統計関数 5

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# 統計関数５

##

## YEAR

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

### 構文

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

数値 1; 数値 2;...数値 30 は数値または範囲です。

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)

### 例

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

標本平均に基づいて偏差値の平方和を返します。

### 構文

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

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

### 例

=DEVSQ(A1:A50)

## FORECAST

既存の x 値と y 値に基づき、将来値を予測します。

### 構文

FORECAST(値; データ Y; データ X)

値 は x 値で、その値に対応する線形回帰上の y 値が計算されます。

データ Y は、既知の Y の行列または範囲です。

データ X は、既知の X の行列または範囲です。

### 例

=FORECAST(50;A1:A50;B1;B50) は、両方の参照の X 値と Y 値が線形トレンドでリンクされている場合の X 値 50 に対して期待される Y 値を返します。

## FORECAST.LINEAR

既存の x 値と y 値に基づき、将来値を予測します。

### 構文

FORECAST.LINEAR(Value; DataY; DataX)

値 は x 値で、その値に対応する線形回帰上の y 値が計算されます。

データ Y は、既知の Y の行列または範囲です。

データ X は、既知の X の行列または範囲です。

### 例

=FORECAST(50;A1:A50;B1;B50) は、両方の参照の X 値と Y 値が線形トレンドでリンクされている場合の X 値 50 に対して期待される Y 値を返します。

## NORM.S.DIST

標準正規分布の累積分布関数の値を返します。標準正規分布は、平均が0で標準偏差が1です。

### 構文

NORM.S.DIST(数値; 累積)

数値 は、標準正規累積分布を計算する対象となる値です。

累積は0 または FALSE の場合、標準正規分布の密度関数値を計算します。 0 以外または TRUE の場合、標準正規分布の分布関数値を計算します

### 例

=NORM.S.DIST(1;0) は 0.2419707245 を返します。

=NORM.S.DIST(1;1) は 0.8413447461を返します。 これは、X=1、標準正規分布曲線及、びX軸で囲まれた領域は全体の84 % であることを意味します。

## NORM.S.INV

標準正規分布の逆関数値を返します。

### 構文

NORM.S.INV(数値)

数値 は、逆標準正規分布が計算される確率です。

### 例

=NORMSINV(0.908789) は、1.3333 を返します。

## NORMSDIST

標準正規分布の累積分布関数の値を返します。分布は、平均が 0 で標準偏差が 1 です。

GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

### 構文

NORMSDIST(数値)

数値 は、標準正規累積分布を計算する対象となる値です。

### 例

=NORMSDIST(1) は、0.84 を返します。X 値 1 の左の標準正規分布曲線の下の領域は、領域全体の 84% です。

## NORMSINV

標準正規累積分布のパーセント点を返します。

### 構文

NORMSINV(数値)

数値 は、逆標準正規分布が計算される確率です。

### 例

=NORMSINV(0.908789) は、1.3333 を返します。

## PERMUT

一定の個数のものに対する重複順列の総数を返します。

### 構文

PERMUT(カウント 1; カウント 2)

カウント 1 は、オブジェクトの合計です。

カウント 2 は、各順列のオブジェクト数です。

### 例

=PERMUT(6;3) は、120 を返します。6 枚のトランプのうち 3 枚のトランプを連続して選択する組み合わせは、120 とおりあります。

## PERMUTATIONA

指定した数のオブジェクトについて、重複順列の数を返します。

### 構文

PERMUTATIONA(カウント 1; カウント 2)

カウント 1 は、オブジェクトの合計です。

カウント 2 は、各順列のオブジェクト数です。

### 例

11個の要素の中から２個の要素を選ぶ場合の重複順列の総数を求めます。

=PERMUTATIONA(11;2) は、121 を返します。

=PERMUTATIONA(6;3) は、216 を返します。次のトランプを引く前に各トランプを戻す場合、6 枚のトランプのうち 3 枚のトランプを連続して選択する組み合わせは、216 とおりあります。

## PROB

ある範囲の値が 2 つの限界内にある確率密度を返します。End 値がない場合、この関数は、データ値が Start の値と等しいという原則に基づいて確率密度を計算します。

### 構文

PROB(Data; Probability; Start; End)

データ は、行列または標本データの範囲です。

確率 とは、対応する確率の行列もしくは範囲です。

下限 は、対象となる確率変数の下限です。

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.

### 例

=PROB(A1:A50;B1:B50;50;60) は、A1:A50 の範囲内の値が 50 から 60 の制限内でもある確率を返します。A1:A50 の範囲内のすべての値が、B1:B50 の範囲内にある確率を持っています。

## RANK

標本に含まれる数値の順位を返します。

### 構文

RANK(数値;データ;タイプ)

数値 は、順位を求める数値です。

データ は、行列または標本データの範囲です。

タイプ (オプション) はシーケンス順です。

Type = 0 は、配列の最後の項目から最初の項目への降順を意味します (これがデフォルトです)。

Type = 1 は、範囲の最初の項目から最後の項目への昇順を意味します。

### 例

=RANK(A10;A1:A50) は、値範囲 A1:A50 の A10 の値のランクを返します。Value が範囲内に存在しない場合は、エラーメッセージが表示されます。

## 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.

### 構文

RANK(数値;データ;タイプ)

数値 は、順位を求める数値です。

データ は、行列または標本データの範囲です。

タイプ (オプション) はシーケンス順です。

Type = 1 は、範囲の最初の項目から最後の項目への昇順を意味します。

Type = 1 は、範囲の最初の項目から最後の項目への昇順を意味します。

### 例

=RANK(A10;A1:A50) は、値範囲 A1:A50 の A10 の値のランクを返します。Value が範囲内に存在しない場合は、エラーメッセージが表示されます。

## 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.

### 構文

RANK(数値;データ;タイプ)

数値 は、順位を求める数値です。

データ は、行列または標本データの範囲です。

タイプ (オプション) はシーケンス順です。

Type = 1 は、範囲の最初の項目から最後の項目への昇順を意味します。

Type = 1 は、範囲の最初の項目から最後の項目への昇順を意味します。

### 例

=RANK(A10;A1:A50) は、値範囲 A1:A50 の A10 の値のランクを返します。Value が範囲内に存在しない場合は、エラーメッセージが表示されます。

## SKEW

分布の歪度を返します。

### 構文

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

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

### 例

==SKEW(A1:A50) は、参照されているデータのスキューの値を計算します。

## SLOPE

回帰直線の傾きを返します。 傾きは、Y 値 と X 値に設定されたデータポイントから求めます。

### 構文

SLOPE(データ Y; データ X)

データ Y は、Y データの配列または行列です。

データ X は、X データの配列または行列です。

### 例

=SLOPE(A1:A50;B1:B50)

## STANDARDIZE

ランダムな変数を標準化得点に変換します。

### 構文

STANDARDIZE(数値;平均値;標準偏差)

数値 は、標準化される値です。

平均 は、分布の算術平均値です。

標準偏差 は、分布の標準偏差です。

### 例

=STANDARDIZE(11;10;1) は、1 を返します。平均 10、標準偏差 1 の正規分布での値 11 は平均 10 より上です。同じく値 1 も標準正規分布の平均より上にあります。

## STDEV

標本に基づき、標準偏差を予測します。

### 構文

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

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

### 例

=STDEV(A1:A50) は、参照されているデータの推定標準偏差を返します。

## STDEV.P

母集団に基づき、標準偏差を返します。

### 構文

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

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

### 例

=STDEV.P(A1:A50) は参照されているデータの標準偏差を返します。

## STDEV.S

母集団の標本の基づき、標準偏差を計算します。

### 構文

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

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

### 例

=STDEV.S(A1:A50)は、参照されているデータの標準偏差を返します。

## STDEVA

標本に基づき、推定値の標準偏差を計算します。

### 構文

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

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

### 例

=STDEVA(A1:A50) は、参照されているデータに基づく推定標準偏差を返します。

## STDEVP

母集団に基づき、標準偏差を返します。

### 構文

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

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

### 例

=STDEVP(A1:A50) は、参照されているデータの標準偏差を返します。

## STDEVPA

母集団に基づき、標準偏差を返します。

### 構文

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

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

### 例

=STDEVPA(A1:A50) は、参照されているデータの標準偏差を返します。

## STEYX

回帰直線において、回帰の各 x の y 値の標準誤差を返します。

### 構文

STEYX(データ Y; データ X)

データ Y は、Y データの配列または行列です。

データ X は、X データの配列または行列です。

### 例

=STEXY(A1:A50;B1:B50)

## T.DIST

t 分布を返します。

### 構文

T.DIST(数値; 自由度; 累積)

数値はt分布が算出される値です。

自由度 はt分布の自由度数です。

累積 が 0 または FALSE のときt 分布の密度関数値を返します。1 または TRUE のとき、分布関数値を返します。

### 例

=T.DIST(1; 10; TRUE)は 0.8295534338 を返します。

## T.DIST.2T

スチューデントのT 分布の両側確率を計算します。スチューデントのT 分布は連続確率分布で、頻繁に小規模のサンプルデータセットに対する仮説検定に用いられます。

### 構文

CHIDIST(数値; 自由度)

数値 は t 分布が算出される値です。

自由度は、ｔ 分布の自由度数です。

### 例

=T.DIST.2T(1; 10) は 0.3408931323 になります。

## T.DIST.RT

スチューデントのT 分布の右側確率を計算します。スチューデントのT 分布は連続確率分布で頻繁に小規模のサンプルデータセットに対する仮説検定に用いられます。

### 構文

T.DIST.RT(数値; 自由度)

数値 は t 分布が算出される値です。

自由度 は、t 分布の自由度数です。

### 例

=T.DIST.RT(1; 10) 0.1704465662 になります。

## T.INV

t 分布の逆関数を返します。

### 構文

TINV(数値; 自由度)

数値は、両側検定 t 分布に関する確率です。

自由度 は、t 分布の自由度数です。

### 例

=TINV(0.1;6) は、1.94 を返します。

## T.INV.2T

スチューデントのT 分布の両側確率を計算します。スチューデントのT 分布は連続確率分布で、頻繁に小規模のサンプルデータセットに対する仮説検定に用いられます。

### 構文

TINV(数値; 自由度)

数値は、両側検定 t 分布に関する確率です。

自由度 は、t 分布の自由度数です。

### 例

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

## T.TEST

生徒の t 検定に関連する確率を返します。

### 構文

TTEST(データ 1; データ 2; モード; タイプ)

データ 1 は、最初の記録のデータの依存行列または範囲です。

データ 2 は、2 番目の記録のデータの依存行列または範囲です。

モード に 1 を指定すると片側検定、2 を指定すると両側検定が行われます。

種類 は検定の方法です。1 は、データ１とデータ２に対して対応のある場合の平均値の差の検定、2 は等分散を仮定した (通常の) 2 群の平均値の差の検定、3 は等分散でない場合の (welch の方法による) 2 群の平均値の差の検定です。

### 例

=TTEST(A1:A50;B1:B50;2;2)

## TDIST

t 分布を返します。

### 構文

TDIST(数値; 自由度; モード)

数値 は t 分布が計算される値です。

自由度 は、t 分布の自由度数です。

モード に 1 を指定すると片側確率、2 を指定すると両側確率を返します。

### 例

=TDIST(12;5;1)

## TINV

t 分布の逆関数を返します。

### 構文

TINV(数値; 自由度)

数値は、両側検定 t 分布に関する確率です。

自由度 は、t 分布の自由度数です。

### 例

=TINV(0.1;6) は、1.94 を返します。

## TTEST

生徒の t 検定に関連する確率を返します。

### 構文

TTEST(データ 1; データ 2; モード; タイプ)

データ 1 は、最初の記録のデータの依存行列または範囲です。

データ 2 は、2 番目の記録のデータの依存行列または範囲です。

モード に 1 を指定すると片側検定、2 を指定すると両側検定が行われます。

種類 は検定の方法です。1 は、データ１とデータ２に対して対応のある場合の平均値の差の検定、2 は等分散を仮定した (通常の) 2 群の平均値の差の検定、3 は等分散でない場合の (welch の方法による) 2 群の平均値の差の検定です。

### 例

=TTEST(A1:A50;B1:B50;2;2)

## VAR

標本に基づいて分散を予測します。

### 構文

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

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

### 例

=VAR(A1:A50)

## VAR.P

母集団に基づき、分散を返します

### 構文

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

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

### 例

=VARP(A1:A50)

## VAR.S

標本に基づき分散を推定します。

### 構文

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

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

### 例

=VAR.S(A1:A50)

## VARA

標本に基づいて不偏分散を予測します。文字列データは 0 とみなされます。

### 構文

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

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

### 例

=VARA(A1:A50)

## VARP

母集団に基づき、分散を返します。

### 構文

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

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

### 例

=VARP(A1:A50)

## VARPA

母集団に基づき、分散を返します。文字列データは 0 とみなされます。

### 構文

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

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

### 例

=VARPA(A1:A50)

## WEIBULL

ワイブル分布の値を返します。

ワイブル分散は連続確率分布で、パラメーター α > 0 (shape)、β > 0 (scale) を持ちます。

C が 1 なら、WIBULL は確率密度関数を計算します。

C が 1 なら、WEIBULL は累積分散関数を計算します。

### 構文

WEIBULL(数値;α;β;関数形式)

数値 は、ワイブル分布の算出に用いられる値です。

α は、ワイブル分布の α パラメーターです。

β は、ワイブル分布の β パラメーターです。

関数形式 は関数の種類です。

### 例

=WEIBULL(2;1;1;1) は、0.86 を返します。

See also the Wiki page.

## WEIBULL.DIST

ワイブル分布の値を返します。

ワイブル分散は連続確率分布で、パラメーター α > 0 (shape)、β > 0 (scale) を持ちます。

C が 1 なら、WIBULL は確率密度関数を計算します。

C が 1 なら、WEIBULL は累積分散関数を計算します。

### 構文

WEIBULL(数値;α;β;関数形式)

数値 は、ワイブル分布の算出に用いられる値です。

α は、ワイブル分布の α パラメーターです。

β は、ワイブル分布の β パラメーターです。

関数形式 は関数の種類です。

### 例

=WEIBULL(2;1;1;1) は、0.86 を返します。

See also the Wiki page.

関連項目

Functions by Category