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
true
Visit the Learning Center

Using Google products, like Google Docs, at work or school? Try powerful tips, tutorials, and templates. Learn to work on Office files without installing Office, create dynamic project plans and team calendars, auto-organize your inbox, and more.

ค้นหา
ล้างการค้นหา
ปิดการค้นหา
แอป Google
เมนูหลัก
ค้นหาศูนย์ช่วยเหลือ
true
35
false