РОСТ

Синтаксис:
РОСТ(известные_значения_у,известные_значения_х,новые_значения_х,конст)
Результат:
Аппроксимирует экспериментальной кривой известные_значения_у и извест-ные_значения_х и возвращает значения этой кривой, соответствующие значениям х, которые определяются аргументом новые_значения_х.
Аргументы:
известные_значения_у- множество значений у, которые уже изиестны для соотношения у — b*m/\х (если массив известные_значения_у имеет один столбец, то каждый столбец массива известные_значения_х интерпретируется как отдельная переменная; если массив известные^ значения_у имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_х интерпретируется как отдельная переменная; если какие-либо числа в массиве известные_значения_у равны 0 или отрицательны, то функция РОСТ возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!);
известные_значения_х- необязательное множество значений х, которые уже известны для соотношения у = b *m/\х (массив известные_значения_х может содержать одно или несколько множеств переменных; если используется только одна переменная, то извест-ные_значения_у и известные_значения_х могут иметь любую форму при условии, что они имеют одинаковую размерность; если используется более одной переменной, то известные:_значения_у должны быть вектором (то есть интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец); если аргумент известные_значения_х опущен, то предполагается, что это массив {1;2;3;…} такого же размера, как и известные_значения_у);
новые_значения_х- новые значения х, для которых функция РОСТ возвращает соответствующие значения у (аргумент новые_значения_х должен содержать столбец (или строку) для каждой независимой переменной, как и известные_значения_х\ таким образом, если аргумент известные_значения_у — это один столбец, то аргументы известные_значения_х и но-вые_значения_х должны иметь такое же количество столбцов; если аргумент известные_значения_у — это одна строка, то аргументы известные_зна-чения_х и новые__значения_х должны иметь такое же количество строк; если аргумент новые_значения_х опущен, то предполагается, что он совпадает с аргументом известные_значения_х если оба аргумента известные_значения_х и новые_ значе-ния_х опущены, то предполагается, что это массив {1;2;3;…} такого же размера, как и извест-ныезначения_у);
конст- логическое значение; если аргумент конст отсутствует или имеет значение ИСТИНА, то b вычисляется традиционно; если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ, то Ъ полагается равным 1 и значения т подбираются так, чтобы выполнялось соотношение у=m/\х.
СРГЕОМ
Синтаксис:
СРГЕОМ(число1,число2,…)
Результат:
Среднее геометрическое значений массива или интервала положительных чисел. Например, функцию СРГЕОМ можно использовать для вычисления средних темпов роста, если задан составной доход с переменными ставками.
Аргументы:
число 1,число2,…- от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется среднее геометрическое; в функции СРГЕОМ вместо аргументов можно использовать массив или ссылку на массив.
СРЗНАЧ
Синтаксис:
СРЗНАЧ(число1,число2,…)
Результат:
Среднее значение (среднее арифметическое) аргументов.
Аргументы:
число1,число2,…- числа или имена, массивы или адресные ссылки на диапазон ячеек, содержащий ссылки. Функция СРЗНАЧ позволяет задавать от 1 до 30 аргументов.
СРОТКЛ
Синтаксис:
СРОТКЛ(число1,число2,…)
Результат:
Среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего. Функция СРОТКЛ является мерой разброса множества данных.
Аргументы:
число1,число2,…- от 1 до 30 аргументов, для которых определяется среднее абсолютных отклонений; вместо аргументов в функции СРОТКЛ можно использовать массив или ссылку на массив.
СТАНДОТКЛОН
Синтаксис:
СТАНДОТКЛОН(число1,число2,…)
Результат:
Оценка стандартного отклонения по выборке. Стандартное отклонение — это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.
Аргументы:
число 1,число2,…- от 1 до 30 числовых аргументов, соответствующих выборке из генеральной совокупности.
ПРИМЕЧАНИЕ

Используйте эту функцию, чтобы вычислить стандартное отклонение генеральной совокупности на основании выборки.

СТАНДОТКЛОНП
Синтаксис:
СТАНДОТКЛОНП(число1,число2,…)
Результат:
Стандартное отклонение по генеральной совокупности. Стандартное отклонение — это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.
Аргументы:
число1,число2,…- от 1 до 30 числовых аргументов, соответствующих генеральной совокупности; можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.
ПРИМЕЧАНИЕ

Используйте эту функцию, чтобы вычислить стандартное отклонение генеральной совокупности на основе всех данных.

СТАНДОТКЛОНА
Синтаксис:
СТАНДОТКЛОНА(значение1,значение2,…)
Результат:
Оценка стандартного отклонения по выборке, содержащей наряду с числовыми и логические значения, а также текст.
Аргументы:
значение1,значение2,…- От 1 до 30 аргументов, соответствующих выборке из генеральной совокупности. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо перечисляемых через запятую аргументов. Для вычисления стандартного отклонения применяется та же формула, которая используется в функции СТАНДОТКЛ. Однако значения аргументов могут быть не только числовыми, но и текстовыми, а также логическими значениями. Аргумент, содержащий значение ИСТИНА, при вычислении заменяется на 1, а аргумент, включающий значение ЛОЖЬ или текст, — на 0.
СТАНДОТКЛОНПА
Синтаксис:
СТАНДОТКЛОНПА (значение1,значение2,…)
Результат:
Оценка стандартного отклонения по генеральной совокупности, содержащей наряду с числовыми и логические значения, а также текст.
Аргументы:
См. описание функции СТАНДОТКЛОНА.
ПРИМЕЧАНИЕ

Для выборок большого объема СТАНДОТКЛОНПА и СТАНДОТКЛОНА дают близкие результаты. Функция СТАНДОТКЛОНА возвращает несмещенную оценку стандартного отклонения, а функция СТАНДОТКЛОНПА — смещенную оценку.

СЧЕТ
Синтаксис:
СЧЕТ(значение1,значение2,…)
Результат:
Количество чисел в списке аргументов. Функция СЧЕТ используется для получения количества числовых ячеек в интервалах или массивах ячеек.
Аргументы:
значение1,значение2,…- не более 30 аргументов; если аргуменг является матрицей или адресной ссылкой, то в нем при подсчете учитываются только числа, в остальных случаях учитываются пустые поля, числовые поля, логические значения и текстовые представления чисел (но не значения ошибки или не преобразуемы и текст).
СЧЕТЗ
Синтаксис:
СЧЕТЗ(значение1,значение2, … )
Результат:
Количество всех значений (любого типа), приведенных в качестве аргументов.
Аргументы:
значение1,значение2,…- не более 30 аргументов; в матрицах и адресуемых диапазонах пустые поля игнорируются.
ЧАСТОТА
Синтаксис:
ЧАСТОТА(массив_данных,массив_карманов)
Результат:
Распределение частот в виде вертикального массива. Для данного множества значений и данного множества карманов ("карман" соответствует понятию интервала в математике) частотное распределение показывает, сколько исходных значений попадает в каждый интервал.
Аргументы:
массив_данных- массив или ссылка на множество данных, для которых вычисляются частоты; если аргумент массив_данных не содержит значений, то функция ЧАСТОТА возвращает массив нулей;
массив_карманов- массив или ссылка на множество интервалов, в которые группируются значения аргумента массив_дан-ных\ если аргумент массив_карманов не содержит значений, то функция ЧАСТОТА возвращает количество элементов в аргументе массив_данных.
ПРИМЕЧАНИЕ

Функция ЧАСТОТА не учитывает ни текст, ни пустые ячейки.

ЭКСПРАСП
Синтаксис:
ЭКСПРАСП(х,лямбда,интегральная)
Результат:
Экспоненциальное распределение. Функция ЭКСПРАСП используется для моделирования временных задержек между событиями, например для определения того, сколько времени займет денежный перевод в автоматизированном банке. С помощью функции ЭКСПРАСП можно подсчитать вероятность того, что этот процесс займет, предположим, не более минуты.
Аргументы:
х- значение функции;
лямбда- значение параметра;

интегральная- логическое значение, которое указывает, какую форму экспоненциальной функции использовать (если аргумент интегральная имеет значение ИСТИНА, то функция ЭКСПРАСП возвращает интегральную функцию распределения; если этот аргумент имеет значение ЛОЖЬ, то возвращается функция плотности распределения).