Математические методы в геологии

Вычисляет среднее арифметическое значений, заданных в списке аргументов. Помимо чисел в расчете могут участвовать текст и логические значения, такие как ИСТИНА и ЛОЖЬ.

Синтаксис:

СРЗНАЧА(значение1; значение2;...)

Значение1, значение2,... – это от 1 до 30 ячеек, интервалов ячеек или значений, для  которых вычисляется среднее.

СРОТКЛ (AVEDEV)

Возвращает  среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего. СРОТКЛ является мерой разброса множества данных.

Синтаксис:

СРОТКЛ(число1; число2; ...)

Число1, число2, ... – это от 1 до 30 аргументов, для которых определяется среднее абсолютных отклонений. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой. 

СТАНДОТКЛОН (STDEV)

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. Вместо аргументов, разделенных  точкой с запятой, можно также использовать массив или ссылку на массив.  

СТАНДОТКЛОНА (STDEVA)

Оценивает стандартное отклонение по выборке. Стандартное отклонение – это  мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего. В расчете также учитываются  текстовые и логические значения, такие как ИСТИНА или ЛОЖЬ.

Синтаксис:

СТАНДОТКЛОНА(значение1;значение2,...)

Значение1, значение2, ... – от 1 до 30 значений, соответствующих  выборке из генеральной совокупности. Вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой, можно также использовать массив или ссылку на массив. 

СТАНДОТКЛОНП (STDEVP)

Вычисляет стандартное отклонение по генеральной  совокупности. Стандартное отклонение – это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.

Синтаксис:

СТАНДОТКЛОНП(число1; число2; ...)

Число1, число2, ... – от 1 до 30 числовых аргументов, соответствующих генеральной совокупности. Вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой, также можно использовать массив или ссылку на массив.

Текст и логические значения, такие как ИСТИНА или ЛОЖЬ игнорируются. Если текст и логические значения игнорироваться не должны, следует использовать функцию рабочего листа СТАНДОТКЛОНА.  

СТАНДОТКЛОНПА (STDEVPA)

Вычисляет стандартное отклонение по генеральной  совокупности, заданной аргументами, которые могут включать текст и логические значения. Стандартное отклонение – это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего. В расчете также учитываются текстовые и логические значения, такие как ИСТИНА или ЛОЖЬ.

Синтаксис:

СТАНДОТКЛОНПА(значение1;значение2;...)

Значение1, значение2, ... – от 1 до 30 значений, соответствующих  генеральной совокупности. Вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой, можно  также использовать массив или ссылку на массив.

СТЬЮДРАСПОБР (TINV)

Возвращает t-значение распределения Стьюдента  как функцию вероятности и  числа степеней свободы.

Синтаксис:

СТЬЮДРАСПОБР(вероятность;степени_свободы)

• Вероятность – вероятность, соответствующая двустороннему распределению Стьюдента.
• Степени_свободы – число степеней свободы, характеризующее распределение.

 

СУММ (SUM)

Суммирует все числа в интервале ячеек.

Синтаксис:

СУММ(число1;число2; ...)

Число1, число2, ... – от 1 до 30 аргументов, для  которых требуется определить итог или сумму.  

СЧЕТ (COUNT)

Подсчитывает  количество чисел в списке аргументов. Функция СЧЁТ используется для получения  количества числовых ячеек в интервалах или массивах ячеек.

Синтаксис:

СЧЁТ(значение1; значение2; ...)

Значение1, значение2, ... – это от 1 до 30 аргументов, которые могут содержать или ссылаться на данные различных типов, но в подсчете участвуют только числа.  
 

СЧЕТЗ (COUNTA)

Подсчитывает  количество непустых значений в списке аргументов. Функция СЧЁТЗ используется для подсчета количества ячеек с  данными в интервале или массиве.

Синтаксис:

СЧЁТЗ(значение1; значение2; ...)

Значение1, значение2, ... – это от 1 до 30 аргументов, количество которых требуется сосчитать. В данном случае значением считается  значение любого типа, включая пустую строку (««), но не включая пустые ячейки. Если аргументом является массив или ссылка, то пустые ячейки в массиве или ссылке игнорируются. 

ТЕНДЕНЦИЯ (TREND)

Возвращает  значения в соответствии с линейным трендом. Аппроксимирует прямой линией (по методу наименьших квадратов) массивы известные_значения_y и известные_значения_x. Возвращает значения y, в соответствии с этой прямой для заданного массива новые_значения_x. 

Синтаксис:

ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;конст)

• Известные_значения_y – множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Если  массив известные_значения_y имеет один столбец, то каждый столбец массива  известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

Если  массив известные_значения_y имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

• Известные_значения_x – необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Массив  известные_значения_x может содержать одно или несколько множеств переменных. Если используется только одна переменная, то известные_значения_y и известные_значения_x могут иметь любую форму, при условии, что они имеют одинаковую размерность. Если используется более одной переменной, то известные_значения_y должны быть вектором (то есть интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец).

Если  известные_значения_x опущены, то предполагается, что это массив {1;2;3;...} такого же размера, как и известные_значения_y.

• Новые_значения_x – новые значения x, для которых ТЕНДЕНЦИЯ возвращает соответствующие значения y.

Новые_значения_x должны содержать столбец (или строку) для каждой независимой переменной, как и известные_значения_x. Таким  образом, если известные_значения_y —  это один столбец, то известные_значения_x и новые_значения_x должны иметь такое же количество столбцов. Если известные_значения_y — это одна строка, то известные_значения_x и новые_значения_x должны иметь такое же количество строк.

Если  новые_значения_x опущены, то предполагается, что они совпадают с известные_значения_x.

Если  опущены оба массива известные_значения_x и новые_значения_x, то предполагается, что это массив {1;2;3;...} такого же размера, что и известные_значения_y.

• Конст – логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.

Если  конст имеет значение ИСТИНА или  опущено, то b вычисляется обычным  образом.

Если  конст имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 0, и значения m подбираются  таким образом, чтобы выполнялось  соотношение y = mx.  
 

ТТЕСТ (TTEST)

Возвращает  вероятность, соответствующую критерию Стьюдента. Функция ТТЕСТ используется, чтобы определить, насколько вероятно, что две выборки взяты из генеральных  совокупностей, которые имеют одно и то же среднее.

Синтаксис:

ТТЕСТ(массив1;массив2;хвосты;тип)

• Массив1 – первое множество данных.
• Массив2 – второе множество данных.
• Хвосты – число хвостов распределения. Если хвосты = 1, то функция ТТЕСТ использует одностороннее распределение. Если хвосты = 2, то функция ТТЕСТ использует двустороннее распределение.

Тип –  вид исполняемого t-теста.

 

ФТЕСТ (FTEST)

Возвращает  результат F-теста. F-тест возвращает одностороннюю вероятность того, что дисперсии аргументов массив1 и массив2 различаются несущественно. Эта функция используется для того, чтобы определить, имеют ли две выборки различные дисперсии.  

Синтаксис:

ФТЕСТ(массив1;массив2)

• Массив1 – это первый массив или интервал данных.
• Массив2 – это второй массив или интервал данных.

 

ХИ2ОБР (CHIINV)

Возвращает  значение, обратное к односторонней  вероятности распределения γ2 (хи-квадрат). Если вероятность = ХИ2РАСП(x;...), то ХИ2ОБР(вероятность;...) = x. функция используется для сравнения наблюдаемых результатов с ожидаемыми, для того, чтобы решить была ли исходная гипотеза обоснованной.

Синтаксис:

ХИ2ОБР(вероятность;степени_свободы)

• Вероятность – это вероятность, связанная с распределением c2 (хи-квадрат).
• Степени_свободы – это число степеней свободы.

 

ХИ2ТЕСТ (CHITEST)

Возвращает  тест на независимость. ХИ2ТЕСТ возвращает значение для распределения хи-квадрат  (γ2).  Критерий  γ2  используется для определения того, подтверждается ли гипотеза экспериментом.

Синтаксис:

ХИ2ТЕСТ(фактический_интервал;ожидаемый_интервал)

• Фактический_интервал – это интервал данных, которые содержат наблюдения, подлежащие сравнению с ожидаемыми значениями.
• Ожидаемый_интервал – это интервал данных, который содержит отношение произведений итогов по строкам и столбцам к общему итогу.

 
 

ЧАСТОТА (FREQUENCY)

Вычисляет частоту появления значений в  интервале значений и возвращает массив цифр. Поскольку данная функция  возвращает массив, она должна задаваться в качестве формулы массива.

Синтаксис:

ЧАСТОТА(массив_данных;массив_интервалов)

• Массив_данных – массив или ссылка на множество данных, для которых вычисляются частоты. Если массив_данных не содержит значений, то функция ЧАСТОТА возвращает массив нулей.
• Массив_интервалов – массив или ссылка на множество интервалов, в которые группируются значения аргумента массив_данных. Если массив_интервалов не содержит значений, то функция ЧАСТОТА возвращает количество элементов в аргументе массив_данных.