Hàm VAR

Tính toán phương sai dựa trên một mẫu.

Hàm VAR cho BigQuery

Tính toán phương sai của mẫu trong một cột dữ liệu.

Ví dụ cách sử dụng

=VAR(table_name!price)

Cú pháp

VAR(column)

• column – Cột dữ liệu của mẫu.

Lưu ý: Không hỗ trợ trường hợp trả về phương sai của mẫu trên nhiều cột.

Ví dụ cách sử dụng

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

VAR(A2:A100)

Cú pháp

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

• value1 – Giá trị hoặc dải ô đầu tiên của mẫu.

• value2, ... – Các giá trị hoặc dải ô khác cần đưa vào mẫu.

Lưu ý

• Mặc dù hàm VAR được quy định bao gồm tối đa 30 đối số, Google Trang tính vẫn hỗ trợ số lượng đối số tùy ý cho hàm này.

• Nếu không có ít nhất 2 giá trị được cung cấp dưới dạng đối số value, thì hàm VAR sẽ trả về lỗi #DIV/0!​.

• Hàm VAR sẽ trả về lỗi nếu tất cả các đối số value là văn bản. Để tính toán phương sai trong khi diễn giải giá trị văn bản là 0, hãy sử dụng hàm VARA.

• Hàm VAR tính toán phương sai cho một mẫu. Để tính toán phương sai trên toàn bộ tập hợp, hãy sử dụng hàm VARP.

• Hàm VAR lấy tổng các bình phương độ lệch chuẩn của mỗi giá trị so với giá trị trung bình rồi chia cho số lượng các giá trị đó trừ đi một. Điều này khác với việc tính toán phương sai trong toàn bộ tập hợp, trong đó lấy tổng chia cho số giá trị của tập dữ liệu mà không trừ đi một.

Xem thêm

Hàm VARPA: Tính toán phương sai dựa trên toàn bộ tập hợp, đặt văn bản thành giá trị `0`.

Hàm VARP: Tính toán phương sai dựa trên toàn bộ một tập hợp.

Hàm VARA: Tính toán phương sai dựa trên một mẫu, đặt văn bản thành giá trị `0`.

Hàm STDEVPA: Tính toán độ lệch chuẩn dựa trên toàn bộ tập hợp, đặt văn bản thành giá trị `0`.

Hàm STDEVP: Tính toán độ lệch chuẩn dựa trên toàn bộ một tập hợp.

Hàm STDEVA: Tính toán độ lệch chuẩn dựa trên một mẫu, thiết lập văn bản thành giá trị `0`.

Hàm STDEV: Hàm STDEV tính toán độ lệch chuẩn dựa trên mẫu.

Hàm SKEW: Tính toán độ lệch của tập dữ liệu, độ lệch này thể hiện tính đối xứng của tập dữ liệu so với giá trị trung bình.

Hàm KURT: Tính toán hệ số nhọn của tập dữ liệu, hệ số nhọn này thể hiện hình dạng và đặc biệt là "độ nhọn" của tập dữ liệu đó.

Hàm DVARP: Trả về phương sai của toàn bộ tập hợp được chọn trong một mảng hoặc dải ô giống bảng cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng truy vấn giống SQL.

Hàm DVAR: Trả về phương sai của một mẫu tập hợp được chọn trong một mảng hoặc dải ô giống bảng cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng truy vấn giống SQL.

Hàm DSTDEVP: Trả về độ lệch chuẩn của toàn bộ tập hợp được chọn trong một mảng hoặc dải ô giống bảng cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng truy vấn giống SQL.

Hàm DSTDEV: Trả về độ lệch chuẩn của một mẫu tập hợp được chọn trong một mảng hoặc dải ô giống bảng cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng truy vấn giống SQL.

Hàm DEVSQ: Tính toán tổng các bình phương độ lệch dựa vào mẫu.

Hàm AVEDEV: Tính toán trung bình độ lớn của độ lệch dữ liệu từ điểm giữa của một tập dữ liệu.

Ví dụ