STDEV

표본을 기준으로 표준 편차를 계산합니다.

BigQuery에서 STDEV를 사용하는 경우

데이터열의 샘플 표준 편차를 계산합니다.

사용 예

STDEV(table_name!price)

문법

STDEV(column)

  • column: 샘플의 데이터열입니다.

도움말: 여러 열에 대한 샘플 표본 편차를 반환하는 기능은 지원되지 않습니다.

사용 예

STDEV(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

STDEV(A2:A100)

문법

STDEV(value1, [value2, ...])

  • value1 - 표본의 첫 번째 값 또는 범위입니다.

  • value2, ... - [ 선택사항 ] - 표본에 포함될 추가 값 또는 범위입니다.

참고

  • STDEV는 최대 30개 인수를 갖는 것으로 지정되어 있으나, Google Sheets에서는 이 함수의 인수 개수를 임의로 설정할 수 있습니다.

  • value 인수로 입력되는 값이 총 2개 미만일 경우 STDEV#DIV/0! 오류를 반환합니다.

  • STDEV 인수에 텍스트가 포함되어 있는 경우 오류를 반환합니다. value 인수 중에서 텍스트를 포함하는 셀을 참조하는 인수가 있는 경우 해당 셀은 무시됩니다. 텍스트 값을 0으로 해석하여 표준 편차를 계산하려면 STDEVA를 사용하세요.

  • STDEV는 샘플의 표준 편차를 계산합니다. 모집단 전체의 표준 편차를 계산하려면 STDEVP를 사용하세요.

  • STDEV는 같은 데이터 세트를 사용한 분산의 제곱근 또는 SQRT(VAR(...))와 같습니다.

더보기

VARPA: 전체 모집단을 기준으로 분산을 계산하고 텍스트를 `0`으로 설정합니다.

VARP: 전체 모집단의 분산을 계산합니다.

VARA: 표본(텍스트는 0으로 간주)의 분산을 계산합니다.

VAR: 표본을 기준으로 분산을 계산합니다.

STDEVPA: 전체 모집단을 기준으로 표준 편차를 계산하고 텍스트를 `0`으로 설정합니다.

STDEVP: 전체 모집단의 표준 편차를 계산합니다.

STDEVA: 표본을 기반으로 표준 편차를 계산하고 텍스트를 `0`으로 설정합니다.

SKEW: 평균에 대해 비대칭 정도를 설명하는 데이터 집합의 왜곡도를 계산합니다.

KURT: 데이터 집합에 대해 모양, 특히 뽀족한 정도를 설명하는 첨도를 계산합니다.

DVARP: SQL과 같은 쿼리를 사용하여 데이터베이스 표와 같은 배열 또는 범위에서 선택된 전체 모집단의 분산을 반환합니다.

DVAR: SQL과 같은 쿼리를 사용하여 데이터베이스 표와 같은 배열 또는 범위에서 선택된 모집단 표본의 분산을 반환합니다.

DSTDEVP: SQL과 같은 쿼리를 사용하여 데이터베이스 표와 같은 배열 또는 범위에서 선택된 전체 모집단의 표준 편차를 반환합니다.

DSTDEV: SQL과 같은 쿼리를 사용하여 데이터베이스 표와 같은 배열 또는 범위에서 선택된 모집단 표본의 표준 편차를 반환합니다.

DEVSQ: 표본을 기준으로 하는 편차의 제곱의 합을 계산합니다.

AVEDEV: 데이터 집합의 평균에서 데이터의 절대 편차의 평균을 계산합니다.

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