Module
Contents
Index 🔎︎

# तथ्याङ्कीय प्रकार्यहरू खण्ड एक

## COUNTIFS

Returns the count of cells that meet criteria in multiple ranges.

## B

बायनोमिनल वितरण सहित नमूनाको सम्भाव्यता फर्काउँदछ ।

### वाक्य संरचना

B(परीक्षणहरू;SP;T_1;T_2)

परीक्षा स्वतन्त्र परीक्षाहरूको सङ्ख्या हो ।

SP हरेक परीक्षाको सफलताको सम्भाव्यता हो ।

T_1 परीक्षणहरूको सङ्ख्याका लागि तल्लो सीमा परिभाषित गर्दछ ।

T_2 (वैकल्पिक) परीक्षणहरूको सङ्ख्याका लागि माथिल्लो सीमा परिभाषित गर्दछ ।

### उदाहरण

डाएसको दश वटा थ्रोहरू बन्ने संभावना कति हुन्छ, जसमा छैंटौं दुई निश्चित आउनु पर्ने छ ? छैटौं (वा अरू कुनैसङ्ख्या)को सम्भाव्यता १/६ हुन्छ । तल दिएका सूत्रले ती तत्वहरूलाई संयोजन गर्दछन्:

=B(10; 1/6; 2) ले २९% को सम्भाव्यता फर्काउँदछ।

## BETADIST

संचिति बेटा सम्भाव्यता घनत्व प्रकार्यको उल्टो फर्काउँदछ ।

### वाक्य संरचना

BETADIST(सङ्ख्या;अल्फा;बेटा;सुरु;अन्त्य)

सङ्ख्या प्रकार्य मूल्यांकन गर्ने सुरु र अन्त्य बीचको मान हो ।

अल्फा वितरण सम्मको परामिति हो ।

बिटा वितरणमा परामिति हो ।

सुरु (वैकल्पिक) सङ्ख्या का लागि तल्लो सीमा हो ।

अन्त्य (वैकल्पिक) सङ्ख्या का लागि माथिल्लो सीमा हो ।

Cumulative (optional) can be 0 or False to calculate the probability density function. It can be any other value or True or omitted to calculate the cumulative distribution function.

In the LibreOffice Calc functions, parameters marked as "optional" can be left out only when no parameter follows. For example, in a function with four parameters, where the last two parameters are marked as "optional", you can leave out parameter 4 or parameters 3 and 4, but you cannot leave out parameter 3 alone.

### उदाहरण

=BETADIST(0.75;3;4) returns the value 0.96.

## BETADIST

बेटा प्रकार्य फर्काउँदछ।

### वाक्य संरचना

BETA.DIST(Number; Alpha; Beta; Cumulative; Start; End)

सङ्ख्या प्रकार्य मूल्यांकन गर्ने सुरु र अन्त्य बीचको मान हो ।

अल्फा वितरण सम्मको परामिति हो ।

बिटा वितरणमा परामिति हो ।

Cumulative (required) can be 0 or False to calculate the probability density function. It can be any other value or True to calculate the cumulative distribution function.

सुरु (वैकल्पिक) सङ्ख्या का लागि तल्लो सीमा हो ।

अन्त्य (वैकल्पिक) सङ्ख्या का लागि माथिल्लो सीमा हो ।

In the LibreOffice Calc functions, parameters marked as "optional" can be left out only when no parameter follows. For example, in a function with four parameters, where the last two parameters are marked as "optional", you can leave out parameter 4 or parameters 3 and 4, but you cannot leave out parameter 3 alone.

### उदाहरणहरू

=BETA.DIST(2;8;10;1;1;3)ले मान ०.६८५४७०६ फर्काउँछ।

=BETA.DIST(2;8;10;0;1;3)ले मान १.४८३७६४६ फर्काउँदछ

## BETAINV

संचिति बेटा सम्भाव्यता घनत्व प्रकार्यको उल्टो फर्काउँदछ ।

### वाक्य संरचना

BETAINV(सङ्ख्या;अल्फा;बेटा;सुरु;अन्त्य)

सङ्ख्या प्रकार्य मूल्यांकन गर्ने सुरु र अन्त्य बीचको मान हो ।

अल्फा वितरण सम्मको परामिति हो ।

बिटा वितरणमा परामिति हो ।

सुरु (वैकल्पिक) सङ्ख्या का लागि तल्लो सीमा हो ।

अन्त्य (वैकल्पिक) सङ्ख्या का लागि माथिल्लो सीमा हो ।

In the LibreOffice Calc functions, parameters marked as "optional" can be left out only when no parameter follows. For example, in a function with four parameters, where the last two parameters are marked as "optional", you can leave out parameter 4 or parameters 3 and 4, but you cannot leave out parameter 3 alone.

### उदाहरण

=BETAINV(0.5; 5; 10)ले मान ०.३३ फर्काउँदछ।

## BETAINV

संचिति बेटा सम्भाव्यता घनत्व प्रकार्यको उल्टो फर्काउँदछ।

### वाक्य संरचना

BETAINV(सङ्ख्या;अल्फा;बेटा;सुरु;अन्त्य)

सङ्ख्या प्रकार्य मूल्यांकन गर्ने सुरु र अन्त्य बीचको मान हो ।

अल्फा वितरण सम्मको परामिति हो ।

बिटा वितरणमा परामिति हो ।

सुरु (वैकल्पिक) सङ्ख्या का लागि तल्लो सीमा हो ।

अन्त्य (वैकल्पिक) सङ्ख्या का लागि माथिल्लो सीमा हो ।

In the LibreOffice Calc functions, parameters marked as "optional" can be left out only when no parameter follows. For example, in a function with four parameters, where the last two parameters are marked as "optional", you can leave out parameter 4 or parameters 3 and 4, but you cannot leave out parameter 3 alone.

### उदाहरण

=BETA.INV(0.5;5;10) ले मान ०.३२५७५११५५३ फर्काउँदछ।

## BINOM.INV

Returns the smallest value for which the cumulative binomial distribution is greater than or equal to a criterion value.

### वाक्य संरचना

BINOM.INV(Trials; SP; Alpha)

परीक्षणहरू परीक्षणहरूको जम्मा सङ्ख्या हो ।

SP हरेक परीक्षाको सफलताको सम्भाव्यता हो ।

Alpha The border probability that is attained or exceeded.

### उदाहरण

=BINOM.INV(8;0.6;0.9) returns 7, the smallest value for which the cumulative binomial distribution is greater than or equal to a criterion value.

## BINOMDIST

व्यक्तिगत टर्म बाइनोमियल वितरण सम्भाव्यता फर्काउँदछ ।

### वाक्य संरचना

BINOMDIST(X;परीक्षणहरू;SP;C)

X परिक्षहरूको सेटमा सफलताहरूको सङ्ख्या हो ।

परीक्षा स्वतन्त्र परीक्षाहरूको सङ्ख्या हो ।

SP हरेक परीक्षाको सफलताको सम्भाव्यता हो ।

C = ० ले एकल घटनाको सम्भाव्यता गणना गर्दछ र C = १ ले संचिति सम्भाव्यता गणना गर्दछ ।

### उदाहरण

=BINOMDIST(A1; 12; 0.5; 0) ले (यदि A1मा मानहरू ० बाट १२ प्रविष्टि गरेको खण्डमा) सिक्काको १२ फ्लिपहरूका लागि सम्भाव्यता देखाउँदछ जसमा A1मा प्रविष्टि गरेको पटकहरूको निश्चित सङ्ख्या हेडहरू आउने छन्।

=BINOMDIST(A1; 12; 0.5; 1) उही श्रृङ्खलाका लागि संचिति सम्भाव्यताहरू देखाउँदछ । उदाहरणका लागि, A1 = ४, श्रृङ्खलाका लागि संचिति सम्भाव्यता ०,१,२,३ वा ४ पटक हेडहरू (अ-संलग्न OR) हो।

## BINOMDIST

ले व्यक्तिगत टर्म बाइनोमियल वितरण सम्भाव्यता फर्काउँदछ ।

### वाक्य संरचना

BINOMDIST(X;परीक्षणहरू;SP;C)

X परिक्षहरूको सेटमा सफलताहरूको सङ्ख्या हो ।

परीक्षा स्वतन्त्र परीक्षाहरूको सङ्ख्या हो ।

SP हरेक परीक्षाको सफलताको सम्भाव्यता हो ।

C = ० ले एकल घटनाको सम्भाव्यता गणना गर्दछ र C = १ ले संचिति सम्भाव्यता गणना गर्दछ ।

### उदाहरण

=BINOM.DIST(A1; 12; 0.5; 0) ले (यदि A1मा मानहरू ० बाट १२ प्रविष्टि गरेको खण्डमा) सिक्काको १२ फ्लिपहरूका लागि सम्भाव्यता देखाउँदछ जसमा A1मा प्रविष्टि गरेको पटकहरूको निश्चित सङ्ख्या हेडहरू आउने छन्।

=BINOMDIST(A1; 12; 0.5; 1) उही श्रृङ्खलाका लागि संचिति सम्भाव्यताहरू देखाउँदछ। उदाहरणका लागि, A1 = ४, श्रृङ्खलाका लागि संचिति सम्भाव्यता ०,१,२,३ वा ४ पटक हेडहरू (अ-संलग्न OR) हो।

## CHIDIST

आत्मनिर्भरताका लागि चाई-स्क्वायर्डमा आधारित परीक्षण दुई परीक्षण श्रृङ्खलाको रेन्डम वितरण मार्फत डेभियन्सको संम्भाव्यता फर्काउँदछ। CHITEST डेटाको चाई-स्क्वायर्ड वितरण फर्काउँदछ।

CHITESTद्वारा निर्धारित सम्भाव्यताले CHIDISTपनि निर्धारण गर्न सक्ने छ, जुन केसमा अनियमित नमूनाको ची वर्गले त्यसपछि डेटा पङ्क्तिको सट्टामा परामितिको रूपमा पास गर्न जरुरी हुने छ ।

### वाक्य संरचना

CHITEST(Data_B; Data_E)

Data_Bसुपरिवेक्षणको एरे हो ।

Data_E अपेक्षित मानहरूको दायरा हो ।

### उदाहरण

| Data_B (मूल्याङ्कित) | Data_E (अपेक्षित)
1 | १९५ | १७०
2 | १५१ | १७०
3 | १४८ | १७०
4 | १८९ | १७०
5 | 183 | १७०
6 | १५४ | १७०

=CHISQ.TEST(A1:A6;B1:B6) बराबर ०.०२०९७०८०२९ हुन्छ। यो सम्भाव्यता हो जसले काल्पनिक ची-वर्ग वितरणको मूल्यांङ्कित डेटाहरूसँग सन्तुष्ट गर्दछ।

## CHIDIST

तोकेको ची वर्गबाट सम्भाव्यता मान फर्काउँदछ । CHIDIST ले अनियमित नमूनाका लागि दिनु पर्ने ची वर्ग मान तुलाना गर्दछ त्यो (तुलना गरेको मान-अपेक्षित मान )^२/अपेक्षित मान काल्पनिक चाई स्क्वायर्ड सहित को सबै मानहरूका लागि गणना गर्दछ र परिकल्पनाहरूको लगि परीक्षण गर्न त्रुटिहरूको यो सम्भाव्यताबाट निर्धारण गर्दछ ।

CHIDISTद्वारा निर्धारण गरिएको सम्भाव्यता CHITESTद्वारा पनि निर्धारण गर्न गरिन्छ ।

### वाक्य संरचना

CHIDIST (सङ्ख्या; degrees_freedom)

सङ्ख्या त्रुटि सम्भाव्याता निर्धारण गर्नलाई प्रयोग गरिएको अनियमित नमूनाको ची-वर्ग मान हो ।

Degrees_freedom परीक्षण स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू हुन् ।

### उदाहरण

=CHIDIST(13.27; 5) ०.०२ सित बराबर हुन्छ।

यदि अनियमित नमूनाको ची वर्ग मान १३.२७ हो र परीक्षणसँग स्वतन्त्रताको ५ डिग्रीहरू भएको खण्डमा त्यसपका परिकल्पनाहरू २ % को त्रुटि सम्भाव्यता सहित आश्वासन गरिन्छ ।

## CHIDIST

Returns the probability density function or the cumulative distribution function for the chi-square distribution.

### वाक्य संरचना

TDIST(सङ्ख्या; Degrees_freedom; मोड)

सङ्ख्या त्रुटि सम्भाव्याता निर्धारण गर्नलाई प्रयोग गरिएको अनियमित नमूनाको ची-वर्ग मान हो ।

Degrees_freedom परीक्षण स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू हुन् ।

Cumulative can be 0 or False to calculate the probability density function. It can be any other value or True to calculate the cumulative distribution function.

### उदाहरण

=CHISQ.DIST(3; 2; 0) equals 0.1115650801, the probability density function with 2 degrees of freedom, at x = 3.

=CHISQ.DIST(3; 2; 1) equals 0.7768698399, the cumulative chi-square distribution with 2 degrees of freedom, at the value x = 3.

## CHIDIST

तोकेको ची वर्गबाट सम्भाव्यता मान फर्काउँदछ। CHISQ.DIST.RT ले अनियमित नमूनाका लागि दिनु पर्ने ची वर्ग मान तुलाना गर्दछ त्यो (तुलना गरेको मान-अपेक्षित मान )^२/अपेक्षित मान काल्पनिक चाई स्क्वायर्ड सहित को सबै मानहरूका लागि गणना गर्दछ र परिकल्पनाहरूको लगि परीक्षण गर्न त्रुटिहरूको यो सम्भाव्यताबाट निर्धारण गर्दछ।

CHIDISTद्वारा निर्धारण गरिएको सम्भाव्यता CHITESTद्वारा पनि निर्धारण गर्न गरिन्छ ।

### वाक्य संरचना

CHIDIST (सङ्ख्या; degrees_freedom)

सङ्ख्या त्रुटि सम्भाव्याता निर्धारण गर्नलाई प्रयोग गरिएको अनियमित नमूनाको ची-वर्ग मान हो ।

Degrees_freedom परीक्षण स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू हुन् ।

### उदाहरण

=CHISQ.DIST.RT(13.27; 5)०.०२०९७५७६९४ सित बराबर हुन्छ।

यदि अनियमित नमूनाको ची वर्ग मान १३.२७ हो र परीक्षणसँग स्वतन्त्रताको ५ डिग्रीहरू भएको खण्डमा त्यसपका परिकल्पनाहरू २ % को त्रुटि सम्भाव्यता सहित आश्वासन गरिन्छ ।

## CHIDIST

Returns the value of the probability density function or the cumulative distribution function for the chi-square distribution.

### वाक्य संरचना

TDIST(सङ्ख्या; Degrees_freedom; मोड)

सङ्ख्या मान हो जुन F वितरणका लागि गणना गर्नु पर्दछ ।

Degrees_freedom परीक्षण स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू हो ।

Cumulative (optional): 0 or False calculates the probability density function. Other values or True or omitted calculates the cumulative distribution function.

## CHIINV

Returns the inverse of CHISQDIST.

### वाक्य संरचना

सङ्ख्यासम्भाव्यतामान हो जुन विपरित गामा वितरण गणना गर्नु पर्दछ ।

Degrees_freedom परीक्षण स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू हो ।

## CHIINV

चाई-स्क्वायर्ड वितरणको एउटा-पछाडि को भाग आउने सम्भाव्यताको उल्टो फर्काउँदछ।

### वाक्य संरचना

CHISQ.INV(Probability; DegreesFreedom)

सङ्ख्यासम्भाव्यतामान हो जुन विपरित गामा वितरण गणना गर्नु पर्दछ ।

Degrees_freedom परीक्षण स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू हो ।

### उदाहरण

=CHISQ.INV(0,5;1)ले 0.4549364231 फर्काउँछ।

## CHIINV

चाई-स्क्वायर्ड वितरणको एउटा-पछाडि को भाग आउने सम्भाव्यताको उल्टो फर्काउँदछ ।

### वाक्य संरचना

CHIINV(सङ्ख्या; degrees_freedom)

सङ्ख्या त्रुटि सम्भाव्यताको मान हो ।

Degrees_freedom परीक्षण स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू हो ।

### उदाहरण

एउटा डाइस १०२० पटक उफारिन्छ । १ १९५ पटक, २ १५१ पटक,३ १४८ पटक, ४ १८९ पटक,५ १८३ पटक र ६ १५४ पटक आउँदछ (मूल्याङ्कन मानहरू) । डाइस निश्चित छ भन्ने अनुमानको परीक्षण गर्नु पर्दछ।

माथि दिएको सूत्रद्वारा अनियमित नमूनाको ची वर्ग वितरण निर्धारण गरिन्छ । त्यसकारण डाईमा दिएको सङ्ख्याका लागि न पटक फ्याँक्दा एन का लागि मान १/६ हुन्छ त्यसकारण १०२०/६=क १७० सूत्रले १३.२७ को ची वर्ग मान फर्काउँदछ ।

यदि (मूल्याङ्कित) ची वर्ग (सैद्धान्तिक) ची वर्ग CHIINVमा त्यो भन्दा बढी वा बराबर हुन्छ, सिद्धान्तको बीचमा डेभिएसन र परीक्षण पनि धेरै भएको खण्डमा यो अवधारणा बिर्सने छ । यदि मूल्याङ्कित ची वर्ग त्यो CHIINV भन्दा कम भएको खण्डमा त्रुटिको तोकिएको सम्भाव्यता सहित यो अवधारणा निश्चित हुन्छ ।

=CHIINV(0.05;5)ले 11.07 फर्काउँछ।

=CHIINV(0.02;5)ले 13.39 फर्काउँछ।

यदि गल्तीको सम्भाव्यता ५% छ भने डाई सत्य हुँदैन । यदि गल्तीको सम्भाव्यता २% छ भने त्यहाँ यो स्थिर हुन्छ भन्ने बिश्वास गर्नलाई कुनै कारण छैन ।

## CHIINV

चाई-स्क्वायर्ड वितरणको एउटा-पछाडि को भाग आउने सम्भाव्यताको उल्टो फर्काउँदछ।

### वाक्य संरचना

CHIINV(सङ्ख्या; degrees_freedom)

सङ्ख्या त्रुटि सम्भाव्यताको मान हो ।

Degrees_freedom परीक्षण स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू हो ।

### उदाहरण

एउटा डाइस १०२० पटक उफारिन्छ । १ १९५ पटक, २ १५१ पटक,३ १४८ पटक, ४ १८९ पटक,५ १८३ पटक र ६ १५४ पटक आउँदछ (मूल्याङ्कन मानहरू) । डाइस निश्चित छ भन्ने अनुमानको परीक्षण गर्नु पर्दछ।

माथि दिएको सूत्रद्वारा अनियमित नमूनाको ची वर्ग वितरण निर्धारण गरिन्छ । त्यसकारण डाईमा दिएको सङ्ख्याका लागि न पटक फ्याँक्दा एन का लागि मान १/६ हुन्छ त्यसकारण १०२०/६=क १७० सूत्रले १३.२७ को ची वर्ग मान फर्काउँदछ ।

यदि (मूल्याङ्कित) ची वर्ग (सैद्धान्तिक) ची वर्ग CHIINVमा त्यो भन्दा बढी वा बराबर हुन्छ, सिद्धान्तको बीचमा डेभिएसन र परीक्षण पनि धेरै भएको खण्डमा यो अवधारणा बिर्सने छ । यदि मूल्याङ्कित ची वर्ग त्यो CHIINV भन्दा कम भएको खण्डमा त्रुटिको तोकिएको सम्भाव्यता सहित यो अवधारणा निश्चित हुन्छ ।

=CHISQ.INV.RT(0.05;5)ले 11.0704976935 फर्काउँछ।

=CHISQ.INV.RT(0.02;5)ले 13.388222599 फर्काउँछ।

यदि गल्तीको सम्भाव्यता ५% छ भने डाई सत्य हुँदैन । यदि गल्तीको सम्भाव्यता २% छ भने त्यहाँ यो स्थिर हुन्छ भन्ने बिश्वास गर्नलाई कुनै कारण छैन ।

## CHITEST

आत्मनिर्भरताका लागि चाई-स्क्वायर्डमा आधारित परीक्षण दुई परीक्षण श्रृङ्खलाको रेन्डम वितरण मार्फत डेभियन्सको संम्भाव्यता फर्काउँदछ । CHITEST डेटाको चाई-स्क्वायर्ड वितरण फर्काउँदछ.

CHITESTद्वारा निर्धारित सम्भाव्यताले CHIDISTपनि निर्धारण गर्न सक्ने छ, जुन केसमा अनियमित नमूनाको ची वर्गले त्यसपछि डेटा पङ्क्तिको सट्टामा परामितिको रूपमा पास गर्न जरुरी हुने छ ।

### वाक्य संरचना

CHITEST(Data_B; Data_E)

Data_Bसुपरिवेक्षणको एरे हो ।

Data_E अपेक्षित मानहरूको दायरा हो ।

### उदाहरण

| Data_B (मूल्याङ्कित) | Data_E (अपेक्षित)
1 | १९५ | 170
2 | 151 | 170
3 | 148 | १७०
4 | १८९ | १७०
5 | 183 | 170
6 | 154 | 170

=CHITEST(A1:A6; B1:B6) बराबर ०.०२ हुन्छ। यो सम्भाव्यता हो जसले काल्पनिक ची-वर्ग वितरणको मूल्यांङ्कित डेटाहरूसँग सन्तुष्ट गर्दछ।

## COUNT

तर्कहरूको सूचीमा भएका कति सङ्ख्याहरू गणना गर्दछ । पाठ प्रविष्टिहरू वास्ता गरिँदैन ।

### वाक्य संरचना

COUNT(Value1; Value2; ...; Value30)

Value1; Value2, ..., Value30 are 1 to 30 values or ranges representing the values to be counted.

### उदाहरण

प्रविष्टिहरू २, ४, ६ र आठ फाँटहरू मान १ - ४ मा गणना गर्नुपर्नेछ ।

=COUNT(2;4;6;"eight") = 3। त्यसकारण सङ्ख्याहरूको गणना ३ हो।

## COUNTA

तर्कहरूको सूचीमा कति मानहरू छन् गणना गर्दछ । पाठ प्रविष्टिहरू पनि गणना गरिन्छ ताकि तिनीहरू शून्य लम्बाइको खाली स्ट्रिङमा समावेश किन नहुन् । यदि तर्कहरू एरे वा सन्दर्भ हुन् भने खाली कक्षहरू एरे वा सन्दर्भ भित्र ख्याल गरिँदैन ।

### वाक्य संरचना

COUNTA(Value1; Value2; ...; Value30)

Value1; Value2, ..., Value30 are 1 to 30 arguments representing the values to be counted.

### उदाहरण

प्रविष्टिहरू २, ४, ६ र आठ फाँटहरू मान १ - ४ मा गणना गर्नुपर्नेछ ।

=COUNTA(2;4;6;"eight") = 4। त्यसकारण मानहरूको गणना ४ हो।

## COUNTBLANK

खाली कक्षहरूको सङ्ख्या फर्काउँदछ।

### वाक्य संरचना

COUNTBLANK(दायरा)

ॐदायराकक्ष दायरा हो जसले खाली कक्षहरू गणन गर्दछ ।

### उदाहरण

यदि कक्षहरू A1, A2, B1, र B2 सबै खाली छन् भने = COUNTBLANK(A1:B2) ले ४ फर्काउँछ।

## COUNTIF

तत्वहरूको सङ्ख्या फर्काउँदछ जसले कक्षदायरा भित्र रहेर निश्चित मापदण्डमामा भेट्छ ।

खोजीले नियमित अभिव्यक्तिहरूलाई समर्थन गर्दछ। तपाईं You "all.*" प्रविष्ट गर्न सक्नुहुन्छ, उदाहरणका लागि "all" पछि कुनै पनि क्यारेक्टर लागेकाे पहिलो स्थान पत्ता लगाउनका लागि। यदि तपाईँंले नियमित अभिव्यक्ति भएको पाठ खोज्न चाहनुहुन्छ भने तपाईँंले हरेक क्यारेक्टर सँग \ क्यारेक्टर लाई अग्रगामि गर्नुपर्दछ। तपाईले नियमित अभिव्यक्तिको स्वचालित मूल्याङ्कन LibreOffice - प्राथमिकताहरूउपकरणहरू - विकल्पहरू
- LibreOffice Calc - गणना

### वाक्य संरचना

COUNTIF(दायरा मापदण्ड)

दायरा त्यो दायरा हो जसमा मापदण्ड लागू गर्नुपर्ने हुन्छ ।

Criteria indicates the criteria in the form of a number, an expression or a character string. These criteria determine which cells are counted. If regular expressions are enabled in calculation options you may also enter a search text in the form of a regular expression, e.g. b.* for all cells that begin with b. If wildcards are enabled in calculation options you may enter a search text with wildcards, e.g. b* for all cells that begin with b. You may also indicate a cell address that contains the search criterion. If you search for literal text, enclose the text in double quotes.

### उदाहरण

A1: A10 एक सेल दायरा हो जसमा नम्बर 2000 to 2009हुन्छ। सेल बी 1 नम्बर 2006मा समावेश छ। कक्ष B2 मा, तपाईं एक सूत्र प्रविष्ट गर्नुहोस्:

=COUNTIF(A1:A10;2006) - this returns 1.

=COUNTIF(A1:A10;B1) - this returns 1.

=COUNTIF(A1:A10;">=2006") - this returns 4.

=COUNTIF(A1:A10;"<"&B1) - when B1 contains 2006, this returns 6.

=COUNTIF(A1:A10;C2) where cell C2 contains the text >2006 counts the number of cells in the range A1:A10 which are >2006.

ऋणात्मक सङ्ख्याहरू मात्र जोड्न: =COUNTIF(A1:A10;"<0")

## EXPONDIST

एक्सपोनेन्शल वितरण फर्काउँदछ ।

### वाक्य संरचना

EXPONDIST(सङ्ख्या; ल्याम्ब्डा; C)

सङ्ख्या प्रकार्यको मान हो ।

ल्याम्ब्डापरामिति मान हो ।

C युक्तिसङ्गत मान हो जसले प्रकार्यको फारम निर्धारण गर्दछ ।C = 0 प्रकार्यको घनत्व निर्धारण गर्दछ रC = 1 वितरणहरू निर्धारण गर्दछ ।

### उदाहरण

=EXPONDIST(3; 0.5; 1)ले ०.७८ फर्काउँदछ ।

## EXPONDIST

एक्सपोनेन्सियल वितरण फर्काउँछ।

### वाक्य संरचना

EXPONDIST(सङ्ख्या; ल्याम्ब्डा; C)

सङ्ख्या प्रकार्यको मान हो ।

ल्याम्ब्डापरामिति मान हो ।

C युक्तिसङ्गत मान हो जसले प्रकार्यको फारम निर्धारण गर्दछ ।C = 0 प्रकार्यको घनत्व निर्धारण गर्दछ रC = 1 वितरणहरू निर्धारण गर्दछ ।

### उदाहरण

=EXPONDIST(3; 0.5; 1)ले ०.७७६८६९८३९९ फर्काउँदछ ।

## INTERCEPT

बिन्दु गणना गर्दछ जसमा थाहा भएको x-मानहरू र y-मानहरू प्रयोग गरेर रेखाले y-मानहरू काट्ने छ ।

### वाक्य संरचना

INTERCEPT(data_Y; data_X)

Data_Y मूल्याङ्कन र मितिको सेटमा निर्भर हुन्छ ।

Data_X मूल्याङ्कन र मितिको सेटमा निर्भर हुन्छ ।

नामहरू, एरेहरू वा सन्दर्भहरू समावेश सङ्ख्याहरू यहाँ प्रयोग गरिन्छ । सङ्ख्याहरू सीधै प्रविष्टि गर्न पनि सकिन्छ ।

### उदाहरण

कटान गणना गर्नलाई उदाहरण स्प्रेडसिटबाट मानको रूपाम D3:D9 कक्षहरू प्रयोग गर्नुहोस् र xमानको रूपमा C3:C9 कक्षहरू प्रयोग गर्नुहोस् । आगत तल दिइने छ::

=INTERCEPT(D3:D9;C3:C9) =२.१५

## RSQ

दिएको मानहरूमा आधारित पियर्सन कोरिलेसन कोफिसेन्ट को वर्ग फर्काउँदछ । RSQ (निर्धारण गुणांक पनि जनाउँदछ) निर्णय शुद्धताका लागि मापन हो र रिग्रेसन विश्लेषण उत्पादन गर्नलाई प्रयोग गर्न सकिन्छ ।

### वाक्य संरचना

RSQ(Data_Y; Data_X)

Data_Y एरे वा डेटा बिन्दुहरूको दायरा हो ।

Data_X एरे वा डेटा बिन्दुहरूको दायरा हो ।

### उदाहरण

=RSQ(A1:A20; B1:B20) स्तम्भहरू A र B दुवैमा दुवै डेटा सेटहरूका लागि कोरिलेसन कोफिसेन्ट गणना गर्दछ।

सम्बन्धित शीर्षक

Functions by Category