| AVEDEV(数値1, 数値2, ...) |
| データ全体の平均値に対するそれぞれのデータの絶対偏差の平均を返します。AVEDEV 関数は、データの分散性を測定するときに使用します。 |
| AVERAGE(数値1, 数値2, ...) |
| 引数の (数学的な) 平均値を返します。 |
| AVERAGEA(数値1, 数値2,...) |
| 引数リストに含まれる値の (数学的な) 平均値を計算します。数値以外に、文字列や、TRUE、FALSE などの論理値も計算の対象になります。 |
| AVERAGEIF(範囲,条件,［平均範囲］)：2007〜 |
| 指定した条件で平均を計算する。 |
| AVERAGEIFS(平均範囲,条件範囲1,条件1,［条件範囲2,条件2], ...)：2007〜 |
| 指定した複数の条件で平均を計算する。 |
| BETADIST(x, α, β, A, B) |
| 累積β確率密度関数を返します。累積β確率密度関数は、複数の標本を対象に割合の変化を分析する場合などに使用します。たとえば、複数の人が 1 日のうちにテレビを見ている時間の割合を算出するときは、この関数を使用します。 |
| BETAINV(確率, α, β, A, B) |
| 累積β確率密度関数の逆関数を返します。つまり、確率 = BETADIST(x,...) であるとき、BETAINV(確率,...) = x という関係が成り立ちます。累積β確率分布は、プロジェクトの立案時に、予測される完成日数と公差によって、完了可能日時を計算するために使用できます。 |
| BINOMDIST(成功数, 試行回数, 成功率, 関数形式) |
| 個別項の二項分布の確率を返します。 |
| CHIDIST(x, 自由度) |
| 片側カイ 2 乗 (χ2) 分布の確率を返します。χ2 分布は χ2 検定と関連しています。χ2 検定は、実測値と期待値を比較するときに使用します。たとえば、ある植物の遺伝子実験で、次の世代の花には一定の色の組み合わせが発生するという仮説を立てたとします。ここで、予測された色と観察の結果を比較することにより、仮説の妥当性を検定することができます。 |
| CHIINV(確率 自由度) |
| カイ 2 乗 (χ2) 分布の逆関数を返します。つまり、確率 = CHIDIST(x,...) であるとき、CHIINV(確率,...) = x という関係が成り立ちます。χ2 検定は、実測値と期待値を比較して、仮説の妥当性を検定するために使います。 |
| CHITEST(実測値範囲, 期待値範囲) |
| カイ 2 乗 (χ2) 検定を行います。CHITEST 関数では、統計と自由度に対する χ2 分布から値を抽出して返します。χ2 検定を行うことにより、仮説が実験によって証明されたかどうかを判断することができます。 |
| CONFIDENCE(α, 標準偏差, 標本数) |
| 母集団に対する信頼区間を返します。信頼区間とは、標本平均の両側のある範囲のことです。たとえば、通信販売で商品を注文したときに、ある程度の確信を持って、その商品が最も早く到着する日と、最も遅く到着する日を予測することができます。 |
| CORREL(配列1, 配列2) |
| 2 つの配列データの相関係数を返します。相関係数は、2 つの特性の関係を判断するときに使用します。たとえば、各地域の平均気温とエアコンの普及率の相関関数を調べることができます。 |
| COUNT(値1, 値2, ...) |
| 引数リストの各項目に含まれる数値の個数の合計を返します。引数リストの各項目には、数値、名前、配列、またはセル参照を指定できます。項目にセル参照を指定すると、その範囲内で数値が入力されているセルの個数を調べることができます。 |
| COUNTA(値1, 値2, ...) |
| 引数リストの各項目に含まれるデータの個数の合計を返します。引数リストの各項目には、値、名前、配列、またはセル参照を指定できます。項目にセル参照を指定すると、その範囲内でデータが入力されているセルの個数を調べることができます。ただし、セル参照に空白セルが含まれる場合は、その空白セルは個数には数えられません。 |
| COUNTBLANK(範囲) |
| 指定された範囲に含まれる空白セルの個数を返します。 |
| COUNTIF(範囲, 検索条件) |
| 指定された範囲に含まれるセルのうち、検索条件に一致するセルの個数を返します。 |
| COUNTIFS(範囲1, 検索条件1, 範囲2, 検索条件2, ...)：2007〜 |
| 複数条件に一致するものを数える。 |
| COVAR(配列1, 配列2) |
| 共分散を返します。共分散とは、2 組の対応するデータ間での標準偏差の積の平均値です。共分散を利用することによって、2 組のデータの相関関係を分析することができます。たとえば、ある社会集団を対象に、収入と最終学歴の相関関係を調べることができます。 |
| CRITBINOM(試行回数, 成功率, α) |
| 累積二項分布の値が基準値以上になるような最小の値を返します。この関数は、品質保証計算などに使用します。たとえば、部品の組立ラインで、ロット全体で許容できる欠陥部品数の最大値を決定することができます。 |
| DEVSQ(数値1, 数値2, ...) |
| 標本の平均値に対する各データの偏差の平方和を返します。 |
| EXPONDIST(x, λ, 関数形式) |
| 指数分布関数を返します。この関数は、銀行の ＡＴＭ で現金を引き出すのにかかる時間など、イベントの間隔をモデル化する場合に使用します。たとえば、EXPONDIST 関数を使って、ある処理が 1 分以内に終了する確率を算出することができます。 |
| FDIST(x, 自由度1, 自由度2) |
| F 確率分布を返します。この関数を使用すると、2 組のデータを比較して、ばらつきが両者で異なるかどうかを調べることができます。たとえば、テストの成績を男女別に分析して、男子生徒の成績と女子生徒の成績のばらつきが異なるかどうかを検定することができます。 |
| FINV(確率, 自由度1, 自由度2) |
| F 確率分布の逆関数を返します。つまり、確率 = FDIST(x,...) であるとき、FINV(確率,...) = x という関係が成り立ちます。F 確率分布は、2 組のデータのばらつきを比較する F 検定で使用されます。たとえば、合衆国と日本の労働者の年収を比較し、両国で年収の分布に類似性があるかどうかを分析することができます。 |
| FISHER(x) |
| x の値に対するフィッシャー変換を返します。この変換の結果、非対称ではなく、ほぼ正規的に分布した関数が生成されます。FISHER 関数は、相関係数に基づく仮説検定を行うときに使用します。 |
| FISHERINV(y) |
| フィッシャー変換の逆関数を返します。この関数は、データ範囲または配列間の相関を分析する場合に使用します。y = FISHER(x) であるとき、FISHERINV(y) = x という関係が成り立ちます。 |
| FORECAST(x, 既知のy, 既知のx) |
| 既知の値を使用し、将来の値を予測します。予測する値は、x の値に対する y の値です。既知のx と 既知のy から得られる回帰線上で、x の値に対する従属変数 (y) の値を予測します。この関数を使うと、将来の売上高、商品在庫量、消費動向などを予測できます。 |
| FREQUENCY(データ配列, 区間配列) |
| 範囲内でのデータの頻度分布を、縦方向の数値の配列として返します。たとえば、この関数を使うと、試験の成績の範囲内に含まれる成績の頻度分布を計算することができます。この関数では、値は配列として返され、配列数式として入力されます。 |
| FTEST(配列1, 配列2) |
| F 検定の結果を返します。F 検定により、配列1 と 配列2 とのデータのばらつきに有意な差が認められない片側確率が返されます。FTEST 関数を利用すると、2 つの高等学校で同じテストを実施した場合、両校の生徒の成績に有意な差が認められるかどうかを調べることができます。 |
| GAMMADIST(x, α, β, 関数形式) |
| ガンマ分布関数の値を返します。この関数を使用すると、正規分布に従わないデータの分析を行うことができます。ガンマ分布は、通常、待ち行列分析の中で使われます。 |
| GAMMAINV(確率, α, β) |
| ガンマ累積分布関数の逆関数の値を返します。つまり、確率 = GAMMADIST(x,...) であるとき、GAMMAINV(確率,...) = x となるような x の値を返します。この関数は、正規分布に従わないと見られる変数を分析する場合に使います。 |
| GAMMALN(x) |
| ガンマ関数 G(x) の値の自然対数を返します。 |
| GEOMEAN(数値1, 数値2, ...) |
| 正の数からなる配列またはセル範囲のデータの相乗平均を返します。GEOMEAN 関数を利用すると、利率が変動する場合の複利計算で、平均成長率を計算することができます。 |
| GROWTH(既知のy, 既知のx, 新しいx, 定数) |
| 既にわかっているデータを使用して指数曲線を予測し、指定された 既知のy と 既知のx のデータを使用して 新しいx の配列に対する y の値を計算します。GROWTH ワークシート関数を使うと、既知のy と 既知のx のデータを指数曲線に当てはめることもできます。 |
| HARMEAN(数値1, 数値2, ...) |
| 1 組の数値の調和平均を返します。調和平均は、逆数の算術平均 (相加平均) に対する逆数として定義されます。 |
| HYPGEOMDIST(標本の成功数, 標本数, 母集団の成功数, 母集団の大きさ) |
| 超幾何分布関数の値を返します。HYPGEOMDIST 関数では、指定された標本数、母集団の成功数、母集団の大きさから、一定数の標本が成功する確率を計算します。HYPGEOMDIST 関数は、一定の母集団を対象とした分析に使います。ただし、それぞれの事象は成功または失敗の 2 つの状態だけで、分析の対象となる標本は母集団から無作為に抽出されるとします。 |
| INTERCEPT(既知のy, 既知のx) |
| 既知のx と 既知のy を通過する線形回帰直線の切片を計算します。切片とは 既知のx と 既知のy の値を通過する回帰直線が y 軸と交わる座標のことです。この切片は、独立変数が 0(ゼロ) である場合の従属変数の値を求めるときに使用します。たとえば、室温またはそれ以上の環境で、ある金属の電気抵抗値が実験的にわかっている場合、INTERCEPT 関数を利用することにより、気温 0ﾟC での電気抵抗値を予測することができます。 |
| KURT(数値1, 数値2, ...) |
| 引数として指定したデータの尖度を返します。尖度とは、対象となるデータの分布を標準分布と比較して、度数分布曲線の相対的な鋭角度または平たん度を表した数値です。尖度が正の数になる場合、度数分布曲線が相対的に鋭角になっていることを表し、負の数になる場合は、相対的に平たんになっていることを表します。 |
| LARGE(範囲, 順位) |
| 1 組のデータの中で 順位 番目に大きなデータを返します。LARGE 関数を利用すると、相対的な順位に基づいて、データの中から特定の値を選択することができます。たとえば、LARGE 関数を使って、テストの最高点、第 2 位または第 3 位の得点などを調べることができます。 |
| LINEST(既知のy, 既知のx, 定数, 補正) |
| 最小二乗法を使って、指定したデータに最もよく当てはまる直線を算出し、この直線を記述する係数と y 切片との配列を返します。LINEST 関数では、値は配列として返され、配列数式として入力されます。 |
| LOGEST(既知のy, 既知のx, 定数, 補正) |
| 回帰分析において、指定されたデータに最もよく当てはまる指数曲線を算出し、この曲線を表す係数の配列の値を返します。LOGEST 関数は、配列の値を数式として返します。 |
| LOGINV(確率, 平均, 標準偏差) |
| x の対数正規型の累積分布関数の逆関数を返します。ln(x) は、引数 平均 と 標準偏差 による正規型分布で、p = LOGNORMDIST(x,...) であるとき、LOGINV(p,...) = x となります。x の対数正規型の累積分布関数の逆関数を返します。ln(x) は、引数 平均 と 標準偏差 による正規型分布で、p = LOGNORMDIST(x,...) であるとき、LOGINV(p,...) = x となります。 |
| LOGNORMDIST(x, 平均, 標準偏差) |
| 対数正規累積分布関数の値を返します。対数正規分布は、対数化されたデータの分析によって利用できます。 |
| MAX(数値1, 数値2, ...) |
| 引数リストに含まれる最大の数値を返します。 |
| MAXA(数値1, 数値2,...) |
| 引数リストに含まれる最大の数値を返します。文字列や、TRUE、FALSE などの論理値も数値と同じように比較の対象になります。 |
| MEDIAN(数値1, 数値2, ...) |
| 引数リストに含まれる数値のメジアン (中央値) を返します。メジアンとは、引数リストの数値を小さいものから大きなものに順に並べたとき、その中央にくる数値のことです。つまり、メジアンより小さな数値と、メジアンより大きな数値の個数が等しくなります。 |
| MIN(数値1, 数値2, ...) |
| 引数リストに含まれる最小の数値を返します。 |
| MINA(数値1, 数値2,...) |
| 引数リストに含まれる最小の数値を返します。文字列や、TRUE、FALSE などの論理値も数値と同じように比較の対象になります。 |
| MODE(数値1, 数値2, ...) |
| 配列またはセル範囲として指定されたデータの中で、最も頻繁に出現する値 (最頻値) を返します。MODE 関数は、MEDIAN 関数と共にデータの全体的な傾向を知るための統計的な手段として利用できます。 |
| NEGBINOMDIST(失敗数, 成功数, 成功率) |
| 負の二項分布を返します。NEGBINOMDIST 関数を利用すると、試行の成功率が一定のとき、成功数 で指定した回数の試行が成功する前に、失敗数 で指定した回数の試行が失敗する確率を計算できます。この関数は二項分布を計算する BINOMDIST 関数に類似していますが、試行の成功数が定数で試行回数が変数である点が異なります。さらに、二項分布の場合と同様に、対象となる試行は独立試行であると見なされます。 |
| NORMDIST(x, 平均, 標準偏差, 関数形式) |
| 指定した平均と標準偏差に対する正規分布関数の値を返します。この関数は、仮説検定を始めとする統計学の幅広い分野に応用できます。 |
| NORMINV(確率, 平均, 標準偏差) |
| 指定した平均と標準偏差に対する正規累積分布関数の逆関数の値を返します。 |
| NORMSDIST(z) |
| 標準正規累積分布関数の値を返します。この分布は、平均が 0(ゼロ) で標準偏差が 1 である正規分布に対応します。正規分布表の代わりにこの関数を使用することができます。 |
| NORMSINV(確率) |
| 標準正規累積分布関数の逆関数の値を返します。この分布は、平均が 0 で標準偏差が 1 である正規分布に対応します。 |
| PEARSON(配列1, 配列2) |
| ピアソンの積率相関係数 r の値を返します。r は -1.0 から 1.0 の範囲の数値で、2 組のデータ間での線形相関の程度を示します。 |
| PERCENTILE(配列, 率) |
| 配列 のデータの中で、百分率で 率 に位置する値を返します。PERCENTILE 関数は入学試験などの合否ラインなどを決めるときに利用します。たとえば、PERSENTILE 関数を使って、成績が上位 10% の志願者を合格とすることができます。 |
| PERCENTRANK(配列, x, 有効桁数) |
| 配列 に含まれる値の中で、百分率を使った x の順位を返します。PERCENTRANK 関数は、1 組のデータの中で値の相対的な位置を計算するために利用します。たとえば、あるテストの成績が 70 点である人の相対的な順位を計算するために、PERCENTRANK 関数を使います。 |
| PERMUT(標本数, 抜き取り数) |
| 標本数 個から 抜き取り数 個を選択する場合の順列を返します。順列とは、順序に着目して選択した対象や事象の組み合わせ数を計算したもので、順序に関係なく計算される組み合わせとは異なります。PERMUT 関数は宝くじなどの当選確率を計算するために利用します。 |
| POISSON(イベント数, 平均, 関数形式) |
| ポアソン確率分布の値を返します。通常、ポアソン分布は一定の時間内に起きる事象の数を予測するために利用されます。たとえば、ポアソン分布を使って、高速道路の料金所を 1 分間に通過する自動車の台数を予測することができます。 |
| PROB(x範囲, 確率範囲, 下限, 上限) |
| x範囲 に含まれる値が 下限 と 上限 との間に収まる確率を返します。上限 を省略すると、x範囲 に含まれる値が 下限 と等しくなる確率が計算されます。 |
| QUARTILE(配列, 戻り値) |
| 配列 に含まれるデータから四分位数を抽出します。四分位数は、市場調査などのデータで、母集団を複数のグループに分割するために利用されます。たとえば、QUARTILE 関数を使って、母集団の中から所得金額が全体の上位 25% を占めるグループを選び出すことができます。 |
| 戻り値 : QUARTILE 関数の戻り値 |
| 0 : データの最小値 |
| 1 : 下位 4 分の 1 (25%) |
| 2 : データの中央値 (50%) |
| 3 : 上位 4 分の 1 (75%) |
| 4 : データの最大値 |
| RANK(数値, 範囲, 順序) |
| 順序 に従って 範囲 内の数値を並べ替えたとき、数値 が何番目に位置するかを返します。 |
| RSQ(既知のy, 既知のx) |
| 既知のy と 既知のx を通過する回帰直線を対象に、r2 の値を返します。詳細については、PEARSON 関数を参照してください。r2 の値を計算することにより、x の分散に起因する y の分散の比率を解釈することができます。 |
| SKEW(数値1, 数値2, ...) |
| 分布の歪度を返します。歪度とは、分布の平均値周辺での両側の非対称度を表す値です。正の歪度は対称となる分布が正の方向へ伸びる非対称な側を持つことを示し、負の歪度は対称となる分布が負の方向へ伸びる非対称な側を持つことを示します。 |
| SLOPE(既知のy, 既知のx) |
| 既知のy と 既知のx のデータから回帰直線の傾きを返します。直線の傾きとは、直線上の 2 点の垂直方向の距離を水平方向の距離で除算した値で、回帰直線の変化率に対応します。 |
| SMALL(範囲, 順位) |
| 1 組のデータの中で 順位 番目に小さなデータを返します。SMALL 関数を利用すると、相対的な順位に基づいて、データの中から特定の値を選択することができます。 |
| STANDARDIZE(x, 平均, 標準偏差) |
| 平均 と 標準偏差 で決定される分布を対象に、標準化変量を返します。 |
| STDEV(数値1, 数値2, ...) |
| 引数を母集団の標本であると見なして、母集団に対する標準偏差を返します。標準偏差とは、統計的な対象となる値がその平均からどれだけ広い範囲に分布しているかを計量したものです。 |
| STDEVA(数値1, 数値2,...) |
| 標本に基づいて標準偏差を計算します。標準偏差とは、統計的な対象となる値がその平均 (中数) からどれだけ広い範囲に分布しているかを計量したものです。文字列や、TRUE、FALSE などの論理値も計算の対象となります。 |
| STDEVP(数値1, 数値2, ...) |
| 引数を母集団全体であると見なして、母集団の標準偏差を返します。標準偏差とは、統計的な対象となる値が、その平均値からどれだけ広い範囲に分布しているかを計量したものです。 |
| STDEVPA(数値1, 数値2,...) |
| 文字列や論理値を含む引数を母集団全体と見なして、標準偏差を計算します。標準偏差とは、統計的な対象となる値がその平均 (中数) からどれだけ広い範囲に分布しているかを計量したものです。 |
| STEYX(既知のy, 既知のx) |
| 回帰直線の標準誤差を返します。標準誤差とは、個別の x の値に対する y の予測値の誤差の程度を計測するための尺度です。 |
| TDIST(x, 自由度, 尾部) |
| スチューデントの t 分布のパーセンテージ (確率) を返します。数値 (x) は t の計算値で、この t に対してパーセンテージが計算されます。t 分布は、比較的少数の標本からなるデータを対象に仮説検定を行うときに使われます。この関数は、t 分布表の代わりに使用することができます。 |
| TINV(確率, 自由度) |
| スチューデントの t 分布の t 値を、確率の関数と自由度で返します。 |
| TREND(既知のy, 既知のx, 新しいx, 定数) |
| 既知のy と 既知のx のデータを直線に当てはめ (最小二乗法を使って)、その直線上で、指定した 新しいx の配列に対する y の値を近似的に計算します。 |
| TRIMMEAN(配列, 割合) |
| データ全体の上限と下限から一定の割合のデータを切り落とし、残りの項の平均値を返します。TRIMMEAN 関数は、極端な観察データを分析対象から排除する場合に利用します。 |
| TTEST(配列1, 配列2, 尾部, 検定の種類) |
| スチューデントの t 分布に従う確率を返します。TTEST 関数を利用すると、2 つの標本が平均値の等しい母集団から取り出されたものであるかどうかを確率的に予測することができます。 |
| VAR(数値1, 数値2, ...) |
| 引数を母集団の標本であると見なして、母集団に対する分散を返します。 |
| VARA(数値1, 数値2,...) |
| 標本に対する分散を計算します。数値以外に、文字列や、TRUE、FALSE などの論理値も計算の対象となります。 |
| VARP(数値1, 数値2, ...) |
| 引数を母集団全体であると仮定して、母集団の分散を返します。 |
| VARPA(数値1, 数値2,...) |
| 引数を母集団全体と見なして、分散を計算します。数値以外に、文字列や、TRUE、FALSE などの論理値も計算の対象となります。 |
| WEIBULL(x, α, β, 関数形式) |
| ワイブル分布の値を返します。この分布は、機械が故障するまでの平均時間のような信頼性の分析に使用されます。 |
| ZTEST(配列, x, σ) |
| z 検定の両側 P 値を返します。z 検定では、配列 で指定されたデータについて x の標準値が計算され、正規分布に従う両側の確率が計算されます。この関数は、特定の観測値が特定の母集団から得られたということの有意性を検定するために使用します。 |
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