Funciones estadìsticas

Funciones estadìsticas

1. COEF.DE.CORREL

   • La función Coef. devuelve el coeficiente de correlación de dos rangos de celdas, para determinar la relación entre dos propiedades. Por ejemplo, para examinar la relación entre la temperatura promedio de una localidad y el uso de aire acondicionado.
     • matriz    Obligatorio. Un rango de celdas de valores. matriz    Obligatorio. Un segundo rango de celdas de valores.

2. COEFICIENTE.ASIMETRIA

   • Esta función caracteriza el grado de asimetría de una distribución con respecto a su media. La asimetría positiva indica una distribución unilateral que se extiende hacia valores más positivos. La asimetría negativa indica una distribución unilateral que se extiende hacia valores más negativos.
     • Número1, número2, ...    Número1 es obligatorio, los números siguientes son opcionales. De 1 a 255 argumentos cuya asimetría desea calcular. También puede usar una matriz única o una referencia de matriz en lugar de argumentos separados por comas.

3. COEFICIENTE.ASIMETRIA.P

   • Devuelve el sesgo de una distribución basado en una población: una caracterización del grado de asimetría de una distribución alrededor de su media.
     • Número 1, número 2,…    Número 1 es obligatorio, los números siguientes son opcionales. Número 1, número 2,… son de 1 a 254 números o nombres, matrices o referencias que contienen números para los cuales desea conocer el sesgo de la población.

4. COEFICIENTE.R2

   • Devuelve el cuadrado del coeficiente de correlación de momento del producto Pearson mediante los puntos de datos de conocido_y y conocido_x. Para obtener más información, vea PEARSON (función PEARSON). Puede interpretar el valor R cuadrado como la proporción de la varianza de y que puede atribuirse a la varianza de x.
     • Conocido_y    Obligatorio. Es una matriz o un rango de puntos de datos. Conocido_x    Obligatorio. Es una matriz o un rango de puntos de datos.

5. contar

   • La función CONTAR cuenta la cantidad de celdas que contienen números y cuenta los números dentro de la lista de argumentos. Use la función CONTAR para obtener la cantidad de entradas en un campo de número de un rango o matriz de números. Por ejemplo, puede escribir la siguiente fórmula para contar los números en el rango A1:A20: =CONTAR(A1:A20). En este ejemplo, si cinco de las celdas del rango contienen números, el resultado es 5.

6. CONTAR.BLANCO

   • Use la función CONTAR.BLANCO, una de las funciones estadísticas, para contar el número de celdas vacías en un rango de celdas.

7. COUNTA /CONTARA

   • La función CONTARA cuenta la cantidad de celdas que no están vacías en un intervalo.

8. COVARIANZA.P

   • Devuelve la covarianza de la población, el promedio de los productos de las desviaciones para cada pareja de puntos de datos en dos conjuntos de datos. Use la covarianza para determinar las relaciones entre dos conjuntos de datos. Por ejemplo, puede investigar si unos ingresos más elevados se corresponden con niveles de estudios más altos.
     • Matriz1     Obligatorio. El primer rango de celdas de números enteros. Matriz2     Obligatorio. El segundo rango de celdas de números enteros.

9. COVARIANZA.M

   • Devuelve la covarianza de la muestra, o promedio de los productos de las desviaciones para cada pareja de puntos de datos en dos conjuntos de datos.
     • Matriz1     Obligatorio. El primer rango de celdas de números enteros. Matriz2     Obligatorio. El segundo rango de celdas de números enteros.

10. CRECIMIENTO

    • Calcula el crecimiento exponencial previsto a través de los datos existentes. CRECIMIENTO devuelve los valores y de una serie de nuevos valores x especificados con valores x e y existentes. También puede usar la función de hoja de cálculo CRECIMIENTO para ajustar una curva exponencial a los valores x e y existentes.
      • Conocido_y    Obligatorio. Es el conjunto de valores "y" que ya se conocen en la ecuación y = b*m^x. Si la matriz definida por el argumento conocido_y ocupa una sola columna, cada columna de conocido_x se interpreta como una variable independiente. Si la matriz definida por el argumento conocido_y ocupa una sola fila, cada fila de conocido_x se interpreta como una variable independiente. Si uno de los números de conocido_y es 0 o negativo, CRECIMIENTO devuelve el valor de error #¡NUM!. Conocido_x    Opcional. Es un conjunto de valores x opcionales que ya se conocen en la relación y = b*m^x. La matriz definida por el argumento conocido_x puede incluir uno o varios conjuntos de variables. Si usa una sola variable, conocido_y y conocido_x pueden ser rangos con cualquier forma, siempre y cuando sus dimensiones sean iguales. Si usa varias variables, conocido_y debe ser un vector (es decir, un rango compuesto por una fila o una columna). Si omite conocido_x, se supone que la matriz {1;2;3;...} tiene el mismo tamaño que conocido_y.

11. CUARTIL.EXC

    • Devuelve el cuartil del conjunto de datos, según los valores de percentil de 0 a 1, ambos no incluidos.
      • Matriz     Obligatorio. Es la matriz o el rango de celdas de valores numéricos cuyo cuartil desea obtener. Cuartil     Obligatorio. Indica el valor que se devolverá.

12. CUARTIL.INC

    • Devuelve el cuartil de un conjunto de datos, según los valores de percentil de 0 a 1, ambos incluidos. Los cuartiles se usan con frecuencia en los datos de ventas y encuestas para dividir las poblaciones en grupos. Por ejemplo, use la función CUARTIL.INC para determinar el 25 por ciento de ingresos más altos en una población.
      • Matriz     Obligatorio. Es la matriz o el rango de celdas de valores numéricos cuyo cuartil desea obtener. Cuartil     Obligatorio. Indica el valor que se devolverá.

13. CURTOSIS

    • Devuelve la curtosis de un conjunto de datos. La curtosis caracteriza la intensidad de pico o la curvatura relativa de una distribución en comparación con la distribución normal. Una curtosis positiva indica una distribución relativamente elevada. Una curtosis negativa indica una distribución relativamente plana.
      • Número1, número2...    Número1 es obligatorio, los demás números son opcionales. De 1 a 255 argumentos cuya curtosis puede calcular. También puede usar una matriz única o una referencia de matriz en lugar de argumentos separados por comas.

14. DESVEST.M

    • Calcula la desviación estándar, según una muestra (omite los valores lógicos y de texto en la muestra). La desviación estándar es la medida de la dispersión de los valores respecto a la media (valor promedio).
      • Número1     Obligatorio. Es el primer argumento numérico correspondiente a una muestra de una población. También puede usar una matriz única o una referencia de matriz en lugar de argumentos separados por comas. Número2, ...     Opcional. De 2 a 254 argumentos numéricos correspondientes a una muestra de una población. También puede usar una matriz única o una referencia de matriz en lugar de argumentos separados por comas.

15. DESVEST.P

    • Calcula la desviación estándar de toda la población, que se toma como argumentos (omite los valores lógicos y de texto). La desviación estándar es la medida de la dispersión de los valores respecto a la media (valor promedio).
      • Número1     Obligatorio. Es el primer argumento numérico correspondiente a una población. Número2, ...     Opcional. De 2 a 254 argumentos numéricos correspondientes a una población. También puede usar una matriz única o una referencia de matriz en lugar de argumentos separados por comas.

16. DESVESTA

    • Calcula la desviación estándar de una muestra. La desviación estándar es la medida de la dispersión de los valores respecto a la media (valor promedio).
      • Valor1, valor2, ...    Valor1 es obligatorio, los valores siguientes son opcionales. De 1 a 255 valores correspondientes a una muestra de una población. También puede usar una matriz única o una referencia de matriz en lugar de argumentos separados por comas.

17. DESVESTPA

    • Calcula la desviación estándar de la población dada como argumentos, incluidos texto y valores lógicos. La desviación estándar es la medida de la dispersión de los valores respecto a la media (valor promedio).
      • Valor1, valor2, ...    Valor1 es obligatorio, los valores siguientes son opcionales. De 1 a 255 valores correspondientes a una población. También puede usar una matriz única o una referencia de matriz en lugar de argumentos separados por comas.

18. Desvia2

    • Devuelve la suma de los cuadrados de las desviaciones de los puntos de datos a partir del promedio de la muestra.
      • Número1; número2...    Número1 es obligatorio, los demás números son opcionales. De 1 a 255 argumentos cuya suma de las desviaciones cuadradas desea calcular. También puede usar una matriz única o una referencia de matriz en lugar de argumentos separados por comas.

19. DESVPROM

    • Devuelve el promedio de las desviaciones absolutas de la media de los puntos de datos. DESVPROM mide la dispersión de los valores en un conjunto de datos.
      • Número1; número2...    Número1 es obligatorio, los números siguientes son opcionales. Entre 1 y 255 argumentos cuyo promedio de las desviaciones absolutas se desea calcular. También puede usar una matriz única o una referencia matricial en lugar de argumentos separados con punto y coma.

20. DISTR.BETA.N

    • La distribución beta se usa generalmente para estudiar las variaciones, a través de varias muestras, de un porcentaje que representa algún fenómeno, por ejemplo, el tiempo diario que la gente dedica a ver televisión.
      • X     Obligatorio. Valor, comprendido entre A y B, con el que se debe evaluar la función. Alfa     Obligatorio. Un parámetro de la distribución. Beta     Obligatorio. Un parámetro de la distribución.

21. DISTR.BINOM.N

    • Devuelve la probabilidad de una variable aleatoria discreta siguiendo una distribución binomial. Use DISTR.BINOM.N en problemas con un número fijo de pruebas o ensayos, cuando los resultados de un ensayo son solo éxito o fracaso, cuando los ensayos son independientes y cuando la probabilidad de éxito es constante durante todo el experimento. Por ejemplo, DISTR.BINOM.N puede calcular la probabilidad de que dos de los próximos tres bebés que nazcan sean hombres.
      • Núm_éxito     Obligatorio. El número de éxitos en los ensayos. Ensayos     Obligatorio. El número de ensayos independientes. Prob_éxito     Obligatorio. La probabilidad de éxito en cada ensayo. Acumulado     Obligatorio. Un valor lógico que determina la forma de la función. Si el argumento acumulado es VERDADERO, DISTR.BINOM.N devuelve la función de distribución acumulativa, que es la probabilidad de que exista el máximo número de éxitos; si es FALSO, devuelve la función de masa de probabilidad, que es la probabilidad de que un evento se reproduzca un número de veces igual al argumento núm_éxito.

22. DISTR.BINOM.SERIE

    • Devuelve la probabilidad de un resultado de ensayo siguiendo una distribución binomial.
      • Ensayos    Obligatorio. El número de ensayos independientes. Debe ser mayor o igual que 0. Prob_éxito    Obligatorio. La probabilidad de éxito en cada ensayo. Debe ser mayor o igual que 0 y menor o igual que 1. Núm_éxitos    Obligatorio. El número de éxitos en los ensayos. Debe ser mayor o igual que 0 y menor o igual que Ensayos. Núm_éxitos2    Opcional. Si se proporciona, devuelve la probabilidad de que el número de ensayos con éxito caigan entre Núm_éxitos y Núm_éxitos2. Debe ser mayor o igual que Núm_éxitos y menor o igual que Ensayos.

23. DISTR.CHICUAD

    • La distribución chi cuadrado se usa generalmente para estudiar las variaciones, a través de varias muestras, de un porcentaje que representa algún fenómeno, por ejemplo, el tiempo diario que la gente dedica a ver televisión.
      • X     Obligatorio. El valor en el que se desea evaluar la distribución. Grados_de_libertad     Obligatorio. El número de grados de libertad. Acumulado     Obligatorio. Un valor lógico que determina la forma de la función. Si el argumento "acumulado" es VERDADERO, DISTR.CHICUAD devuelve la función de distribución acumulativa; si es FALSO, devuelve la función de densidad de probabilidad.

24. DISTR.CHICUAD.CD

    • La distribución χ2 está asociada a una prueba χ2. Use la prueba χ2 para comparar los valores observados con los esperados. Por ejemplo, un experimento genético podría formular la hipótesis de que la próxima generación de plantas presentará un conjunto determinado de colores. Al comparar los resultados observados con los resultados esperados, puede decidir si su hipótesis original es válida.
      • X     Obligatorio. El valor en el que se desea evaluar la distribución. Grados_de_libertad     Obligatorio. El número de grados de libertad.