Module
Contents
Index 🔎︎

# 통계 함수 2장

## F.DIST.RT

역 t-분포를 구합니다.

### 구문

FDIST(수; 자유도1; 자유도2)

Number는 F-분포를 계산할 값입니다.

자유도1는 F 분포 분자의 자유도입니다.

자유도2는 F 분포의 분모의 자유도입니다.

### 예

=FDIST(0.8;8;12)은 0.61을 산출합니다.

## F.INV.RT

역 t-분포를 구합니다.

### 구문

FINV(수; 자유도1; 자유도2)

Number는 역의 F-분포가 계산되어야 하는 확률값입니다.

자유도1는 F 분포의 분자 자유도의 수입니다.

자유도2는 F 분포의 분모의 자유도를 나타낸 수입니다.

### 예

=FINV(0.5;5;10)는 0.93을 산출합니다.

## FDIST

F 분포의 값을 계산합니다.

### 구문

FDIST(수; 자유도1; 자유도2)

Number는 F-분포를 계산할 값입니다.

자유도1는 F 분포 분자의 자유도입니다.

자유도2는 F 분포의 분모의 자유도입니다.

### 예

=FDIST(0.8;8;12)은 0.61을 산출합니다.

## FDIST

역 t-분포를 구합니다.

### 구문

FDIST(수; 자유도1; 자유도2)

Number는 F-분포를 계산할 값입니다.

자유도1는 F 분포 분자의 자유도입니다.

자유도2는 F 분포의 분모의 자유도입니다.

C = 0이거나 False(거짓)이면 밀도 함수를 계산하며, C = 1 이거나 True(참)이면 분포를 계산합니다.(선택 사항)

### 예

=FDIST(0.8;8;12)은 0.61을 산출합니다.

=FDIST(0.8;8;12)은 0.61을 산출합니다.

## FINV

역 F 확률 분포를 구합니다. F 분포는 두 개의 다른 데이터 집합 간에 관계를 설정하기 위해 F 검증에 사용됩니다.

### 구문

FINV(수; 자유도1; 자유도2)

Number는 역의 F-분포가 계산되어야 하는 확률값입니다.

자유도1는 F 분포의 분자 자유도의 수입니다.

자유도2는 F 분포의 분모의 자유도를 나타낸 수입니다.

### 예

=FINV(0.5;5;10)는 0.93을 산출합니다.

## FINV

역 F 확률 분포를 구합니다. F 분포는 두 개의 다른 데이터 집합 간에 관계를 설정하기 위해 F 검증에 사용됩니다.

### 구문

FINV(수; 자유도1; 자유도2)

Number는 역의 F-분포가 계산되어야 하는 확률값입니다.

자유도1는 F 분포의 분자 자유도의 수입니다.

자유도2는 F 분포의 분모의 자유도를 나타낸 수입니다.

### 예

=FINV(0.5;5;10)는 0.93을 산출합니다.

## FISHER

x에 대한 Fisher 변환을 구하고 정규 분포와 유사한 함수를 만듭니다.

### 구문

FISHER(Number)

Number는 변환되어야 할 값입니다.

### 예

=FISHER(0.5)는 0.55를 산출합니다.

## FISHERINV

x에 대한 Fisher 변환의 역 변환값을 구하고 정규 분포와 유사한 함수를 만듭니다.

### 구문

FISHERINV(Number)

Number는 다시 변환되어야 할 값입니다.

### 예

=FISHERINV(0.5)은 0.46을 산출합니다.

## FTEST

F 검정의 결과를 구합니다.

### 구문

FTEST(데이터1; 데이터2)

데이터1은 첫 레코드열입니다.

데이터2는 두번째 레코드열입니다.

### 예

=FTEST(A1:A30;B1:B12)은 두 데이터 집합의 평방 편차에서의 차이를 계산하고 같은 총 모집단에서 나올 수 있는 값의 확률로 반환됩니다.

## FTEST

F 검정의 결과를 구합니다.

### 구문

FTEST(데이터1; 데이터2)

데이터1은 첫 레코드열입니다.

데이터2는 두번째 레코드열입니다.

### 예

=FTEST(A1:A30;B1:B12)은 두 데이터 집합의 평방 편차에서의 차이를 계산하고 같은 총 모집단에서 나올 수 있는 값의 확률로 반환됩니다.

## GAMMA

감마 함수값을 반환합니다. GAMMA 함수의 역은 GAMMAINV가 아닌 GAMMADIST임을 주의해 주십시오.

### 구문

Number는 계산될 감마 함수의 수입니다.

## GAMMADIST

감마 분포의 값을 구합니다.

역함수는 GAMMAINV입니다.

### 구문

GAMMADIST(수; 알파; 베타; K)

Number는 감마 분포를 계산할 값입니다.

알파는 감마 분포의 알파 매개 변수입니다.

Beta is the parameter Beta of the Gamma distribution.

C = 0이거나 False(거짓)이면 밀도 함수를 계산하며, C = 1 이거나 True(참)이면 분포를 계산합니다.(선택 사항)

### 예

=GAMMADIST(2;1;1;1)는 0.86을 산출합니다.

## GAMMADIST

감마 분포의 값을 구합니다.

The inverse function is GAMMAINV or GAMMA.INV.

This function is identical to GAMMADIST and was introduced for interoperability with other office suites.

### 구문

GAMMADIST(수; 알파; 베타; K)

Number는 감마 분포를 계산할 값입니다.

알파는 감마 분포의 알파 매개 변수입니다.

Beta is the parameter Beta of the Gamma distribution.

C = 0이거나 False(거짓)이면 밀도 함수를 계산하며, C = 1 이거나 True(참)이면 분포를 계산합니다.(선택 사항)

### 예

=GAMMADIST(2;1;1;1)는 0.86을 산출합니다.

## GAMMAINV

역 감마 누적 분포를 구합니다. 이 함수를 사용하면 다른 분포를 가진 변수를 검색할 수 있습니다.

### 구문

GAMMAINV(수; 알파; 베타)

Number는 역 감마 분포가 계산되어야 할 확률값입니다.

알파는 감마 분포의 알파 매개 변수입니다.

베타는 감마 분포의 베타 매개 변수입니다.

### 예

=GAMMAINV(0.8;1;1)은 1.61을 산출합니다.

## GAMMAINV

역 감마 누적 분포를 구합니다. 이 함수를 사용하면 다른 분포를 가진 변수를 검색할 수 있습니다.

This function is identical to GAMMAINV and was introduced for interoperability with other office suites.

### 구문

GAMMAINV(수; 알파; 베타)

Number는 역 감마 분포가 계산되어야 할 확률값입니다.

알파는 감마 분포의 알파 매개 변수입니다.

베타는 감마 분포의 베타 매개 변수입니다.

### 예

=GAMMAINV(0.8;1;1)은 1.61을 산출합니다.

## GAMMALN

감마 함수의 자연 로그를 계산합니다: G(x).

### 구문

GAMMALN(Number)

Number는 감마 함수의 일반 로그가 계산되는 값입니다.

### 예

=GAMMALN(2)은 0을 산출합니다.

## GAMMALN.PRECISE

감마 함수의 자연 로그를 계산합니다: G(x).

### 구문

GAMMALN.PRECISE(Number)

Number는 감마 함수의 일반 로그가 계산되는 값입니다.

### 예

=GAMMALN(2)은 0을 산출합니다.

## GAUSS

표준 정규 누적 분포를 구합니다.

GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5입니다.

### 구문

GAUSS(Number)

Number는 표준 정규 분포 값을 계산할 값입니다.

### 예

=GAUSS(0.19) = 0.08

=GAUSS(0.0375) = 0.01

## GEOMEAN

표본 집단의 기하 평균을 구합니다.

### 구문

GEOMEAN(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are numeric arguments or ranges that represent a random sample.

### 예

=GEOMEAN(23;46;69) = 41.79. 이 임의 샘플의 기하평균값은 41.79입니다.

## HARMEAN

데이터 집합의 조화 평균을 구합니다.

### 구문

HARMEAN(Number1; Number2; ...; Number30)

Number1, Number2, ..., Number30 are up to 30 values or ranges, that can be used to calculate the harmonic mean.

### 예

=HARMEAN(23;46;69) = 37.64. 이 임의 샘플의 조화평균은 37.64입니다

## HYPGEOMDIST

초기하 분포를 구합니다.

### 구문

HYPGEOMDIST(X; NSample; Successes; NPopulation)

X는 임의의 샘플에서 이룬 결과의 개수입니다.

NSample은 임의 샘플의 크기입니다.

Successes은 모집단에서할 수 있는 성과의 갯수입니다.

NPopulation는 총 개체수의 크기입니다.

### 예

=HYPGEOMDIST(2;2;90;100)은 0.81을 산출합니다. 만약 테이블에 있던 버터 바른 토스트 100조각 중 90조각이 버터 바른 면이 바닥을 향해 떨어진다고 할 때, 두 조각이 테이블에서 바닥을 향해 떨어질 때 버터 바른 면이 향할 확률은 81%입니다.

## HYPGEOMDIST

초기하 분포를 구합니다.

### 구문

HYPGEOMDIST(X; NSample; Successes; NPopulation)

X는 임의의 샘플에서 이룬 결과의 개수입니다.

NSample은 임의 샘플의 크기입니다.

Successes은 모집단에서할 수 있는 성과의 갯수입니다.

NPopulation는 총 개체수의 크기입니다.

Cumulative (선택 사항): 0이나 False일 때 확률 밀도 함수를 계산합니다. 다른 값이거나 True이거나 무시했을 때 누적 분포 함수를 계산합니다.

### 예

=HYPGEOMDIST(2;2;90;100)은 0.81을 산출합니다. 만약 테이블에 있던 버터 바른 토스트 100조각 중 90조각이 버터 바른 면이 바닥을 향해 떨어진다고 할 때, 두 조각이 테이블에서 바닥을 향해 떨어질 때 버터 바른 면이 향할 확률은 81%입니다.

=HYPGEOM.DIST(2;2;90;100;1) yields 1.

## TRIMMEAN

여백에 있는 데이터의 알파 백분율을 고려하지 않고 데이터 집합의 평균을 구합니다.

### 구문

TRIMMEAN(데이터; 알파)

데이터는 샘플의 데이터 배열입니다.

알파는 고려되지 않아야 하는 가장자리 데이터의 백분율입니다.

### 예

=TRIMMEAN(A1:A50; 0.1)은 A1:A50의 숫자의 평균값을 계산하는데, 최상값으로 나타나는 5 퍼센트와 최하값으로 나타나는 5 퍼센트 값은 고려하지 않습니다. 숫자 비율은 잘리지 않은 평균값의 양을 비교하는데, summands 까지는 아닙니다.

## ZTEST

표본에 기반하여 계산한 것보다 큰 z-통계의 확률을 계산합니다.

### 구문

ZTEST(Data; mu; Sigma)

Data정규적으로 분포한 모집단에서 추출한 주어진 표본입니다.

mu는 모집단의 알려진 평균입니다.

Sigma(선택)는 모집단의 알려진 표준 편차입니다. 생략되는 경우, 주어진 표본의 표준 편차가 사용됩니다.

See also the Wiki page.

## ZTEST

표본에 기반하여 계산한 것보다 큰 z-통계의 확률을 계산합니다.

### 구문

ZTEST(Data; mu; Sigma)

Data정규적으로 분포한 모집단에서 추출한 주어진 표본입니다.

mu는 모집단의 알려진 평균입니다.

Sigma(선택)는 모집단의 알려진 표준 편차입니다. 생략되는 경우, 주어진 표본의 표준 편차가 사용됩니다.

### 예

=Z.TEST(A2:A20; 9; 2) returns the result of a z-test on a sample A2:A20 drawn from a population with known mean 9 and known standard deviation 2.

관련 주제

Functions by Category