛИНЕЙН

Синтаксис:

ЛИНЕЙН(известные_значения_у, известные_значения_х, конст, статистика)

Результат: Эта функция использует метод наименьших квадратов, чтобы найти уравнение прямой линии, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую.

ЛОГНОРМОБР

Синтаксис:

ЛОГНОРМОБР(вероятность, среднее, стандартное_отклонение)

Результат: Обратная функция логарифмического нормального распределения х, где 1/(х) имеет нормальное распределение с параметрами среднее и стандартное>_отклотние. Если р = ЛОГНОРМОБР(х,...), то ЛОГНОРМОБР(p,...)= х, Логарифмическое нормальное распределение используется для анализа логарифмически преобразованных данных.

МАКС

Синтаксис:

МАКС(число1, число2, ...)

Результат: Наибольшее значение в списке аргументов.

МЕДИАНА

Синтаксис:

МEДИАНА(число1, число2, ...)

Результат: Медиана заданного множества чисел (число, которое является серединой множества чисел: половина чисел больше, чем медиана, а половина чисел меньше, чем медиана).

МИН

Синтаксис:

МИН(число1, число2, ...)

Результат: Наименьшее значение в списке аргументов.

МОДА

Синтаксис:

МОДА(число1, число2, ...)

Результат: Наиболее часто встречающееся значение в массиве или интервале данных. Так же, как и функция МЕДИАНА, функция МОДА является мерой взаимного расположения значений.

НОРМАЛИЗАЦИЯ

Синтаксис:

НОРМАЛИЗАЦИЯ(х, среднее, стандартное_откл)

Результат: Нормализованное значение для распределения, характеризуемого средним и стандартным отклонением.

НОРМРАСП

Синтаксис:

НОРМРАСП(х, среднее, стандартное_откл, интегральная)

Результат: Нормальная функция распределения для указанного среднего и стандартного отклонения. Эта функция имеет очень широкий диапазон применения в статистике, включая проверку гипотез.

ПРЕДСКАЗ

Синтаксис:

ПРЕДСКАЗ(х, известные_значения_у, известные_значения_х)

Результат: Значение функции в точке х, предсказанное на основе линейной регрессии, для массивов известных значений х и у или интервалов данных. Эту функцию можно использовать для прогнозирования будущих продаж, потребностей в оборудовании или тенденций потребления.

РАНГ

Синтаксис:

РАНГ(число, ссылка, порядок)

Результат: Ранг числа в списке чисел. Ранг числа - это показатель его величины относительно других значений в списке. (Если список отсортировать, то ранг числа будет его позицией.).

РОСТ

Синтаксис:

РОСТ(известные_значения_у, известные_значения_х, новые_значения_х, конст)

Результат: Аппроксимирует экспериментальной кривой известные_значения_у и извест-ные_значения_х и возвращает значения этой кривой, соответствующие значениям х, которые определяются аргументом новые_значения_х.

СРГЕОМ

Синтаксис:

СРГЕОМ(число1, число2, ...)

Результат: Среднее геометрическое значений массива или интервала положительных чисел. Например, функцию СРГЕОМ можно использовать для вычисления средних темпов роста, если задан составной доход с переменными ставками.

СРЗНАЧ

Синтаксис:

СРЗНАЧ(число1, число2, ...)

Результат: Среднее значение (среднее арифметическое) аргументов.

СРОТКЛ

Синтаксис:

СРОТКЛ(число1, число2, ...)

Результат: Среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего. Функция СРОТКЛ является мерой разброса множества данных.

СТАНДОТКЛОН

Синтаксис:

СТАНДОТКЛОН(число1, число2, ...)

Результат: Оценка стандартного отклонения по выборке. Стандартное отклонение - это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.

СТАНДОТКЛОНП

Синтаксис:

СТАНДОТКЛОНП(число1,число2,...)

Результат: Стандартное отклонение по генеральной совокупности. Стандартное отклонение - это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.

СТАНДОТКЛОНА

Синтаксис:

СТАНДОТКЛОНА(значение1, значение2, ...)

Результат: Оценка стандартного отклонения по выборке, содержащей наряду с числовыми и логические значения, а также текст.

СТАНДОТКЛОНПА

Синтаксис:

СТАНДОТКЛОНПА(значение1, значение2, ...)

Результат: Оценка стандартного отклонения по генеральной совокупности, содержащей наряду с числовыми и логические значения, а также текст.

СЧЕТ

Синтаксис:

СЧЕТ(значение1, значение2, ...)

Результат: Количество чисел в списке аргументов. Функция СЧЕТ используется для получения количества числовых ячеек в интервалах или массивах ячеек.

СЧЕТЗ

Синтаксис:

СЧЕТЗ(значение1, значение2, ... )

Результат: Количество всех значений (любого типа), приведенных в качестве аргументов.

ЧАСТОТА

Синтаксис:

ЧАСТОТА(массив_данных, массив_карманов)

Результат: Распределение частот в виде вертикального массива. Для данного множества значений и данного множества карманов ("карман" соответствует понятию интервала в математике) частотное распределение показывает, сколько исходных значений попадает в каждый интервал.

ЭКСПРАСП

Синтаксис:

ЭКСПРАСП(х, лямбда, интегральная)

Результат: Экспоненциальное распределение. Функция ЭКСПРАСП используется для моделирования временных задержек между событиями, например для определения того, сколько времени займет денежный перевод в автоматизированном банке.

Мастер Функций

Для построения вычислений редактор Excel содержит более 400 встроенных функций. Вводить в формулу названия функций и значения входных параметров непосредственно с клавиатуры не всегда удобно, поэтому в Excel существует специальное средство для работы с функциями -- Мастер Функций.

Мастер функций вызывается нажатием кнопки S* Вставить функцию из группы команд Библиотека функций вкладки Формулы.

Чтобы воспользоваться Мастером функций, необходимо выполнить следующие действия:

    1. Установить курсор в ячейку, в которую требуется ввести формулу. 2. Воспользоваться кнопкой Вставить функцию группы команд Библиотека функций. 3. В появившемся диалоговом окне выбрать категорию Математические, в поле Выберите функцию указать требуемую функцию - СУММЕСЛИ - и нажать кнопку ОК. 4. В открывшемся диалоговом окне Аргументы функции осуществить ввод исходных данных.

После выполнения всех указанных действий для завершения процесса создания формулы необходимо нажать кнопку ОК в окне Мастера функций. При этом готовая формула вставляется в редактируемую ячейку, и в ячейке отображается результат ее работы.

Похожие статьи




Функции рабочего листа статистические. Использование Мастера функций - Автоматизация решения задач пользователя

Предыдущая | Следующая