Luôn dùng hàm này ở dạng công thức mảng PEARSON array1, array2 : Tính hệ số tương quan momen tích pearson ®, một chỉ mục không thứ nguyên, trong khoảng từ -1 đến 1, phản ánh sự mở rộng q[r]
(1)NHÓM HÀM VỀ THỐNG KÊ http://joni.soc.surrey.ac.uk/~scslps/papers/PUS03.pdf AVEDEV (number1, number2, ) : Tính trung bình độ lệch tuyệt đối các điểm liệu theo trung bình chúng Thường dùng làm thước đo biến đổi tập số liệu AVERAGE (number1, number2, ) : Tính trung bình cộng AVERAGEA (number1, number2, ) : Tính trung bình cộng các giá trị, bao gồm giá trị logic AVERAGEIF (range, criteria1) : Tính trung bình cộng các giá trị mảng theo điều kiện AVERAGEIFS (range, criteria1, criteria2, ) : Tính trung bình cộng các giá trị mảng theo nhiều điều kiện COUNT (value1, value2, ) : Đếm số ô danh sách COUNTA (value1, value2, ) : Đếm số ô có chứa giá trị (không rỗng) danh sách COUNTBLANK (range) : Đếm các ô rỗng vùng COUNTIF (range, criteria) : Đếm số ô thỏa điều kiện cho trước bên dãy COUNTIFS (range1, criteria1, range2, criteria2, …) : Đếm số ô thỏa nhiều điều kiện cho trước DEVSQ (number1, number2, ) : Tính bình phương độ lệch các điểm liệu từ trung bình mẫu chúng, cộng các bình phương đó lại FREQUENCY (data_array, bins_array) : Tính xem có bao nhiêu giá trị thường xuyên xuất bên dãy giá trị, trả mảng đứng các số Luôn sử dụng hàm này dạng công thức mảng GEOMEAN (number1, number2, ) : Trả trung bình nhân dãy các số dương Thường dùng để tính mức tăng trưởng trung bình, đó lãi kép có các lãi biến đổi cho trước… HARMEAN (number1, number2, ) : Trả trung bình điều hòa (nghịch đảo trung bình cộng) các số (2) KURT (number1, number2, ) : Tính độ nhọn tập số liệu, biểu thị mức nhọn hay mức phẳng tương đối phân bố so với phân bố chuẩn LARGE (array, k) : Trả giá trị lớn thứ k tập số liệu MAX (number1, number2, ) : Trả giá trị lớn tập giá trị MAXA (number1, number2, ) : Trả giá trị lớn tập giá trị, bao gồm các giá trị logic và text MEDIAN (number1, number2, ) : Tính trung bình vị các số MIN (number1, number2, ) : Trả giá trị nhỏ tập giá trị MINA (number1, number2, ) : Trả giá trị nhỏ tập giá trị, bao gồm các giá trị logic và text MODE (number1, number2, ) : Trả giá trị xuất nhiều mảng giá trị PERCENTILE (array, k) : Tìm phân vị thứ k các giá trị mảng liệu PERCENTRANK (array, x, significance) : Trả thứ hạng (vị trí tương đối) trị mảng liệu, là số phần trăm mảng liệu đó PERMUT (number, number_chosen) : Trả hoán vị các đối tượng QUARTILE (array, quart) : Tính điểm tứ phân vị tập liệu Thường dùng khảo sát liệu để chia các tập hợp thành nhiều nhóm… RANK (number, ref, order) : Tính thứ hạng số danh sách các số SKEW (number1, number2, ) : Trả độ lệch phân phối, mô tả độ không đối xứng phân phối quanh trị trung bình nó SMALL (array, k) : Trả giá trị nhỏ thứ k tập số STDEV (number1, number2, ) : Ước lượng độ lệch chuẩn trên sở mẫu STDEVA (value1, value2, ) : Ước lượng độ lệch chuẩn trên sở mẫu, bao gồm giá trị logic (3) STDEVP (number1, number2, ) : Tính độ lệch chuẩn theo toàn thể tập hợp STDEVPA (value1, value2, ) : Tính độ lệch chuẩn theo toàn thể tập hợp, kể chữ và các giá trị logic VAR (number1, number2, ) : Trả phương sai dựa trên mẫu VARA (value1, value2, …) : Trả phương sai dựa trên mẫu, bao gồm các trị logic và text VARP (number1, number2, ) : Trả phương sai dựa trên toàn thể tập hợp VARPA (value1, value2, …) : Trả phương sai dựa trên toàn thể tập hợp, bao gồm các trị logic và text TRIMMEAN (array, percent) : Tính trung bình phần tập liệu, cách loại tỷ lệ phần trăm các điểm liệu đầu và cuối tập liệu NHÓM HÀM VỀ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT BETADIST (x, alpha, beta, A, B) : Trả giá trị hàm tính mật độ phân phối xác suất tích lũy beta BETAINV (probability, alpha, beta, A, B) : Trả nghịch đảo hàm tính mật độ phân phối xác suất tích lũy beta BINOMDIST (number_s, trials, probability_s, cumulative) : Trả xác suất lần thử thành công phân phối nhị phân CHIDIST (x, degrees_freedom) : Trả xác xuất phía phân phối chi-squared CHIINV (probability, degrees_freedom) : Trả nghịch đảo xác xuất phía phân phối chi-squared CHITEST (actual_range, expected_range) : Trả giá trị xác xuất từ phân phối chisquared và số bậc tự tương ứng CONFIDENCE (alpha, standard_dev, size) : Tính khoảng tin cậy cho kỳ vọng lý thuyết (4) CRITBINOM (trials, probability_s, alpha) : Trả giá trị nhỏ cho phân phối nhị thức tích lũy lớn hay giá trị tiêu chuẩn Thường dùng để bảo đảm các ứng dụng đạt chất lượng… EXPONDIST (x, lambda, cumulative) : Tính phân phối mũ Thường dùng để mô thời gian các biến cố… FDIST (x, degrees_freedom1, degrees_freedom2) : Tính phân phối xác suất F Thường dùng để tìm xem hai tập số liệu có nhiều mức độ khác hay không… FINV (probability, degrees_freedom1, degrees_freedom2) : Tính nghịch đảo phân phối xác suất F Thường dùng để so sánh độ biến thiên hai tập số liệu FTEST (array1, array2) : Trả kết phép thử F Thường dùng để xác định xem hai mẫu có các phương sai khác hay không… FISHER (x) : Trả phép biến đổi Fisher x Thường dùng để kiểm tra giả thuyết dựa trên hệ số tương quan… FISHERINV (y) : Tính nghịch đảo phép biến đổi Fisher Thường dùng để phân tích mối tương quan các mảng số liệu… GAMMADIST (x, alpha, beta, cumulative) : Trả phân phối tích lũy gamma Có thể dùng để nghiên cứu có phân bố lệch GAMMAINV (probability, alpha, beta) : Trả nghịch đảo phân phối tích lũy gamma GAMMLN (x) : Tính logarit tự nhiên hàm gamma HYPGEOMDIST (number1, number2, ) : Trả phân phối siêu bội (xác suất số lần thành công nào đó…) LOGINV (probability, mean, standard_dev) : Tính nghịch đảo hàm phân phối tích lũy lognormal x (LOGNORMDIST) LOGNORMDIST (x, mean, standard_dev) : Trả phân phối tích lũy lognormal x, đó logarit tự nhiên x thường phân phối với các tham số mean và standard_dev NEGBINOMDIST (number_f, number_s, probability_s) : Trả phân phối nhị thức âm (5) (trả xác suất mà có number_f lần thất bại trước có number_s lần thành công, xác suất không đổi lần thành công là probability_s) NORMDIST (x, mean, standard_dev, cumulative) : Trả phân phối chuẩn (normal distribution) Thường sử dụng việc thống kê, gồm việc kiểm tra giả thuyết NORMINV (probability, mean, standard_dev) : Tính nghịch đảo phân phối tích lũy chuẩn NORMSDIST (z) : Trả hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc (standard normal cumulative distribution function), là phân phối có trị trung bình cộng là zero (0) và độ lệch chuẩn là NORMSINV (probability) : Tính nghịch đảo hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc POISSON (x, mean, cumulative) : Trả phân phối poisson Thường dùng để ước tính số lượng biến cố xảy khoảng thời gian định PROB (x_range, prob_range, lower_limit, upper_limit) : Tính xác suất các trị dãy nằm hai giới hạn STANDARDIZE (x, mean, standard_dev) : Trả trị chuẩn hóa từ phân phối biểu thị mean và standard_dev TDIST (x, degrees_freedom, tails) : Trả xác suất phân phối Student (phân phối t), đó x là giá trị tính từ t và dùng để tính xác suất TINV (probability, degrees_freedom) : Trả giá trị t phân phối Student TTEST (array1, array2, tails, type) : Tính xác xuất kết hợp với phép thử Student WEIBULL (x, alpha, beta, cumulative) : Trả phân phối Weibull Thường sử dụng phân tích độ tin cậy, tính tuổi thọ trung bình thiết bị ZTEST (array, x, sigma) : Trả xác suất phía phép thử z NHÓM HÀM VỀ TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH CORREL (array1, array2) : Tính hệ số tương quan hai mảng để xác định mối quan hệ hai đặc tính (6) COVAR (array1, array2) : Tính tích số các độ lệch cặp điểm liệu, tính trung bình các tích số đó FORECAST (x, known_y's, known_x's) : Tính toán hay dự đoán giá trị tương lai cách sử dụng các giá trị có, phương pháp hồi quy tuyến tính GROWTH (known_y's, known_x's, new_x's, const) : Tính toán tăng trưởng dự kiến theo hàm mũ, cách sử dụng các kiện có INTERCEPT (known_y's, known_x's) : Tìm điểm giao đường thẳng với trục y cách sử dụng các trị x và y cho trước LINEST (known_y's, known_x's, const, stats) : Tính thống kê cho đường cách dùng phương pháp bình phương tối thiểu (least squares) để tính đường thẳng thích hợp với liệu, trả mảng mô tả đường thẳng đó Luôn dùng hàm này dạng công thức mảng LOGEST (known_y's, known_x's, const, stats) : Dùng phân tích hồi quy hàm tính đường cong hàm mũ phù hợp với liệu cung cấp, trả mảng gía trị mô tả đường cong đó Luôn dùng hàm này dạng công thức mảng PEARSON (array1, array2) : Tính hệ số tương quan momen tích pearson ®, mục không thứ nguyên, khoảng từ -1 đến 1, phản ánh mở rộng quan hệ tuyến tính hai tập số liệu RSQ (known_y's, known_x's) : Tính bình phương hệ số tương quan momen tích Pearson ®, thông qua các điểm liệu known_y's và known_x's SLOPE (known_y's, known_x's) : Tính hệ số góc đường hồi quy tuyến tính thông qua các điềm liệu STEYX (known_y's, known_x's) : Trả sai số chuẩn trị dự đoán y trị x hồi quy TREND (known_y's, known_x's, new_x's, const) : Trả các trị theo xu tuyến tính (7)