STDEVP

母集団全体に基づいて標準偏差を計算します。

BigQuery の STDEVP

データ列の母集団の標準偏差を計算します。

使用例

STDEVP(テーブル名!価格)

構文

STDEVP(列)

  • - 母集団のデータ列です。
ヒント: 複数列にわたる母集団の標準偏差を返すことはできません。

使用例

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

STDEVP(A2:A100)

構文

STDEVP(値1, [値2, ...])

  • 値1 - 母集団の最初の値または範囲です。

  • 値2, ... - 母集団に含めるその他の値または範囲を指定します。

メモ

  • STDEVP 関数に指定できる引数の数は通常 30 までですが、Google スプレッドシートでは任意の数の引数を指定できます。

  • の引数として指定した値の総数が 2 つ以上ない場合、STDEVP 関数は #DIV/0! エラーを返します。

  • STDEVP 関数では、の引数のいずれかにテキストを含めると、エラーが返されます。テキスト値を 0 と解釈して標準偏差を計算するには、STDEVPA を使用してください。

  • STDEVP 関数は母集団全体に対する標準偏差を計算します。1 つの標本に対する標準偏差を計算するには、STDEV 関数を使用してください。

  • STDEVP 関数は分散の二乗、または同じデータセットを使用した SQRT(VARP(...)) と同等です。

関連情報

VARPA: テキストの値を 0 として、母集団全体に基づいて分散を計算します。

VARP: 母集団全体に基づいて分散を計算します。

VARA: テキストの値を 0 として、標本に基づいて分散を計算します。

VAR: 標本に基づいて分散を計算します。

STDEVPA: テキストの値を 0 として、母集団全体に基づいて標準偏差を計算します。

STDEVA: テキストの値を 0 として、標本に基づいて標準偏差を計算します。

STDEV: 標本に基づいて標準偏差を計算します。

SKEW: データセットの歪度を計算します。歪度は、平均値周辺におけるデータセットの対称度を表します。

KURT: データセットの尖度を計算します。尖度は、データセットの形、特に先鋭度を表します。

DVARP: SQL に似たクエリを使用して、データベースの表形式の配列または範囲から選択した母集団全体の分散を返します。

DVAR: SQL に似たクエリを使用して、データベースの表形式の配列または範囲から選択した母集団の標本の分散を返します。

DSTDEVP: SQL に似たクエリを使用して、データベースの表形式の配列または範囲から選択した母集団全体の標準偏差を返します。

DSTDEV: SQL に似たクエリを使用して、データベースの表形式の配列または範囲から選択した母集団の標本の標準偏差を返します。

DEVSQ: 標本に基づいて偏差の平方和を計算します。

AVEDEV: データセットの平均値からデータの偏差の大きさの平均を求めます。

さらにサポートが必要な場合

次の手順をお試しください。

true
ラーニング センターにアクセス

職場や学校で Google ドキュメントなどの Google のサービスを利用している場合は、役に立つヒント、チュートリアル、テンプレートをお試しください。Office をインストールせずに Office ファイルを操作する方法、プロジェクト計画やチーム カレンダーを動的に作成する方法、受信トレイを自動的に整理する方法などをご確認いただけます。

検索
検索をクリア
検索を終了
Google アプリ
メインメニュー