SharePoint Server 2019 SharePoint Server 2016 SharePoint Server 2013 SharePoint Server 2013 Enterprise SharePoint в Microsoft 365 SharePoint Foundation 2010 SharePoint Server 2010 SharePoint Server 2007 SharePoint в Microsoft 365 для малого бизнеса Windows SharePoint Services 3.0 Еще…Меньше
Примечание:
Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Просим вас уделить пару секунд и сообщить, помогла ли она вам, с помощью кнопок внизу страницы. Для удобства также приводим
ссылку на оригинал (на английском языке)
.
Оценивает стандартное отклонение по выборке. Стандартное отклонение — это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.
Синтаксис
СТАНДОТКЛОН(число1;число2;…)
Число1, число2,.. — от 1 до 30 числовых аргументов, соответствующих выборке из генеральной совокупности.
Замечания
-
Логические значения, такие как ИСТИНА или ЛОЖЬ, а также текст игнорируются. Если текст и логические значения не должны игнорироваться, следует использовать функцию СТАНДОТКЛОНА.
-
Функция СТАНДОТКЛОН предполагает, что аргументы являются только выборкой из генеральной совокупности. Если данные представляют всю генеральную совокупность, то стандартное отклонение следует вычислять с помощью функции СТАНДОТКЛОНП.
-
Стандартное отклонение вычисляется с использованием «несмещенного» метода или метода «n-1».
-
Функция СТАНДОТКЛОН вычисляется по следующей формуле:
Пример
Предположим, что из инструментов, отштампованных одной и той же машиной, выбраны наугад 10 штук и испытаны на прочность.
С1 |
С2 |
С3 |
С4 |
С5 |
С6 |
С7 |
С8 |
С9 |
С10 |
Формула |
Описание (результат) |
1345 |
1301 |
1368 |
1322 |
1310 |
1370 |
1318 |
1350 |
1303 |
1299 |
=СТАНДОТКЛОН([С1]; [С2]; [С3]; [С4]; [С5]; [С6]; [С7]; [С8]; [С9]; [С10]) |
Стандартное отклонение предела прочности (27,46391572) |
Нужна дополнительная помощь?
Вычислим в
MS
EXCEL
дисперсию и стандартное отклонение выборки. Также вычислим дисперсию случайной величины, если известно ее распределение.
Сначала рассмотрим
дисперсию
, затем
стандартное отклонение
.
Дисперсия выборки
Дисперсия выборки
(
выборочная дисперсия,
sample
variance
) характеризует разброс значений в массиве относительно
среднего
.
Все 3 формулы математически эквивалентны.
Из первой формулы видно, что
дисперсия выборки
это сумма квадратов отклонений каждого значения в массиве
от среднего
, деленная на размер выборки минус 1.
В MS EXCEL 2007 и более ранних версиях для вычисления
дисперсии
выборки
используется функция
ДИСП()
, англ. название VAR, т.е. VARiance. С версии MS EXCEL 2010 рекомендуется использовать ее аналог
ДИСП.В()
, англ. название VARS, т.е. Sample VARiance. Кроме того, начиная с версии MS EXCEL 2010 присутствует функция
ДИСП.Г(),
англ. название VARP, т.е. Population VARiance, которая вычисляет
дисперсию
для
генеральной совокупности
. Все отличие сводится к знаменателю: вместо n-1 как у
ДИСП.В()
, у
ДИСП.Г()
в знаменателе просто n. До MS EXCEL 2010 для вычисления дисперсии генеральной совокупности использовалась функция
ДИСПР()
.
Дисперсию выборки
можно также вычислить непосредственно по нижеуказанным формулам (см.
файл примера
)
=КВАДРОТКЛ(Выборка)/(СЧЁТ(Выборка)-1)
=(СУММКВ(Выборка)-СЧЁТ(Выборка)*СРЗНАЧ(Выборка)^2)/ (СЧЁТ(Выборка)-1)
– обычная формула
=СУММ((Выборка -СРЗНАЧ(Выборка))^2)/ (СЧЁТ(Выборка)-1
) –
формула массива
Дисперсия выборки
равна 0, только в том случае, если все значения равны между собой и, соответственно, равны
среднему значению
. Обычно, чем больше величина
дисперсии
, тем больше разброс значений в массиве.
Дисперсия выборки
является точечной оценкой
дисперсии
распределения случайной величины, из которой была сделана
выборка
. О построении
доверительных интервалов
при оценке
дисперсии
можно прочитать в статье
Доверительный интервал для оценки дисперсии в MS EXCEL
.
Дисперсия случайной величины
Чтобы вычислить
дисперсию
случайной величины, необходимо знать ее
функцию распределения
.
Для
дисперсии
случайной величины Х часто используют обозначение Var(Х).
Дисперсия
равна
математическому ожиданию
квадрата отклонения от среднего E(X): Var(Х)=E[(X-E(X))
2
]
Если случайная величина имеет
дискретное распределение
, то
дисперсия
вычисляется по формуле:
где x
i
– значение, которое может принимать случайная величина, а μ – среднее значение (
математическое ожидание случайной величины
), р(x) – вероятность, что случайная величина примет значение х.
Если случайная величина имеет
непрерывное распределение
, то
дисперсия
вычисляется по формуле:
где р(x) –
плотность вероятности
.
Для распределений, представленных в MS EXCEL
,
дисперсию
можно вычислить аналитически, как функцию от параметров распределения. Например, для
Биномиального распределения
дисперсия
равна произведению его параметров: n*p*q.
Примечание
:
Дисперсия,
является
вторым центральным моментом
, обозначается D[X], VAR(х), V(x). Второй центральный момент — числовая характеристика распределения случайной величины, которая является мерой разброса случайной величины относительно
математического ожидания
.
Примечание
: О распределениях в MS EXCEL можно прочитать в статье
Распределения случайной величины в MS EXCEL
.
Размерность
дисперсии
соответствует квадрату единицы измерения исходных значений. Например, если значения в выборке представляют собой измерения веса детали (в кг), то размерность дисперсии будет кг
2
. Это бывает сложно интерпретировать, поэтому для характеристики разброса значений чаще используют величину равную квадратному корню из
дисперсии
–
стандартное отклонение
.
Некоторые свойства
дисперсии
:
Var(Х+a)=Var(Х), где Х — случайная величина, а — константа.
Var(aХ)=a
2
Var(X)
Var(Х)=E[(X-E(X))
2
]=E[X
2
-2*X*E(X)+(E(X))
2
]=E(X
2
)-E(2*X*E(X))+(E(X))
2
=E(X
2
)-2*E(X)*E(X)+(E(X))
2
=E(X
2
)-(E(X))
2
Это свойство дисперсии используется в
статье про линейную регрессию
.
Var(Х+Y)=Var(Х) + Var(Y) + 2*Cov(Х;Y), где Х и Y — случайные величины, Cov(Х;Y) — ковариация этих случайных величин.
Если случайные величины независимы (independent), то их
ковариация
равна 0, и, следовательно, Var(Х+Y)=Var(Х)+Var(Y). Это свойство дисперсии используется при выводе
стандартной ошибки среднего
.
Покажем, что для независимых величин Var(Х-Y)=Var(Х+Y). Действительно, Var(Х-Y)= Var(Х-Y)= Var(Х+(-Y))= Var(Х)+Var(-Y)= Var(Х)+Var(-Y)= Var(Х)+(-1)
2
Var(Y)= Var(Х)+Var(Y)= Var(Х+Y). Это свойство дисперсии используется для построения
доверительного интервала для разницы 2х средних
.
Примечание
: квадратный корень из дисперсии случайной величины называется Среднеквадратическое отклонение (или другие названия — среднее квадратическое отклонение, среднеквадратичное отклонение, квадратичное отклонение, стандартное отклонение, стандартный разброс).
Стандартное отклонение выборки
Стандартное отклонение выборки
— это мера того, насколько широко разбросаны значения в выборке относительно их
среднего
.
По определению,
стандартное отклонение
равно квадратному корню из
дисперсии
:
Стандартное отклонение
не учитывает величину значений в
выборке
, а только степень рассеивания значений вокруг их
среднего
. Чтобы проиллюстрировать это приведем пример.
Вычислим стандартное отклонение для 2-х выборок: (1; 5; 9) и (1001; 1005; 1009). В обоих случаях, s=4. Очевидно, что отношение величины стандартного отклонения к значениям массива у выборок существенно отличается. Для таких случаев используется
Коэффициент вариации
(Coefficient of Variation, CV) — отношение
Стандартного отклонения
к среднему
арифметическому
, выраженного в процентах.
В MS EXCEL 2007 и более ранних версиях для вычисления
Стандартного отклонения выборки
используется функция
=СТАНДОТКЛОН()
, англ. название STDEV, т.е. STandard DEViation. С версии MS EXCEL 2010 рекомендуется использовать ее аналог
=СТАНДОТКЛОН.В()
, англ. название STDEV.S, т.е. Sample STandard DEViation.
Кроме того, начиная с версии MS EXCEL 2010 присутствует функция
СТАНДОТКЛОН.Г()
, англ. название STDEV.P, т.е. Population STandard DEViation, которая вычисляет
стандартное отклонение
для
генеральной совокупности
. Все отличие сводится к знаменателю: вместо n-1 как у
СТАНДОТКЛОН.В()
, у
СТАНДОТКЛОН.Г()
в знаменателе просто n.
Стандартное отклонение
можно также вычислить непосредственно по нижеуказанным формулам (см.
файл примера
)
=КОРЕНЬ(КВАДРОТКЛ(Выборка)/(СЧЁТ(Выборка)-1)) =КОРЕНЬ((СУММКВ(Выборка)-СЧЁТ(Выборка)*СРЗНАЧ(Выборка)^2)/(СЧЁТ(Выборка)-1))
Другие меры разброса
Функция
КВАДРОТКЛ()
вычисляет с умму квадратов отклонений значений от их
среднего
. Эта функция вернет тот же результат, что и формула
=ДИСП.Г(
Выборка
)*СЧЁТ(
Выборка
)
, где
Выборка
— ссылка на диапазон, содержащий массив значений выборки (
именованный диапазон
). Вычисления в функции
КВАДРОТКЛ()
производятся по формуле:
Функция
СРОТКЛ()
является также мерой разброса множества данных. Функция
СРОТКЛ()
вычисляет среднее абсолютных значений отклонений значений от
среднего
. Эта функция вернет тот же результат, что и формула
=СУММПРОИЗВ(ABS(Выборка-СРЗНАЧ(Выборка)))/СЧЁТ(Выборка)
, где
Выборка
— ссылка на диапазон, содержащий массив значений выборки.
Вычисления в функции
СРОТКЛ
()
производятся по формуле:
Возвращает F-распределение вероятности
Возвращает одностороннее значение вероятности z-теста
Возвращает обратную интегральную функцию указанного бета-распределения
Возвращает интегральную функцию бета-распределения
Возвращает отдельное значение вероятности биномиального распределения
Вычисляет дисперсию для генеральной совокупности, включая числа, текст и логические значения
Возвращает обратное значение интегрального гамма-распределения
Возвращает гамма-распределение
Возвращает гипергеометрическое распределение
Оценивает дисперсию по выборке
Вычисляет дисперсию по генеральной совокупности
Возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности
Возвращает квартиль набора данных
Возвращает ковариацию, среднее произведений парных отклонений
Возвращает наименьшее значение, для которого интегральное биномиальное распределение меньше заданного значения или равно ему
Возвращает обратное значение интегрального логарифмического нормального распределения
Возвращает интегральное логарифмическое нормальное распределение
Возвращает значение моды набора данных
Возвращает обратное значение нормального интегрального распределения
Возвращает нормальное интегральное распределение
Возвращает обратное значение стандартного нормального интегрального распределения
Возвращает стандартное нормальное интегральное распределение
Округляет число до ближайшего меньшего по модулю значения
Возвращает отрицательное биномиальное распределение
Возвращает k-ю процентиль для значений диапазона
Возвращает процентную норму значения в наборе данных
Возвращает распределение Пуассона
Возвращает ранг числа в списке чисел
Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности
Возвращает t-распределение Стьюдента
Возвращает обратное t-распределение Стьюдента
Возвращает вероятность, соответствующую проверке по критерию Стьюдента
Возвращает результат F-теста
Возвращает обратное значение односторонней вероятности распределения хи-квадрат
Возвращает одностороннюю вероятность распределения хи-квадрат
Возвращает тест на независимость
Возвращает экспоненциальное распределение
Английское название функции STDEV.S() было переведено на 18 языка/языков. Для всех остальных языков применяется английское название функции. Существуют различия в переводах в разных Excel версиях
Наличие
Excel Версии | Наличие | Категория |
---|---|---|
Excel (Office 365) | Да | Статистические |
Excel 2013 | Да | Статистические |
Excel 2010 | Да | Статистические |
Excel 2007 | Нет | — |
Excel 2003 | Нет | — |
Ссылка язык
язык | Обозначение |
---|---|
English | STDEV.S |
Переводы
язык | Обозначение |
---|---|
Basque | DESBEST.S |
Catalan | DESVEST.M |
Czech | SMODCH.VÝBĚR.S |
Danish | STDAFV.S |
Finnish | KESKIHAJONTA.S |
French | ECARTYPE.STANDARD |
Galician | DESVEST.M |
German | STABW.S |
Hungarian | SZÓR.M |
Italian | DEV.ST.C |
Norwegian | STDAV.S |
Polish | ODCH.STANDARD.PRÓBKI |
Portuguese, Brazil | DESVPAD.A |
Portuguese, Portugal | DESVPAD.S |
Russian | СТАНДОТКЛОН.В |
Spanish | DESVEST.M |
Swedish | STDAV.S |
Turkish | STDSAPMA.S |
Отличающиеся переводы для Excel 2010 SP1
язык | Обозначение |
---|---|
Danish | STDAFVS |
Отличающиеся переводы для Excel 2010
язык | Обозначение |
---|---|
Danish | STDAFVS |
Ссылки на службу поддержки Microsoft для функции СТАНДОТКЛОН.В()
Примечание: Microsoft находится в процессе переработки ссылок и содержания службы поддержки . Поэтому в настоящее время не исключено, что некоторые из указанных ссылок не работают или ведут на ошибочную страницу. Ссылки будут актуализированы как только это будет возможно.
язык | |||
---|---|---|---|
Arabic | Finnish | Kazakh | Russian |
Basque | French | Konkani | Serbian |
Bulgarian | Galician | Korean | Slovak |
Catalan | German | Latvian | Slovenian |
Chinese — Simplified | Greek | Lithuanian | Spanish |
Chinese — Traditional | Gujarati | Malaysian | Swedish |
Croatian | Hebrew | Marathi | Thai |
Czech | Hindi | Norwegian | Turkish |
Danish | Hungarian | Polish | Ukrainian |
Dutch | Indonesian | Portuguese, Brazil | Vietnamese |
English | Italian | Portuguese, Portugal | — |
Estonian | Japanese | Romanian | — |
- Блог
Математические и тригонометрические функции – Math & Trig
Математические функции (округление)
Математические функции (базовые математические операции)
Математические функции (остальное)
Тригонометрические функции
Логические функции – Logical
Функции даты и времени – Date & Time
Финансовые функции – Financial
Функции баз данных – Database
Инженерные функции – Engineering
Проверка свойств и значений и Информационные функции – Information
Ссылки и массивы – Lookup & Reference
Статистические функции – Statistical
Microsoft Excel — мощный инструмент для расчётов и работы с информацией. Убедитесь в этом сами. Мы поможем!
Мы используем файлы Cookie для хранения данных. Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие на работу с этими файлами.
Close
© 2019-2022 Effema LLC
Любые оперативные вопросы вы можете задать нам в Телеграм
Close
Подписка на рассылку мероприятия от компании Effema
Нажимая кнопку «Подписаться», Вы соглашаетесь на обработку персональных данных.
В соответствии с Федеральным законом РФ от 27 июля 2006 г. №152-ФЗ «О персональных данных».