книги / Теория вероятностей и математическая статистика. Прикладная статистика с использованием MS EXCEL
.pdfГАММАОБР (вероятность; альфа; бета)
Возвращает обратное гамма-распределение. Эта функция используется для изучения переменных, которые, возможно, имеют асимметричное распределение.
ГАММАНЛОГ (х)
Возвращает натуральный логарифм гамма-функции.
ГАММАРАСП (х; альфа; бета; интегральная)
Возвращает гамма-распределение. Эту функцию можно использовать для изучения переменных, которые имеют асимметричное распределение. Гамма-распределение обычно используется в теории очередей.
ГИПЕРГЕОМЕТ (число_успехов_в_выборке; размер_выборки; число_успехов_в_совокупности; размер_совокупности)
Возвращает гипергеометрическое распределение. ГИПЕРГЕОМЕТ возвращает вероятность заданного количества успехов в выборке, если задан размер выборки, количество успехов в генеральной совокупности и размер генеральной совокупности.
ДИСП (число1; число2; ...)
Дает несмещенную оценку дисперсии по выборке.
ДИСПА (число1; число2; ...)
Дает несмещенную оценку дисперсии по выборке. Наряду с числовыми в расчетах участвуют текстовые и логические значения.
ДИСПР (число1; число2; ...)
Вычисляет дисперсию для генеральной совокупности. Дает смещенную оценку дисперсии поконечной выборке.
ДИСПРА (число1; число2; ...)
Вычисляет дисперсию для генеральной совокупности. Наряду с числовыми в расчетах участвуют текстовые и логи-
161
ческие значения. Дает смещенную оценку дисперсии по конечной выборке.
ДОВЕРИТ (альфа; станд_откл; размер)
Возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности. Доверительный интервал – это интервал с обеих сторон от среднего выборки.
КВАДРОТКЛ (число1; число2; ...)
Возвращает сумму квадратов отклонений точек данных от их среднего.
КВАРТИЛЬ (массив; часть)
Возвращает квартиль множества данных. Квартиль часто используются при анализе продаж, чтобы разбить генеральную совокупность на группы. Например, можно использовать функцию КВАРТИЛЬ, чтобы найти 25 % наиболее доходных предприятий среди всех.
КВПИРСОН (известные_значения_у; известные_значения_х)
Возвращает квадрат коэффициента корреляции Пирсона для точек данных в аргументах известные_значения_y и из-
вестные_значения_х. Значение r-квадрат можно интерпре-
тировать как отношение дисперсии для у к дисперсии для х.
КОВАР (массив1; массив2)
Возвращает ковариацию, то есть среднее произведений отклонений для каждой пары точек данных. Ковариация используется для определения связи между двумя множествами данных. Например, можно проверить, соответствует ли более высокому уровню доходов более высокий уровень образования.
КОРРЕЛ (массив1; массив2)
Возвращает коэффициент корреляции между диапазонами ячеек массив1 и массив2. Коэффициент корреляции используется для определения наличия взаимосвязи между двумя
162
свойствами. Например, можно установить зависимость между средней температурой в помещении и использованием кондиционера.
КРИТБИНОМ (число_испытаний; вероятность_успеха; альфа)
Возвращает наименьшее значение, для которого интегральное биномиальное распределение больше или равно заданному критерию. Эта функция используется в приложениях, связанных с контролем качества. Например, функция КРИТБИНОМ используется для определения наибольшего допустимого числа дефектных комплектующих, которые можно удалять со сборочнойлиниибезотбраковкивсегоизделия.
ЛГРФПРИБЛ (известные_значения_у; известные_значения_х; конст; статистика)
Вычисляет экспоненциальную кривую, аппроксимирующую данные, и возвращает массив, описывающий эту кривую. Функция ЛГРФПРИБЛ возвращает массив {mn; mn–1; ...; m 1; b}.
ЛИНЕЙН (известные_значения_у; известные_значения_х; конст; статистика)
Эта функция использует метод наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую. ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.
ЛОГНОРМОБР(вероятность; среднее; стандартное_отклонение)
Возвращает обратную функцию логарифмического нормального распределения х, где ln(х) имеет нормальное распределение с параметрами «среднее» и «стандартное_отклонение». Логарифмическое нормальное распределение используется для анализа логарифмически преобразованных данных.
163
ЛОГНОРМРАСП (х; среднее; стандартное_откл)
Возвращает интегральное логарифмическое нормальное распределение для х, где ln(х) имеет нормальное распределение с параметрами «среднее» и «стандартное_откл». Эта функция используется для анализа данных, которые были логарифмически преобразованы.
МАКС (число1; число2; ...)
Возвращает максимальное значение из списка аргументов.
МАКСА (число1; число2; ...)
Возвращает максимальное значение из списка аргументов. Наряду с числовыми сравниваются также текстовые и логические значения.
МЕДИАНА (число1; число2; ...)
Возвращает медиану заданных чисел. Медиана – это число, которое является серединой множества чисел, то есть половина чисел имеет значения большие, чем медиана, а половина чисел – меньшие, чем медиана.
МИН (число1; число2; . . . )
Возвращает наименьшее значение в списке аргументов.
МИНА (число1; число2; . . . )
Возвращает наименьшее значение в списке аргументов. Наряду с числовыми сравниваются также текстовые и логические значения.
МОДА (число1; число2; . . . )
Возвращает наиболее часто встречающееся значение в массиве или интервале данных. Так же, как и функция МЕДИАНА, функция МОДА является мерой взаимного расположения значений.
НАИБОЛЬШИЙ (массив; k)
Возвращает k-е наибольшее значение из множества данных. Эта функция используется, чтобы выбрать значе-
164
ние по его относительному местоположению. Например, функцию НАИБОЛЬШИЙ можно использовать, чтобы определить наилучший, второй или третий результат в баллах, показанный при тестировании.
НАИМЕНЬШИЙ (массив; k)
Возвращает k-e наименьшее значение во множестве данных. Эта функция используется для определения значения, занимающего определенное относительное положение во множестве данных.
НАКЛОН (известные_значения_у; известные_значения_х)
Возвращает наклон линии линейной регрессии для точек данных в аргументах известные_значения_у и извест-
ные_значения_х. Наклон определяется как частное от деления расстояния по вертикали на расстояние по горизонтали между двумя любыми точками прямой, то есть наклон — это скорость изменения значений вдоль прямой.
НОРМАЛИЗАЦИЯ (х; среднее; стандартное_откл)
Возвращает нормализованное значение для распределения, характеризуемого средним и стандартным отклонением.
НОРМОБР (вероятность; среднее; стандартное_откл)
Возвращает обратное нормальное распределение для указанного среднего и стандартного отклонения.
НОРМРАСП (х; среднее; стандартное_откл; интегральная)
Возвращает нормальную функцию распределения для указанного среднего и стандартного отклонения. Эта функция имеет очень широкий круг приложений в статистике, включая проверку гипотез.
НОРМСТОБР (вероятность)
Возвращает обратное значение стандартного нормального распределения. Это распределение имеет среднее, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице.
165
НОРМСТРАСП (z)
Возвращает стандартное нормальное интегральное распределение. Это распределение имеет среднее, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Эта функция используется вместо таблицы для стандартной нормальной кривой.
ОТРБИНОМРАСП (число_неудач; число_успехов; вероятность_успеха)
Возвращает отрицательное биномиальное распределение. ОТРБИНОМРАСП возвращает вероятность того, что случится число_неудач неудачных испытаний, прежде чем будет достигнуто число_успехов успешных испытаний, при том условии, что вероятность успешного испытания постоянна и равна значению аргумента вероятность_успеха. Эта функция подобна биномиальному распределению, за тем исключением, что количество успехов фиксированное, а количество испытаний переменное. Как и в случае биномиального распределения, испытания считаются независимыми.
ОТРЕЗОК(известные_значения_х; известные_значения_у)
Возвращает отрезок, отсекаемый на оси линией линейной регрессии, проведенной через точки данных, определяе-
мых аргументами известные_значения_х и извест-
ные_значения_y. Точка пересечения – это точка, в которой линия линейной регрессии пересекает ось у. Эта функция используется, когда нужно определить значение зависимой переменной при значении независимой переменной, равном нулю. Например, функцию ОТРЕЗОК можно использовать, чтобы предсказать электрическое сопротивление металла при температуре 0 градусов, если имеются данные измерений при комнатной температуре и выше.
ПЕРЕСТ(число; число_выбранных)
Возвращает количество перестановок для заданного числа объектов, которые выбираются из общего числа объектов.
166
Перестановка – это любое множество или подмножество объектов или событий, в котором имеет значение внутренний порядок. Этим перестановки отличаются от сочетаний, для которых внутренний порядок несуществен. Эта функция используется, например, для вычисления вероятностей в лотереях.
ПЕРСЕНТИЛЬ (массив; k)
Возвращает k-ю персентиль для значений из интервала. Эта функция используется для определения порога приемлемости. Например, можно принять решение экзаменовать только тех кандидатов, которые набрали баллов больше, чем 90-я персентиль.
ПИРСОН (массив1; массив2)
Возвращает коэффициент корреляции Пирсона r, безразмерный индекс в интервале от –1,0 до 1,0 включительно, который отражает степень линейной зависимости между двумя множествами данных.
ПРЕДСКАЗ (х; известные_значения_у; известные_значения_х)
Возвращает предсказанное значение функции в точке х на основе линейной регрессии для массивов известных значений х и у или интервалов данных. Эту функцию можно использовать для предсказания будущих продаж, потребностей в оборудовании или тенденций потребления.
ПРОЦЕНТРАНГ (массив; х; разрядность)
Возвращает процентное содержание значения во множестве данных. Эта функция используется для оценки относительного положения точки данных во множестве данных.
ПУАССОН (х; среднее; интегральная)
Возвращает распределение Пуассона. Обычное применение распределения Пуассона состоит в предсказании
167
количества событий, происходящих за определенное время, например количество машин, появляющихся на площади за одну минуту.
РАНГ (число; ссылка; порядок)
Возвращает ранг числа в списке чисел. Ранг числа – это его величина относительно других значений в списке. (Если список отсортировать, то ранг числа будет его позицией.)
РОСТ(известные_значения_у; известные_значения_х; новые_значения_х; конст)
Аппроксимирует экспериментальной кривой извест-
ные_значения_y и известные_значения_х и возвращает соответствующие этой кривой значения для значений х, определяемых аргументом новые_значения_х.
СКОС (число1; число2; ...)
Возвращает асимметрию распределения. Асимметрия характеризует степень несимметричности распределения относительно его среднего. Положительная асимметрия указывает, что распределение скошено в сторону положительных значений. Отрицательная асимметрия указывает, что распределение скошено в сторону отрицательных значений.
СРГАРМ (число1; число2; …)
Возвращает среднее гармоническое множества данных. Среднее гармоническое – это величина, обратная среднему арифметическому обратных величин.
СРГЕОМ (число1; число2; ...)
Возвращает 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.
168
СРЗНАЧ (число1; число2; ...)
Возвращает среднее (арифметическое) своих аргументов.
СРЗНАЧА (число1; число2; ...)
Возвращает среднее (арифметическое) своих аргументов. Наряду с числовыми в расчетах участвуют текстовые и логические значения.
СРОТКЛ (число1; число2; ...)
Возвращает среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего. СРОТКЛ является мерой разброса множества данных.
СТАНДОТКЛОН (число1; число2; ...)
Оценивает стандартное отклонение по исправленной оценке дисперсии выборки. Стандартное отклонение – это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.
СТАНДОТКЛОНА (число1; число2; ...)
Оценивает стандартное отклонение по исправленной оценке дисперсии выборки. Стандартное отклонение – это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего. Наряду с числовыми в расчетах участвуют текстовые и логические значения.
СТАНДОТКЛОНП (число1; число2; ...)
Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности. Оценивает стандартное отклонение по смещенной оценке дисперсии для конечной выборки. Стандартное отклонение – это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.
СТАНДОТКЛОНПА (число1; число2; ...)
Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности. Оценивает стандартное отклонение по смещенной оценке дисперсии для конечной выборки. Стан-
169
дартное отклонение – это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего. Наряду с числовыми в расчетах участвуют текстовые и логические значения.
СТОШYХ (известные_значения_у; известные_значения_х)
Возвращает стандартную ошибку предсказанных значений у для каждого значения х в регрессии. Стандартная ошибка – это мера ошибки предсказанного значения у для отдельного значения х.
СТЬЮДРАСП (х; степени_свободы; хвосты)
Возвращает t-распределение Стьюдента. Распределение Стьюдента используется для проверки гипотез для небольших выборок. Эту функцию можно использовать вместо таблицы критических значений для t-распределения.
СТЬЮДРАСПОБР (вероятность; степени_свободы)
Возвращает обратное распределение Стьюдента для заданного числа степеней свободы.
СЧЕТ (значение1; значение2; ...)
Подсчитывает количество чисел в списке аргументов. Функция СЧЕТ используется для получения количества числовых ячеек в интервалах или массивах ячеек.
СЧЕТЗ (значение1; значение2; ...)
Подсчитывает количество непустых значений в списке аргументов. Функция СЧЕТЗ используется для подсчета количества ячеек с данными в интервале или массиве.
ТЕНДЕНЦИЯ (известные_значения_х; известные_значения_х; новые_значения_х; конст)
Возвращает значения в соответствии с линейным трендом. Аппроксимирует прямой линией (по методу наименьших квадратов) массивы известные_значения_у и извест-
170