རྟེན་གྲངས་ཀྱི་ཆ་ཤས་ལྔ་པ་བསྡོམས་རྩིས།

Module
Contents
Index 🔎︎

# རྟེན་གྲངས་ཀྱི་ཆ་ཤས་ལྔ་པ་བསྡོམས་རྩིས་

##

## YEAR

Calculates the skewness of a distribution using the population of a random variable.

### བརྡ་སྤྲོད།

SKEWP(Number1; Number2; ...; Number30)

Number 1, number 2...number 30 ནི་གྲངས་ཐང་དང་ས་ཁོངས་ཡིན།

Calculates the skewness of a distribution using the population, i.e. the possible outcomes, of a random variable. The sequence shall contain three numbers at least.

This function is part of the Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) standard Version 1.2. (ISO/IEC 26300:2-2015)

### དཔེ་གཞི།

SKEWP(2;3;1;6;8;5) returns 0.2828158928

SKEWP(A1:A6) returns 0.2828158928, when the range A1:A6 contains {2;3;1;6;8;5}

SKEWP(Number1; Number2) always returns zero, if Number1 and Number2 results in two numbers.

SKEWP(Number1) returns Err:502 (Invalid argument) if Number1 results in one number, because SKEWP cannot be calculated with one value.

## DEVSQ

དཔེ་འདེམས་ཆ་སྙོམས་ཐང་གཞིར་བྱས་པའི་ཧེ་བག་གི་རང་ཉིས་སྒྱུར་སྡོམས་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=MODE(A1:A50)

## FORECAST

ད་ཡོད་ཀྱི་ x དང་ y ཐང་གཞིར་བཟུང་ནས་འབྱུང་འགྱུར་ཚོད་དཔག་གིས་གཅོད་དགོས།

### བརྡ་སྤྲོད།

FORECAST(Value; data_Y; data_X)

Value ནི་ X ཐང་ཡིན་ Y ཐང་ནི་ཐིག་གཤིས་ཕྱིར་ལོག་སྟེང་ཚེག་དེ་ལ་ལྟོས་ཟླར་བྱས་ཏེ་རྩིས་རྒྱག་གིས་ཐོབ་བོ།

Data_Y ནི་ Y གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཚོ་གྲངས་སམ་ཁྱབ་ཁོངས་ཤེས་ཟིན་པ་ཡིན།

Data_X ནི་ཤེས་ཟིན་པའི་ xཡི་ལིང་ཚེའམ་ཁྱབ་ཁོངས་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=FORECAST(50; A1:A50; B1;B50) འདྲེན་སྤྱོད་གཉིས་ནང་གི་ X ཐང་དང་Y ཐང་ནི་ཐིག་གཤིས་ཀྱི་འགྲོ་ཕྱོགས་དང་ཕན་ཚུན་འབྲེལ་བའི་གནས་ཚུལ་འོག་ཕྱིར་ལོག་བྱེད་ X ཐང་ནི་50 སྐབས་ལྟོས་ཟླ་བྱེད་པའི་ Y ཡི་རེ་འདོད་སྤྲོད་པ།

## FORECAST.LINEAR

ད་ཡོད་ཀྱི་ x དང་ y ཐང་གཞིར་བཟུང་ནས་འབྱུང་འགྱུར་ཚོད་དཔག་གིས་གཅོད་དགོས།

### བརྡ་སྤྲོད།

FORECAST.LINEAR(Value; DataY; DataX)

Value ནི་ X ཐང་ཡིན་ Y ཐང་ནི་ཐིག་གཤིས་ཕྱིར་ལོག་སྟེང་ཚེག་དེ་ལ་ལྟོས་ཟླར་བྱས་ཏེ་རྩིས་རྒྱག་གིས་ཐོབ་བོ།

Data_Y ནི་ Y གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཚོ་གྲངས་སམ་ཁྱབ་ཁོངས་ཤེས་ཟིན་པ་ཡིན།

Data_X ནི་ཤེས་ཟིན་པའི་ xཡི་ལིང་ཚེའམ་ཁྱབ་ཁོངས་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=FORECAST(50; A1:A50; B1;B50) འདྲེན་སྤྱོད་གཉིས་ནང་གི་ X ཐང་དང་Y ཐང་ནི་ཐིག་གཤིས་ཀྱི་འགྲོ་ཕྱོགས་དང་ཕན་ཚུན་འབྲེལ་བའི་གནས་ཚུལ་འོག་ཕྱིར་ལོག་བྱེད་ X ཐང་ནི་50 སྐབས་ལྟོས་ཟླ་བྱེད་པའི་ Y ཡི་རེ་འདོད་སྤྲོད་པ།

## NORMSDIST

དངོས་རྣམ་རིམ་གསོག་ཁྱབ་ཚུལ་གྱི་བར་ཁོངས་ཚེག་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

It is GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

### བརྡ་སྤྲོད།

NORMSDIST(number)

number ནི་ཚད་གཞིའི་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་གྱི་གྲངས་ཐང་རྩིས་རྒྱག

### དཔེ་གཞི།

=NORMSDIST(1) 0.84ཕྱིར་ལོག། ཚད་ལྡན་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་འཁྱོག་ཐིག་འོག་ X ཐང་ 1 གཡོན་ངོས་ཀྱི་84%

## NORMSDIST

དངོས་རྣམ་རིམ་གསོག་ཁྱབ་ཚུལ་གྱི་བར་ཁོངས་ཚེག་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

NORM.S.DIST(Number; Cumulative)

number ནི་ཚད་གཞིའི་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་གྱི་གྲངས་ཐང་རྩིས་རྒྱག

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

### དཔེ་གཞི།

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

=NORMSDIST(1) 0.84ཕྱིར་ལོག། ཚད་ལྡན་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་འཁྱོག་ཐིག་འོག་ X ཐང་ 1 གཡོན་ངོས་ཀྱི་84%

## NORMSINV

དངོས་རྣམ་རིམ་གསོག་ཁྱབ་ཚུལ་རྟེན་གྲངས་ཀྱི་ལྡོག་པའི་རྟེན་གྲངས་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

NORMSINV(number)

Number ནི་ཚོད་རྩིས་ཐང་ཡིན་ འདི་གཞིར་བཟུང་ནས་ལྡོག་པའི་ཚད་ལྡན་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་རྩིས་རྒྱོབ།

### དཔེ་གཞི།

NORMSINV(0.908789) ཐོབ་འབྲས་ནི་1.3333ཡིན།

## NORMSINV

དངོས་རྣམ་རིམ་གསོག་ཁྱབ་ཚུལ་རྟེན་གྲངས་ཀྱི་ལྡོག་པའི་རྟེན་གྲངས་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

NORMSINV(number)

Number ནི་ཚོད་རྩིས་ཐང་ཡིན་ འདི་གཞིར་བཟུང་ནས་ལྡོག་པའི་ཚད་ལྡན་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་རྩིས་རྒྱོབ།

### དཔེ་གཞི།

NORMSINV(0.908789) ཐོབ་འབྲས་ནི་1.3333ཡིན།

## PERMUT

སྤྲད་པའི་གྲངས་ཚད་བྱ་ཡུལ་གྱིས་གྲུབ་པའི་རིམ་སྒྲིག་གྲངས་རྩིས་རྒྱོབ།

### བརྡ་སྤྲོད།

PERMUT(Count_1; Count_2)

Count_1ནི་བྱ་ཡུལ་ཡིན་པའི་བསྡོམས་འབོར།

Count_2 ནི་རིམ་སྒྲིག་ཁག་ནང་གི་བྱ་ཡུལ་གྱི་གྲངས་ཚད་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=PERMUT(6; 3) ཐོབ་འབྲས་ནི་ 120ཡིན། རྟག་སེ་དྲུག་གི་ནང་ནས་3 འཐེན་པའི་རིམ་སྒྲིག་ཧ་ལམ་བསྡོམས་ 120 ཡོད།

## PERMUTATIONA

ཁ་གཏད་ཚོ་ཞིག་གི་(བསྐྱར་ཟློས་བྱས་ཆོག་པའི་ཁ་གཏད་)སྟར་སྒྲིག་གྲངས་ཀ་ཡིན།

### བརྡ་སྤྲོད།

PERMUTATIONA(COUNT 1; COUNT 2)

Count_1ནི་བྱ་ཡུལ་ཡིན་པའི་བསྡོམས་འབོར།

Count_2 ནི་རིམ་སྒྲིག་ཁག་ནང་གི་བྱ་ཡུལ་གྱི་གྲངས་ཚད་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

གཞི་རྒྱུ་ 11ཡོད་པའི་ཚོགས་སྤྱི་ཞིག་གི་ནང་ནས་གཉིས་འདེམས་ན་འདེམས་ཚུལ་ ག་ཚོད་ཡོད་དམ་

PERMUTATIONA(11;2) ཐོབ་འབྲས་ནི་ 121ཡིན།

PERMUTATIONA(6; 3) ཐོབ་འབྲས་ནི་216རེད། རྟག་སེ་དྲུག་གི་ནང་ནས་རྐང་གསུམ་འཐེན་ཏེ་སྟར་སྒྲིག་བྱེད་པ་མ་ཟད་གཅིག་འཐེན་རྗེས་ རྐྱང་གཉིས་པ་མ་འཐེན་པའི་གོང་དུ་རྐང་འདི་ཕར་འཇོག་དགོས་ འདིའི་སྐབས་ཧ་ལམ་སྟར་སྒྲིག་བྱེད་ཚུལ་བསྡོམས་ 216ཡོད།

## PROB

ཐང་འདི་མཐའ་ཐུག་གཉིས་བར་གྱི་ཚོད་རྩིས་ཕྱིར་ལོག་བྱེད། གལ་སྲིད་ཐང་ End མེད་ན་ རྟེན་གྲངས་འདི་གཞི་གྲངས་ཐང་གཞིར་བཟུང་ Start ཐང་གི་རྩ་དོན་རྩིས་རྒྱག་ཚོད་རྩིས་དང་མཚུངས།

### བརྡ་སྤྲོད།

PROB(Data; Probability: Start; End)

Data ནི་ཚོ་གྲངས་སམ་དཔེ་གཞིའི་ནང་གི་གཞི་གྲངས་ཚོ་ཞིག་ཡིན།

Probability ནི་འབྲེལ་ཡོད་ཚོད་རྩིས་ཀྱི་ཚོ་གྲངས་སམ་ས་ཁོངས་ཡིན།

Start ནི་གྲངས་ཐང་བར་ཁོངས་ཀྱི་འགོ་ཚུགས་པ་ཡིན་ཕྱོད་ག་ཚོད་ཡིན་པ་བར་ཁོངས་འདིར་བསྡོམས་པར་བྱེད།

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.

### དཔེ་གཞི།

=PROB(A1:A50; B1:B50; 50; 60) A1:A50 ས་ཁོངས་ནང་གི་ཐང་ཡས་མཐའ་མས་མཐའི་ 50 དང་ 60 བར་དུ་གནས་པའི་ཕྱོད་ག་ཚོད་ཡིན་པ་རྩིས་རྒྱོབ། ས་ཁོངས་ A1:A50 ནང་གི་ཐང་ཁག་ས་ཁོངས་ B1:B50 ནང་ཚང་མར་ལྟོས་ཟླའི་ཐང་ཞིག་ཡིན།

## RANK

གྲངས་ཀ་ནི་དཔེ་འདེམས་ནང་གི་གནས་སྒྲིག་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

RANK(Value; Data; Type)

Value ནི་གནས་སྒྲིག་གཏན་འཁེལ་བྱེད་དགོས་པའི་གྲངས་ཐང་ཡིན།

Data ནི་ཚོ་གྲངས་སམ་དཔེ་གཞིའི་ནང་གི་གཞི་གྲངས་ཚོ་ཞིག་ཡིན།

Type (འདེམས་རུང་)གནས་སྒྲིག་གི་རྣམ་པ་གཏན་འཁེལ་བྱེད། = 0 རིམ་འཕར་རིམ་སྒྲིག་མཚོན་ = 1 ཡིས་རིམ་ཆག་རིམ་སྒྲིག་མཚོན།

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.

### དཔེ་གཞི།

=RANK(A10; A1:A50) ་ A10 ས་ཁོངས་ཀྱི་གྲངས་ཐང་A1:A50 གྲངས་ཐང་ས་ཁོངས་གནས་སྒྲིག་ཕྱིར་ལོགབྱེད། གལ་སྲིད་ Value ས་ཁོངས་འདིའི་ནང་མེད་ན་ནོར་འཁྲུལ་གྱི་བརྡ་འཕྲིན་ཞིག་མངོན་ནོ།

## 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.

The difference between RANK.AVG and RANK.EQ occurs when there are duplicates in the list of values. The RANK.EQ function returns the lower rank, whereas the RANK.AVG function returns the average rank.

### བརྡ་སྤྲོད།

RANK(Value; Data; Type)

Value ནི་གནས་སྒྲིག་གཏན་འཁེལ་བྱེད་དགོས་པའི་གྲངས་ཐང་ཡིན།

Data ནི་ཚོ་གྲངས་སམ་དཔེ་གཞིའི་ནང་གི་གཞི་གྲངས་ཚོ་ཞིག་ཡིན།

Type (འདེམས་རུང་)གནས་སྒྲིག་གི་རྣམ་པ་གཏན་འཁེལ་བྱེད། = 0 རིམ་འཕར་རིམ་སྒྲིག་མཚོན་ = 1 ཡིས་རིམ་ཆག་རིམ་སྒྲིག་མཚོན།

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.

### དཔེ་གཞི།

=RANK(A10; A1:A50) ་ A10 ས་ཁོངས་ཀྱི་གྲངས་ཐང་A1:A50 གྲངས་ཐང་ས་ཁོངས་གནས་སྒྲིག་ཕྱིར་ལོགབྱེད། གལ་སྲིད་ Value ས་ཁོངས་འདིའི་ནང་མེད་ན་ནོར་འཁྲུལ་གྱི་བརྡ་འཕྲིན་ཞིག་མངོན་ནོ།

## 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.

The difference between RANK.AVG and RANK.EQ occurs when there are duplicates in the list of values. The RANK.EQ function returns the lower rank, whereas the RANK.AVG function returns the average rank.

### བརྡ་སྤྲོད།

RANK(Value; Data; Type)

Value ནི་གནས་སྒྲིག་གཏན་འཁེལ་བྱེད་དགོས་པའི་གྲངས་ཐང་ཡིན།

Data ནི་ཚོ་གྲངས་སམ་དཔེ་གཞིའི་ནང་གི་གཞི་གྲངས་ཚོ་ཞིག་ཡིན།

Type (འདེམས་རུང་)གནས་སྒྲིག་གི་རྣམ་པ་གཏན་འཁེལ་བྱེད། = 0 རིམ་འཕར་རིམ་སྒྲིག་མཚོན་ = 1 ཡིས་རིམ་ཆག་རིམ་སྒྲིག་མཚོན།

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.

### དཔེ་གཞི།

=RANK(A10; A1:A50) ་ A10 ས་ཁོངས་ཀྱི་གྲངས་ཐང་A1:A50 གྲངས་ཐང་ས་ཁོངས་གནས་སྒྲིག་ཕྱིར་ལོགབྱེད། གལ་སྲིད་ Value ས་ཁོངས་འདིའི་ནང་མེད་ན་ནོར་འཁྲུལ་གྱི་བརྡ་འཕྲིན་ཞིག་མངོན་ནོ།

## SKEW

ཁྱབ་ཚུལ་གྱི་ཆ་མི་འགྲིག་པའི་ཚད་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=SKEW(A1:A50) འདྲེན་སྤྱོད་གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཡོ་འཁྱོག་ཚད་རྩིས་རྒྱག་པ།

## SLOPE

ཐིག་གཤིས་ཕྱིར་ལོག་ཐིག་གི་གསེག་ཕྱོད་ཕྱིར་ལོག་བྱེད། གསེག་ཕྱོད་ནི་ y ཐང་དང་ x ཐང་གིས་བཀོད་སྒྲིག་བྱས་པའི་གཞི་གྲངས་ཚེག་གིས་ཐག་གཅོད་དོ།

### བརྡ་སྤྲོད།

SLOPE(array-Y; array-X)

Data_Yནི་ Y གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཚོ་གྲངས་སམ་ལིང་ཚེ་ཡིན།

Data_X ནི་ X གཞི་གྲངས་ཀྱི་ལིང་ཚེ་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=COVAR(A1:A30; B1:B30)

## STANDARDIZE

སྐབས་བསྟུན་འགྱུར་ཚད་ནི་ཚད་ལྡན་ཐང་ལ་བརྗེ་འགྱུར་བྱ།

### བརྡ་སྤྲོད།

STANDARDIZE(number; mean; STDEV)

number ནི་ཚད་ལྡན་ཅན་གྱི་གྲངས་ཐང་ཡིན།

mean ཁྱབ་ཚུལ་གྱི་ཨང་རྩིས་ཆ་སྙོམས་ཐང་ཡིན།

standard_devནི་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་གྱི་ཚད་གཞིའི་ཁྱད་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=STANDARDIZE(11; 10; 1) ཕྱིར་ལོག་ 1 གྲངས་ཐང་ 11 ནི་ཆ་སྙོམས་ཐང་ནི་ 10དང་ ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་ 1 ཡིན་པའི་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་ནང་ཆ་སྙོམས་ཐང་ 10 ཡན་ཡིན་པར་གནས་ གྲངས་ཐང་1 ནི་ཚད་ལྡན་དངོས་རྣམ་ཁྱབ་ཚུལ་ནང་ཆ་སྙོམས་ཐང་0 ཡན་ཡིན་པར་གནས་པ་དང་མཚུངས་སོ།

## STDEV

དཔེ་འདེམས་གཞིར་བཟུང་ནས་ཚད་ལྡན་ཧེ་བག་ཚོད་རྩིས་གྱིས།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=STDEV(A1:A50) གཞི་གྲངས་འདྲེན་སྤྱོད་རྨང་གཞིར་བྱས་ནས་ཚོད་རྩིས་བྱས་པའི་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

## STDEVA

དཔེ་འདེམས་རྩིས་རྒྱག་གི་ཚོད་དཔག་ཐང་གི་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་གཞིར་བཟུང་བའོ།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=STDEV(A1:A50) གཞི་གྲངས་འདྲེན་སྤྱོད་རྨང་གཞིར་བྱས་ནས་ཚོད་རྩིས་བརྒྱབ་པའི་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

## STDEVP

རྣམ་གྲངས་ཡོངས་རྫོགས་གཞིར་བཟུང་ནས་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་རྩིས་རྒྱག་པ།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=STDEVP(A1:A50) ས་ཁོངས་འདིའི་ནང་གི་གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་སྤྲོད་པ།

## STDEVP

རྣམ་གྲངས་ཡོངས་རྫོགས་གཞིར་བཟུང་ནས་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་རྩིས་རྒྱག་པ།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=STDEVP(A1:A50) ས་ཁོངས་འདིའི་ནང་གི་གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་སྤྲོད་པ།

## STDEVP

རྣམ་གྲངས་ཡོངས་རྫོགས་གཞིར་བཟུང་ནས་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་རྩིས་རྒྱག་པ།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=STDEVP(A1:A50) ས་ཁོངས་འདིའི་ནང་གི་གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་སྤྲོད་པ།

## STDEVPA

རྣམ་གྲངས་ཡོངས་རྫོགས་གཞིར་བཟུང་ནས་ཚད་གཞིའི་ཧེ་བག་རྩིས་རྒྱག་པ།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=STDEVPA(A1:A50) འདྲེན་སྤྱོད་གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཚད་ལྡན་ཧེ་བག་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

## STEYX

ཕྱིར་ལོག་ནང་ x རེ་རེའི་སྔོན་རྩིས་ y ཐང་གི་ཚད་གཞིའི་ནོར་འཁྲུལ་ཡིན།

### བརྡ་སྤྲོད།

STEYX(data_Y; data_X)

Data_Yནི་ Y གཞི་གྲངས་ཀྱི་ཚོ་གྲངས་སམ་ལིང་ཚེ་ཡིན།

Data_X ནི་ X གཞི་གྲངས་ཀྱི་ལིང་ཚེ་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=COVAR(A1:A30; B1:B30)

## 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.

### བརྡ་སྤྲོད།

CHIDIST(number; degrees_freedom)

Number གཞིར་བྱས་ནས་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ཐང་རྩིས་རྒྱོབ།

Degrees_freedom ནི་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ནང་གི་རང་དབང་ཚད་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=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.

### བརྡ་སྤྲོད།

CHIDIST(number; degrees_freedom)

Number གཞིར་བྱས་ནས་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ཐང་རྩིས་རྒྱོབ།

Degrees_freedom ནི་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ནང་གི་རང་དབང་ཚད་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=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.

### བརྡ་སྤྲོད།

TINV(Number; degrees_freedom)

Number ནི་ཚོད་རྩིས་ཐང་ཡིན་ འདི་ གཞིར་བཟུང་ནས་ལྡོག་པའི་ t ཁྱབ་ཚུལ་རྩིས་རྒྱག་པ།

Degrees_freedom ནི་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ནང་གི་རང་དབང་ཚད་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

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

## TDIST

t ཁྱབ་ཚུལ་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

TDIST(number; degrees_freedom; mode)

Number གཞིར་བྱས་ནས་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ཐང་རྩིས་རྒྱོབ།

Degrees_freedom ནི་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ནང་གི་རང་དབང་ཚད་ཡིན།

Mode = 1 རྐྱང་མཇུག་ཚོད་རྒྱུགས་ཕྱིར་ལོག་བྱེད་ Mode = 2 ཆ་མཇུག་ཚོད་རྒྱུགས་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### དཔེ་གཞི།

=MODE(A1:A50)

## TDIST

t ཁྱབ་ཚུལ་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

TDIST(number; degrees_freedom; mode)

Number གཞིར་བྱས་ནས་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ཐང་རྩིས་རྒྱོབ།

Degrees_freedom ནི་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ནང་གི་རང་དབང་ཚད་ཡིན།

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

### དཔེ་གཞི།

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

## TINV

t ཁྱབ་ཚུལ་རྟེན་གྲངས་ཀྱི་ལྡོག་པའི་རྟེན་གྲངས་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

TINV(Number; degrees_freedom)

Number ནི་ཚོད་རྩིས་ཐང་ཡིན་ འདི་ གཞིར་བཟུང་ནས་ལྡོག་པའི་ t ཁྱབ་ཚུལ་རྩིས་རྒྱག་པ།

Degrees_freedom ནི་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ནང་གི་རང་དབང་ཚད་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=TINV(0.1; 6) ཕྱིར་ལོག་ 1.94

## TINV

t ཁྱབ་ཚུལ་རྟེན་གྲངས་ཀྱི་ལྡོག་པའི་རྟེན་གྲངས་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

### བརྡ་སྤྲོད།

TINV(Number; degrees_freedom)

Number ནི་ཚོད་རྩིས་ཐང་ཡིན་ འདི་ གཞིར་བཟུང་ནས་ལྡོག་པའི་ t ཁྱབ་ཚུལ་རྩིས་རྒྱག་པ།

Degrees_freedom ནི་ t-ཁྱབ་ཚུལ་ནང་གི་རང་དབང་ཚད་ཡིན།

### དཔེ་གཞི།

=TINV(0.1; 6) ཕྱིར་ལོག་ 1.94

## TTEST

ཕྱིར་ལོག་དང་ Student ཡི་ t ཚོད་རྒྱུགས་འབྲེལ་ཡོད་ཀྱི་ཚོད་རྩིས།

### བརྡ་སྤྲོད།

TTEST(Data_1; Data_2; Mode; Type)

Data_1 ནི་ཟིན་བྲིས་དང་པོའི་འབྲེལ་ཡོད་ཚོ་གྲངས་སམ་གཞི་གྲངས་ཚོ་ཞིག་གོ།

Data_2 ནི་ཟིན་བྲིས་གཉིས་པའི་འབྲེལ་ཡོད་ཚོ་གྲངས་སམ་གཞི་གྲངས་ཚོ་ཞིག་ཡིན།

mode = 1 རྐྱང་མཇུག་ཚོད་རྒྱུགས་རྩིས་རྒྱག་ mode = 2 ཆ་མཇུག་ཚོད་རྒྱུགས།

type ལག་བསྟར་བྱ་རྒྱུའི་ t ཚོད་རྒྱུགས་ཀྱི་རིགས་གསལ་པོརའགོད་དགོས། type 1 ཆ་འགྲིག་མཚོན། type 2 ཡིས་མ་དཔེ་གཉིས་མཚོན་ ཁྱད་སྒྱུར་མཚུངས་པ་ཡིན་(ཁྱད་སྒྱུར་མཚུངས་པ་)type 3 མ་དཔེ་གཉིས་མཚོན་ ཁྱད་སྒྱུར་མཚུངས་པ་མིན་(ཁྱད་སྒྱུར་མི་འདྲ་བའི་)།

### དཔེ་གཞི།

=COVAR(A1:A30; B1:B30)

## TTEST

ཕྱིར་ལོག་དང་ Student ཡི་ t ཚོད་རྒྱུགས་འབྲེལ་ཡོད་ཀྱི་ཚོད་རྩིས།

### བརྡ་སྤྲོད།

TTEST(Data_1; Data_2; Mode; Type)

Data_1 ནི་ཟིན་བྲིས་དང་པོའི་འབྲེལ་ཡོད་ཚོ་གྲངས་སམ་གཞི་གྲངས་ཚོ་ཞིག་གོ།

Data_2 ནི་ཟིན་བྲིས་གཉིས་པའི་འབྲེལ་ཡོད་ཚོ་གྲངས་སམ་གཞི་གྲངས་ཚོ་ཞིག་ཡིན།

mode = 1 རྐྱང་མཇུག་ཚོད་རྒྱུགས་རྩིས་རྒྱག་ mode = 2 ཆ་མཇུག་ཚོད་རྒྱུགས།

type ལག་བསྟར་བྱ་རྒྱུའི་ t ཚོད་རྒྱུགས་ཀྱི་རིགས་གསལ་པོརའགོད་དགོས། type 1 ཆ་འགྲིག་མཚོན། type 2 ཡིས་མ་དཔེ་གཉིས་མཚོན་ ཁྱད་སྒྱུར་མཚུངས་པ་ཡིན་(ཁྱད་སྒྱུར་མཚུངས་པ་)type 3 མ་དཔེ་གཉིས་མཚོན་ ཁྱད་སྒྱུར་མཚུངས་པ་མིན་(ཁྱད་སྒྱུར་མི་འདྲ་བའི་)།

### དཔེ་གཞི།

=COVAR(A1:A30; B1:B30)

## VAR

དཔེ་འདེམས་ཚོད་རྩིས་ཀྱི་ཁྱད་སྒྱུར་གཞིར་བྱས་སོ།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=MODE(A1:A50)

## VARA

ཚོད་རྩིས་ནི་དཔེ་འདེམས་ཐེངས་ཤིག་གི་ཁྱད་སྒྱུར་གཞིར་བྱས་པ་ཡིན། ཡིག་འབྲུའི་ཐང་ནི་ 0ཡིན།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=AVERAGE(A1:A50)

## VARP

དཔེ་འདེམས་ཚོད་རྩིས་ཀྱི་ཁྱད་སྒྱུར་གཞིར་བྱས་སོ།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=MODE(A1:A50)

## VARP

ཁྱོན་ཡོངས་ཀྱི་མ་དཔེའི་རྩིས་རྒྱག་ཁྱད་སྒྱུར་གཞིར་བྱས།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=MODE(A1:A50)

## VARP

ཁྱོན་ཡོངས་ཀྱི་མ་དཔེའི་རྩིས་རྒྱག་ཁྱད་སྒྱུར་གཞིར་བྱས།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=MODE(A1:A50)

## VARPA

རྣམ་གྲངས་ཡོངས་རྫོགས་གཞིར་བཟུང་ནས་ཁྱད་སྒྱུར་རྩིས་རྒྱག། ཡིག་དེབ་ཀྱི་ཐང་ནི་ 0ཡིན།

### བརྡ་སྤྲོད།

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

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

### དཔེ་གཞི།

=AVERAGEA(A1:A50)

## WEIBULL

Weibull ཁྱབ་ཚུལ་ཐང་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

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.

### བརྡ་སྤྲོད།

WEIBULL(Number; Alpha; Beta; C)

Number ཐང་གང་ཞིག་རྩིས་རྒྱག་པ་གཏན་འཁེལ་བྱེད་པའི་ཝིལ་པེར་ཁྱབ་ཚུལ་གཏན་འཁེལ་བྱེད།

Alpha ནི་ Weibull ཁྱབ་ཁོངས་གྱི་ Alpha ཞུགས་གྲངས་ཡིན།

Beta ནི་ Weibull ཁྱབ་ཁོངས་ཀྱི་ beta ཞུགས་གྲངས་ཡིན།

C indicates the type of function.

### དཔེ་གཞི།

=WEIBULL(2; 1; 1; 1)ཕྱིར་ལོག་ 0.86བྱེད།

See also the Wiki page.

## WEIBULL.DIST

Weibull ཁྱབ་ཚུལ་ཐང་ཕྱིར་ལོག་བྱེད།

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.

### བརྡ་སྤྲོད།

WEIBULL(Number; Alpha; Beta; C)

Number ཐང་གང་ཞིག་རྩིས་རྒྱག་པ་གཏན་འཁེལ་བྱེད་པའི་ཝིལ་པེར་ཁྱབ་ཚུལ་གཏན་འཁེལ་བྱེད།

Alpha ནི་ Weibull ཁྱབ་ཁོངས་གྱི་ Alpha ཞུགས་གྲངས་ཡིན།

Beta ནི་ Weibull ཁྱབ་ཁོངས་ཀྱི་ beta ཞུགས་གྲངས་ཡིན།

C indicates the type of function.

### དཔེ་གཞི།

=WEIBULL(2; 1; 1; 1)ཕྱིར་ལོག་ 0.86བྱེད།

See also the Wiki page.

འབྲེལ་ཡོད་གཙོ་དོན་

Functions by Category