Hàm VARP

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

Hàm VARP cho BigQuery

Tính toán phương sai của tập hợp trong một cột dữ liệu.

Ví dụ về cách sử dụng

=VARP(tên_bảng!giá)

Cú pháp

VARP(cột)

• cột: Cột dữ liệu của tập hợp.

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

Ví dụ về cách sử dụng

Hàm VARP(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

Hàm VARP(A2:A100)

Cú pháp

Hàm VARP(giá_trị1, [giá_trị2, ...])

• giá_trị1 - Giá trị hoặc dải ô đầu tiên của tập hợp.

• giá_trị2; ... – Các giá trị hoặc dải ô bổ sung cần đưa vào tập hợp.

Lưu ý

• Mặc dù hàm VARP 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 tổng số giá trị tối thiểu được cung cấp dưới dạng đối số giá_trị không phải là 2, thì hàm VARP sẽ trả về lỗi #DIV/0!.

• Hàm VARP sẽ bỏ qua mọi đối số giá_trị có văn bản. Để tính toán phương sai trong khi diễn giải giá trị văn bản là 0, hãy sử dụng hàm VARP.

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

• Hàm VARP lấy tổng các bình phương độ lệch của từng giá trị so với giá trị trung bình và chia cho số lượng các giá trị đó. Điều này khác với việc tính toán phương sai trên mẫu, trong đó lấy tổng chia cho số giá trị của tập dữ liệu 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 VARA: Tính toán phương sai dựa trên một mẫu, đặt văn bản thành giá trị `0`.

Hàm VAR: Tính toán phương sai dựa trên một mẫu.

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