COVAR

คำนวณความแปรปรวนของชุดข้อมูล

ตัวอย่างการใช้งาน

COVAR(A2:A100,B2:B100)

รูปแบบคำสั่ง

COVAR(data_y, data_x)

  • data_y - ช่วงที่แทนอาร์เรย์หรือเมทริกซ์ของข้อมูลที่ไม่เป็นอิสระ

  • data_x - ช่วงที่แทนอาร์เรย์หรือเมทริกซ์ของข้อมูลอิสระ

หมายเหตุ

  • ฟังก์ชันจะไม่สนใจข้อความที่ระบุเป็นอาร์กิวเมนต์ value

  • ความแปรปรวนร่วมเชิงบวกบ่งชี้ว่าข้อมูลที่เป็นอิสระและข้อมูลที่ไม่เป็นอิสระนั้นมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางเดียวกัน ส่วนค่าลบบ่งชี้ว่าข้อมูลทั้งสองมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปในทิศทางตรงกันข้าม (เช่น หากข้อมูลหนึ่งเพิ่มจะทำให้ข้อมูลอีกรายการลดลง) ขนาดของความแปรปรวนร่วมนั้นเป็นสิ่งที่แปลค่าได้ยาก ให้ใช้ CORREL หรือ PEARSON ซึ่งเป็น COVAR เวอร์ชันปกติเพื่อวัดระดับของความสัมพันธ์เชิงเส้น

ดูเพิ่มเติม

STEYX: คำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานของการคาดคะเนค่า y สำหรับค่า x แต่ละค่าในการถดถอยของชุดข้อมูล

SLOPE: คำนวณความชันของเส้นซึ่งเป็นผลจากความถดถอยเชิงเส้นของชุดข้อมูล

RSQ: คำนวณกำลังสองของ r หรือสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันของชุดข้อมูล

INTERCEPT: คำนวณค่า y ที่เส้นเกิดจากการถดถอยเชิงเส้นของข้อมูลและตัดกับแกน y (x=0)

FORECAST: คำนวณค่า y ที่คาดไว้สำหรับ x ที่ระบุ ตามการถดถอยเชิงเส้นของชุดข้อมูล

COVAR: คำนวณความแปรปรวนของชุดข้อมูล

CORREL: คำนวณ r หรือสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันของชุดข้อมูล

ตัวอย่าง

ข้อมูลนี้มีประโยชน์ไหม
เราจะปรับปรุงได้อย่างไร