Module
Contents
Index 🔎︎

# სტატისტიკური ფუნქციები მეხუთე ნაწილი

##

## YEAR

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

### სინტაქსი

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

რიცხვი 1; რიცხვი 2;...რიცხვი 30 არის დიაპაზონის ციფრული მნიშვნელობები.

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)

### მაგალითები

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

აბრუნებს შერჩევის საშუალოს მოლოდინის კვადრატების ჯამს.

### Syntax

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

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

### Example

=DEVSQ(A1:A50)

## FORECAST

Extrapolates future values based on existing x and y values.

### Syntax

FORECAST(მნიშვნელობა; მონაცემი_Y; მონაცემი_X)

Value is the x value, for which the y value on the linear regression is to be returned.

მონაცემი_Y არის ცნობილი y-ების მასივი ან დიაპაზონი.

მონაცემი_X არის ცნობილი x-ების მასივი ან დიაპაზონი.

### Example

=FORECAST(50;A1:A50;B1;B50) returns the Y value expected for the X value of 50 if the X and Y values in both references are linked by a linear trend.

## FORECAST.LINEAR

Extrapolates future values based on existing x and y values.

### Syntax

FORECAST.LINEAR(Value; DataY; DataX)

Value is the x value, for which the y value on the linear regression is to be returned.

მონაცემი_Y არის ცნობილი y-ების მასივი ან დიაპაზონი.

მონაცემი_X არის ცნობილი x-ების მასივი ან დიაპაზონი.

### Example

=FORECAST.LINEAR(50;A1:A50;B1;B50) returns the Y value expected for the X value of 50 if the X and Y values in both references are linked by a linear trend.

## NORMSDIST

Returns the standard normal cumulative distribution function. The distribution has a mean of zero and a standard deviation of one.

ეს არის GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

### Syntax

NORMSDIST(რიცხვი)

რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

### Example

=NORMSDIST(1) returns 0.84. The area below the standard normal distribution curve to the left of X value 1 is 84% of the total area.

## NORMSDIST

Returns the standard normal cumulative distribution function. The distribution has a mean of zero and a standard deviation of one.

### Syntax

NORM.S.DIST(Number; Cumulative)

რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

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

### Example

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

=NORM.S.DIST(1;1) returns 0.8413447461. The area below the standard normal distribution curve to the left of X value 1 is 84% of the total area.

## NORMSINV

აბრუნებს სტანდარტული ნორმალური კუმულაციური გადახრის შებრუნებას.

### Syntax

NORMINV(რიცხვი)

რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

### Example

=NORMSINV(0.908789) returns 1.3333.

## NORMSINV

აბრუნებს სტანდარტული ნორმალური კუმულაციური გადახრის შებრუნებას.

### Syntax

NORMINV(რიცხვი)

რიცხვი არის ალბათობა რომლისთვისაც სტანდარტული ნორმალური გადახრა უნდა გამოითვალოს.

### Example

=NORM.S.INV(0.908789) returns 1.333334673.

## PERMUT

ობიექტების მოცემული რაოდენობისთვის აბრუნებს გადაადგილებების რაოდენობას.

### Syntax

PERMUT(თვლა_1; თვლა_2)

თვლა_1 ობიექტების სრული რაოდენობა.

თვლა_2 ყოველ გადაადგილებაში ობიექტების რაოდენობა.

### Example

=PERMUT(6;3) returns 120. There are 120 different possibilities, to pick a sequence of 3 playing cards out of 6 playing cards.

## PERMUTATIONA

ობიექტების მოცემული რაოდენობისთვის აბრუნებს გადაადგილებების რაოდენობას.

### Syntax

PERMUTATIONA(თვლა_1; თვლა_2)

თვლა_1 ობიექტების სრული რაოდენობა.

თვლა_2 ყოველ გადაადგილებაში ობიექტების რაოდენობა.

### Example

How often can 2 objects be selected from a total of 11 objects?

=PERMUTATIONA(11;2) returns 121.

=PERMUTATIONA(6;3) returns 216. There are 216 different possibilities to put a sequence of 3 playing cards together out of six playing cards if every card is returned before the next one is drawn.

## PROB

Returns the probability that values in a range are between two limits. If there is no End value, this function calculates the probability based on the principle that the Data values are equal to the value of Start.

### Syntax

PROB(მონაცემები; ალბათობა; დაწყება; დასასრული)

მონაცემი ასახავს შერჩევაში მონაცემთა მასივს.

ალბათობა არის ალბათობასთან დაკავშირებული მასივი ან დიაპაზონი.

Start is the start value of the interval whose probabilities are to be summed.

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.

### Example

=PROB(A1:A50;B1:B50;50;60) returns the probability with which a value within the range of A1:A50 is also within the limits between 50 and 60. Every value within the range of A1:A50 has a probability within the range of B1:B50.

## RANK

აბრუნებს შერჩევაში რიცხვის რანგს.

### Syntax

RANK(მნიშვნელობა; მონაცემები; ტიპი)

მნიშვნელობა არის მნიშვნელობა, რომლის რანგიც უნდა დადგინდეს.

მონაცემი ასახავს შერჩევაში მონაცემთა მასივს.

ტიპი (არასავალდებულო) არის თანმიმდევრობა.

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.

### Example

=RANK(A10;A1:A50) returns the ranking of the value in A10 in value range A1:A50. If Value does not exist within the range an error message is displayed.

## 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.

### Syntax

RANK(მნიშვნელობა; მონაცემები; ტიპი)

მნიშვნელობა არის მნიშვნელობა, რომლის რანგიც უნდა დადგინდეს.

მონაცემი ასახავს შერჩევაში მონაცემთა მასივს.

ტიპი (არასავალდებულო) არის თანმიმდევრობა.

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.

### Example

=RANK.AVG(A10;A1:A50) returns the ranking of the value in A10 in value range A1:A50. If Value does not exist within the range an error message is displayed.

## 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.

### Syntax

RANK(მნიშვნელობა; მონაცემები; ტიპი)

მნიშვნელობა არის მნიშვნელობა, რომლის რანგიც უნდა დადგინდეს.

მონაცემი ასახავს შერჩევაში მონაცემთა მასივს.

ტიპი (არასავალდებულო) არის თანმიმდევრობა.

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.

### Example

=RANK.EQ(A10;A1:A50) returns the ranking of the value in A10 in value range A1:A50. If Value does not exist within the range an error message is displayed.

## SKEW

აბრუნებს განაწილების მრუდს.

### Syntax

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

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

### Example

=SKEW(A1:A50) calculates the value of skew for the data referenced.

## SLOPE

Returns the slope of the linear regression line. The slope is adapted to the data points set in the y and x values.

### Syntax

SLOPE(მონაცემი_Y; მონაცემი_X)

მონაცემი_Y Y მონაცემის მასივი ან მატრიცა.

მონაცემი_X X მონაცემის მასივი ან მატრიცა.

### Example

=SLOPE(A1:A50;B1:B50)

## STANDARDIZE

შემთხვევით ცვლადს ნორმალურ მნიშვნელობად გარდაქმნის.

### Syntax

STANDARDIZE(რიცხვი; მნიშვნელობა; STDEV)

რიცხვი არის გარდასაქმნელი მნიშვნელობა.

საშუალო განაწილების საშუალო არითმეტიკული.

STDEV არის ნორმალური განაწილების სტანდარტული გადახრა.

### Example

=STANDARDIZE(11;10;1) returns 1. The value 11 in a normal distribution with a mean of 10 and a standard deviation of 1 is as much above the mean of 10, as the value 1 is above the mean of the standard normal distribution.

## STDEV

გამოთვლის მოსალოდნელის სტანდარტულ გადახრას.

### Syntax

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

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

### Example

=STDEV(A1:A50) returns the estimated standard deviation based on the data referenced.

## STDEVA

გამოთვლის მოსალოდნელის სტანდარტულ გადახრას.

### Syntax

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

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

### Example

=STDEVA(A1:A50) returns the estimated standard deviation based on the data referenced.

## STDEVP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის სტანდარტულ გადახრას.

### Syntax

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

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

### Example

=STDEVP(A1:A50) returns a standard deviation of the data referenced.

## STDEVP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის სტანდარტულ გადახრას.

### Syntax

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

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

### Example

=STDEV.P(A1:A50) returns a standard deviation of the data referenced.

## STDEVP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის სტანდარტულ გადახრას.

### Syntax

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

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

### Example

=STDEV.S(A1:A50) returns a standard deviation of the data referenced.

## STDEVPA

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის სტანდარტულ გადახრას.

### Syntax

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

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

### Example

=STDEVPA(A1:A50) returns the standard deviation of the data referenced.

## STEYX

Returns the standard error of the predicted y value for each x in the regression.

### Syntax

STEYX(მონაცემი_Y; მონაცემი_X)

მონაცემი_Y Y მონაცემის მასივი ან მატრიცა.

მონაცემი_X X მონაცემის მასივი ან მატრიცა.

### Example

=STEYX(A1:A50;B1:B50)

## 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.

### Syntax

CHIDIST (რიცხვი; თავისუფლების ხარისხი)

რიცხვი მნიშვნელობა, რომლისთვისაც t-განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

### Example

=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.

### Syntax

CHIDIST (რიცხვი; თავისუფლების ხარისხი)

რიცხვი მნიშვნელობა, რომლისთვისაც t-განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

### Example

=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.

### Syntax

TINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი)

Number is the probability associated with the two-tailed t-distribution.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

### Example

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

## TDIST

აბრუნებს t-განაწილებას.

### Syntax

TDIST(რიცხვები; თავისუფლების_გრადუსები; რეჟიმი)

რიცხვი მნიშვნელობა, რომლისთვისაც t-განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

Mode = 1 returns the one-tailed test, Mode = 2 returns the two-tailed test.

### Example

=TDIST(12;5;1)

## TDIST

აბრუნებს t-განაწილებას.

### Syntax

TDIST(რიცხვები; თავისუფლების_გრადუსები; რეჟიმი)

რიცხვი მნიშვნელობა, რომლისთვისაც t-განაწილება გამოითვლება.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

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

### Example

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

## TINV

აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.

### Syntax

TINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი)

Number is the probability associated with the two-tailed t-distribution.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

### Example

=TINV(0.1;6) returns 1.94

## TINV

აბრუნებს t-განაწილების ინვერსიას.

### Syntax

TINV(რიცხვი; თავისუფლების_ხარისხი)

Number is the probability associated with the one-tailed t-distribution.

თავისუფლების_ხარისხი არის t-განაწილების თავისუფლების ხარისხი.

### Example

=T.INV(0.1;6) returns -1.4397557473.

## TTEST

Returns the probability associated with a Student's t-Test.

### Syntax

TTEST(მონაცემი_1; მონაცემი_2; რეჟიმი; ტიპი)

მონაცემი_1 არის პირველი ჩანაწერითვის დამოკიდებული დიაპაზონი ან მასივი.

მონაცემი_2 არის მეორე ჩანაწერითვის დამოკიდებული დიაპაზონი ან მასივი.

Mode = 1 calculates the one-tailed test, Mode = 2 the two- tailed test.

Type is the kind of t-test to perform. Type 1 means paired. Type 2 means two samples, equal variance (homoscedastic). Type 3 means two samples, unequal variance (heteroscedastic).

### Example

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

## TTEST

Returns the probability associated with a Student's t-Test.

### Syntax

TTEST(მონაცემი_1; მონაცემი_2; რეჟიმი; ტიპი)

მონაცემი_1 არის პირველი ჩანაწერითვის დამოკიდებული დიაპაზონი ან მასივი.

მონაცემი_2 არის მეორე ჩანაწერითვის დამოკიდებული დიაპაზონი ან მასივი.

Mode = 1 calculates the one-tailed test, Mode = 2 the two- tailed test.

Type is the kind of t-test to perform. Type 1 means paired. Type 2 means two samples, equal variance (homoscedastic). Type 3 means two samples, unequal variance (heteroscedastic).

### Example

=T.TEST(A1:A50;B1:B50;2;2)

## VAR

მოელის განაწილებაზე დაფუძნებულ ვარიაციას.

### Syntax

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

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

### Example

=VAR(A1:A50)

## VARA

მოელის განაწილებაზე დაფუძნებულ ვარიაციას. ტექსტის მნიშვნელობაა 0.

### Syntax

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

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

### Example

=VARA(A1:A50)

## VARP

მოელის განაწილებაზე დაფუძნებულ ვარიაციას.

### Syntax

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

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

### Example

=VAR.S(A1:A50)

## VARP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის ვარიაციას.

### Syntax

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

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

### Example

=VARP(A1:A50)

## VARP

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის ვარიაციას.

### Syntax

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

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

### Example

=VAR.P(A1:A50)

## VARPA

გამოთვლის მთელი მოსახლეობის ვარიაციას. ტექსტის მნიშვნელობაა 0.

### Syntax

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

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

### Example

=VARPA(A1:A50)

## WEIBULL

აბრუნებს ვეიბულის განაწილების მნიშვნელობას.

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.

### Syntax

WEIBULL(რიცხვი; ალფა; ბეტა; C)

რიცხვი არის რიცხვი, რომლისთვისაც ვეიბულის განაწილება გამოითვლება.

ალფა არის ვეიბულის განაწილების ალფა პარამეტრი.

ბეტა ბეტა პარამეტრი ვეიბულის განაწილებისთვის.

C indicates the type of function.

### Example

=WEIBULL(2;1;1;1) returns 0.86.

See also the Wiki page.

## WEIBULL.DIST

აბრუნებს ვეიბულის განაწილების მნიშვნელობას.

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.

### Syntax

WEIBULL(რიცხვი; ალფა; ბეტა; C)

რიცხვი არის რიცხვი, რომლისთვისაც ვეიბულის განაწილება გამოითვლება.

ალფა არის ვეიბულის განაწილების ალფა პარამეტრი.

ბეტა ბეტა პარამეტრი ვეიბულის განაწილებისთვის.

C indicates the type of function.

### Example

=WEIBULL.DIST(2;1;1;1) returns 0.8646647168.

See also the Wiki page.

დაკავშირებული თემები

Functions by Category