目次
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# 統計関数２

## F.DIST

t 分布の逆関数を返します。

This function is available since LibreOffice 4.2

### Syntax

FDIST(数値; 自由度 1; 自由度 2)

数値 は、F 分布が算出される値です。

自由度 1 は、F 分布の分子の自由度です。

自由度 2 は、F 分布の分母の自由度です。

累積 = 0 は密度関数値を計算し、 Cumulative = 1 は分布関数値を計算します。

### Example

=FDIST(0.8;8;12) は、0.61 を返します。

=FDIST(0.8;8;12) は、0.61 を返します。

## F.DIST.RT

t 分布の逆関数を返します。

This function is available since LibreOffice 4.2

### Syntax

FDIST(数値; 自由度 1; 自由度 2)

数値 は、F 分布が算出される値です。

自由度 1 は、F 分布の分子の自由度です。

自由度 2 は、F 分布の分母の自由度です。

### Example

=FDIST(0.8;8;12) は、0.61 を返します。

## F.INV

F 確率分布のパーセント点を返します。F 分布は、F 検定で 2 つの集合データの分散を比較するために使用されます。

This function is available since LibreOffice 4.2

### Syntax

FINV(数値; 自由度 1; 自由度 2)

数値 は、逆 F 分布が計算される確率値です。

自由度 1 は、F 分布の分子の自由度数です。

自由度 2 は、F 分布の分母の自由度数です。

### Example

=FINV(0.5;5;10) は、0.93 を返します。

## F.INV.RT

t 分布の逆関数を返します。

This function is available since LibreOffice 4.2

### Syntax

FINV(数値; 自由度 1; 自由度 2)

数値 は、逆 F 分布が計算される確率値です。

自由度 1 は、F 分布の分子の自由度数です。

自由度 2 は、F 分布の分母の自由度数です。

### Example

=FINV(0.5;5;10) は、0.93 を返します。

## F.TEST

F 検定の結果を返します。

This function is available since LibreOffice 4.2

### Syntax

FTEST(データ 1; データ 2)

データ 1 は、最初の記録行列です。

データ 2 は、2 番目の記録行列です。

### Example

=FTEST(A1:A30;B1:B12) は、2 つのデータセットが分散から異なるかどうかを計算し、両方の集合が同じ母集団に属している確率を返します。

## FDIST

F 分布の値を計算します。

### Syntax

FDIST(数値; 自由度 1; 自由度 2)

数値 は、F 分布が算出される値です。

自由度 1 は、F 分布の分子の自由度です。

自由度 2 は、F 分布の分母の自由度です。

### Example

=FDIST(0.8;8;12) は、0.61 を返します。

## FINV

F 確率分布のパーセント点を返します。F 分布は、F 検定で 2 つの集合データの分散を比較するために使用されます。

### Syntax

FINV(数値; 自由度 1; 自由度 2)

数値 は、逆 F 分布が計算される確率値です。

自由度 1 は、F 分布の分子の自由度数です。

自由度 2 は、F 分布の分母の自由度数です。

### Example

=FINV(0.5;5;10) は、0.93 を返します。

## FISHER

値 x のフィッシャー変換を返し、正規分布に近い関数を作成します。

### Syntax

FISHER(相関係数)

数値 は、変換される値です。

### Example

=FISHER(0.5) は、0.55 を返します。

## FISHERINV

値 x のフィッシャー変換のパーセント点を返し、正規分布に近い関数を作成します。

### Syntax

FISHERINV(数値)

数値 は、逆変換される値です。

### Example

=FISHERINV(0.5) は、0.46 を返します。

## FTEST

F 検定の結果を返します。

### Syntax

FTEST(データ 1; データ 2)

データ 1 は、最初の記録行列です。

データ 2 は、2 番目の記録行列です。

### Example

=FTEST(A1:A30;B1:B12) は、2 つのデータセットが分散から異なるかどうかを計算し、両方の集合が同じ母集団に属している確率を返します。

## GAMMA

ガンマ関数値を返します。GAMMAINV が GAMMA の逆関数ではなく、GAMMADIST の逆関数であることに注意してください。

### Syntax

数値 は、ガンマ関数値が算出される値です。

## GAMMA.DIST

ガンマ分布の値を返します。

The inverse function is GAMMAINV or GAMMA.INV.

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

This function is available since LibreOffice 4.3

### Syntax

GAMMADIST(数値;α;β;関数形式)

数値 は、ガンマ分布が算出される値です。

α は、ガンマ分布の α パラメーターです。

Beta is the parameter Beta of the Gamma distribution.

関数形式(オプション) に 0 を指定すると密度関数を、関数形式 に 1 を指定すると分布を計算します。

### Example

=GAMMADIST(2;1;1;1) は、0.86 を返します。

## GAMMA.INV

ガンマ累積分布の逆関数を返します。この関数で、分布の違いをもつ変数を検索できます。

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

This function is available since LibreOffice 4.3

### Syntax

GAMMAINV(確率;α;β)

確率 は、ガンマ分布のパーセント点を算出する確率です。

α は、ガンマ分布の α パラメーターです。

β は、ガンマ分布の β パラメーターです。

### Example

=GAMMAINV(0.8;1;1) は、1.61 を返します。

## GAMMADIST

ガンマ分布の値を返します。

GAMMAINV 関数の逆関数です。

### Syntax

GAMMADIST(数値;α;β;関数形式)

数値 は、ガンマ分布が算出される値です。

α は、ガンマ分布の α パラメーターです。

Beta is the parameter Beta of the Gamma distribution.

関数形式(オプション) に 0 を指定すると密度関数を、関数形式 に 1 を指定すると分布を計算します。

### Example

=GAMMADIST(2;1;1;1) は、0.86 を返します。

## GAMMAINV

ガンマ累積分布の逆関数を返します。この関数で、分布の違いをもつ変数を検索できます。

### Syntax

GAMMAINV(確率;α;β)

確率 は、ガンマ分布のパーセント点を算出する確率です。

α は、ガンマ分布の α パラメーターです。

β は、ガンマ分布の β パラメーターです。

### Example

=GAMMAINV(0.8;1;1) は、1.61 を返します。

## GAMMALN

ガンマ関数の値の自然対数、G(x) を返します。

### Syntax

GAMMALN(数値)

数値 は、それ用のガンマ関数の自然対数が算出される値です。

### Example

=GAMMALN(2) は、0 を返します。

## GAMMALN.PRECISE

ガンマ関数の値の自然対数、G(x) を返します。

This function is available since LibreOffice 4.3

### Syntax

GAMMALN.PRECISE(Number)

数値 は、それ用のガンマ関数の自然対数が算出される値です。

### Example

=GAMMALN(2) は、0 を返します。

## GAUSS

標準正規累積分布を返します。

GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

### Syntax

GAUSS(数値)

数値 は、標準正規分布が算出される値です。

### Example

=GAUSS(0.19) = 0.08

=GAUSS(0.0375) = 0.01

## GEOMEAN

標本の幾何平均を返します。

### Syntax

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

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

### Example

=GEOMEAN(23;46;69) = 41.79。よって、この標本の幾何平均値は 41.79 です。

## HARMEAN

データの調和平均を求めます。

### Syntax

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

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

### Example

=HARMEAN(23;46;69) = 37.64。すなわち、この無作為抽出の調和平均は 37.64 です。

## HYPGEOM.DIST

超幾何分布を返します。

This function is available since LibreOffice 4.2

### Syntax

HYPGEOMDIST(X; 標本数; 成功回数; 母集団数)

X は、無作為標本内で成功する数です。

標本数 は、無作為標本の大きさです。

成功回数 は、母集団内で成功する数です。

母集合数 は、母集合全体の大きさです。

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

### Example

=HYPGEOMDIST(2;2;90;100) は、0.81 を返します。バターを塗ったトースト 100 枚のうち 90 枚がテーブルから落ち、バターを塗った面が先に床につく場合、バターを塗ったトースト 2 枚をテーブルから落としたときに両方ともバターを塗った面が先に床につく確率密度は 81% です。

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

## HYPGEOMDIST

超幾何分布を返します。

### Syntax

HYPGEOMDIST(X; 標本数; 成功回数; 母集団数)

X は、無作為標本内で成功する数です。

標本数 は、無作為標本の大きさです。

成功回数 は、母集団内で成功する数です。

母集合数 は、母集合全体の大きさです。

### Example

=HYPGEOMDIST(2;2;90;100) は、0.81 を返します。バターを塗ったトースト 100 枚のうち 90 枚がテーブルから落ち、バターを塗った面が先に床につく場合、バターを塗ったトースト 2 枚をテーブルから落としたときに両方ともバターを塗った面が先に床につく確率密度は 81% です。

## TRIMMEAN

データの上下限から指定の割合を除いたデータセットの平均値を求めます。

### Syntax

TRIMMEAN(データ;割合)

データ は、標本におけるデータの行列です。

割合 は、計算対象から除外する上限と下限のデータの割合です。

### Example

=TRIMMEAN(A1:A50; 0.1) は、最大値を表す値の 5 パーセントと最小値を表す値の 5 パーセントを考慮せずに、A1:A50 の数の平均値を計算します。パーセント数は、加数の数ではなく、調整していない平均値を指します。

## Z.TEST

Z 統計量が、標本から計算された値を超える確率を計算します。

This function is available since LibreOffice 4.3

### Syntax

ZTEST(データ; μ; 母分散)

データ は正規分布母集団から抽出した標本です。

μ は母集団の既知の平均値です。

母分散(シグマ) (オプション) は母集団の標準偏差です。このパラメータを省略すると、標本の標準偏差が使われます。

### Example

=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.

## ZTEST

Z 統計量が、標本から計算された値を超える確率を計算します。

### Syntax

ZTEST(データ; μ; 母分散)

データ は正規分布母集団から抽出した標本です。

μ は母集団の既知の平均値です。

母分散(シグマ) (オプション) は母集団の標準偏差です。このパラメータを省略すると、標本の標準偏差が使われます。

See also the Wiki page.

関連項目

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