किसी डेटासेट की विषमता की गणना करता है, जो माध्य के बारे में उस डेटासेट की सममितता को बताता है.
इस्तेमाल के लिए नमूना
SKEW(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
SKEW(A2:A100)
सिंटैक्स
SKEW(value1, [value2, ...])
-
value1
- डेटासेट का पहला मान या श्रेणी. -
value2, ...
- डेटासेट में शामिल किए जाने वाले दूसरे मान या श्रेणियां.
नोट
-
हालांकि
SKEW
के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 30 तर्क लेना तय किया गया है, फिर भी Google Sheets इस फ़ंक्शन के लिए अनिश्चित संख्या में तर्कों की सुविधा देता है. -
अगर
value
तर्कों के रूप में दिए गए मानों की कुल संख्या कम से कम दो नहीं है, तोSKEW
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गड़बड़ी देगा. -
value
तर्कों में दिखाई देने वाले किसी भी टेक्स्ट को अनदेखा कर दिया जाएगा. -
धनात्मक विषमता औसत के दाईं ओर, धनात्मक दिशा में फैले हुए लंबे पुच्छ को दिखाती है. ऋणात्मक विषमता बाईं ओर, ऋणात्मक दिशा में लंबे पुच्छ को दिखाती है. शून्य के आस-पास की विषमता ज़्यादा सममितीय वितरणों को दिखाती है.
यह भी देखें
VARPA
: पाठ को मान `0` पर सेट करते हुए पूरी संख्या के आधार पर प्रसरण की गणना करता है.
VARP
: पूरी संख्या के आधार पर प्रसरण की गणना करता है.
VARA
: पाठ को मान `0` पर सेट करते हुए, किसी नमूने के आधार पर प्रसरण की गणना करता है.
VAR
: किसी नमूने के आधार पर प्रसरण की गणना करता है.
STDEVPA
: पाठ को मान `0` पर सेट करते हुए, पूरी संख्या के आधार पर मानक विचलन की गणना करता है.
STDEVP
: पूरी संख्या के आधार पर मानक विचलन की गणना करता है.
STDEVA
: टेक्स्ट का मान `0` पर सेट करते हुए, किसी नमूने के आधार पर मानक विचलन की गणना करता है.
KURT
: किसी डेटासेट की कुर्टोसिस की गणना करता है, जो डेटासेट की आकृति और विशेष रूप से "शिखरता" को परिभाषित करता है.
DVARP
: SQL जैसी क्वेरी का इस्तेमाल करते हुए, किसी डेटाबेस तालिका जैसी सरणी या श्रेणी से चुना गया पूरी संख्या का प्रसरण लौटाता है.
DVAR
: SQL जैसी क्वेरी का इस्तेमाल करते हुए, किसी डेटाबेस तालिका जैसी सरणी या श्रेणी से चुना गया संख्या नमूने का प्रसरण लौटाता है.
DSTDEVP
: SQL जैसी क्वेरी का इस्तेमाल करते हुए, किसी डेटाबेस तालिका जैसी सरणी या श्रेणी से चुना गया पूरी संख्या का मानक विचलन लौटाता है.
DSTDEV
: SQL जैसी क्वेरी का इस्तेमाल करते हुए, किसी डेटाबेस तालिका जैसी सरणी या श्रेणी से चुना गया संख्या नमूने का मानक विचलन लौटाता है.
DEVSQ
: किसी नमूने पर आधारित विचलनों के वर्गों के योग की गणना करता है.
AVEDEV
: डेटासेट के माध्य से डेटा के विचलन के परिमाण के औसत की गणना करता है.