Excel - 統計関数のソースを表示

== 概要 ==
Excelの統計関数は、データの分析や傾向の把握において不可欠な機能である。<br>
基本統計量の算出、分散や標準偏差の計算、データの順位付け、相関分析等、幅広い統計処理機能を提供している。<br>
<br>
主な機能として、基本統計量 (平均、中央値、最頻値)、散らばりの指標 (分散、標準偏差)、順位・パーセンタイル、頻度分布、相関・回帰分析等がある。<br>
<br>
これらの関数は、データ分析、品質管理、市場調査、学術研究、ビジネスインテリジェンス等、様々な分野で活用される。<br>
<br><br>

== 基本統計量 ==
==== AVERAGE関数 ====
数値の算術平均を計算する基本的な関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =AVERAGE(数値1, [数値2], ...)
<br>
使用例:<br>
* =AVERAGE(A1:A10)
*: A1からA10までの平均
* =AVERAGE(A1:A10, C1:C10)
*: 複数範囲の平均
<br>
<u>※注意</u><br>
* <u>空白セルや文字列は無視される。</u>
* <u>0は計算に含まれる。</u>
* <u>論理値と文字列表現の数値は無視される。</u>
<br>
==== MEDIAN関数 ====
データの中央値を返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =MEDIAN(数値1, [数値2], ...)
<br>
使用例:<br>
* =MEDIAN(A1:A10)
*: A1からA10までの中央値
* =MEDIAN(1, 2, 3, 4, 5)
*: 3 (奇数個のデータ)
* =MEDIAN(1, 2, 3, 4)
*: 2.5 (偶数個の場合は中央2つの平均)
<br>
<u>※中央値とは</u><br>
<u>データを大きさ順に並べたときの中央の値である。</u><br>
<u>外れ値の影響を受けにくい統計量として利用される。</u><br>
<br>
==== MODE / MODE.SNGL / MODE.MULT関数 ====
データの最頻値 (モード) を返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =MODE.SNGL(数値1, [数値2], ...)
 =MODE.MULT(数値1, [数値2], ...)
 =MODE(数値1, [数値2], ...)    ※互換性のため残存
<br>
MODE.SNGL関数 / MODE.MULT関数の違い:<br>
* MODE.SNGL
*: 最頻値を1つ返す
* MODE.MULT
*: 最頻値が複数ある場合、全て返す。(配列数式)
<br>
使用例:<br>
* =MODE.SNGL(A1:A10)
*: 最も頻繁に出現する値
* =MODE.SNGL(1, 2, 2, 3, 3, 3, 4)
*: 3
<br>
<u>※注意</u><br>
<u>最頻値が存在しない場合は #N/A エラーを返す。</u><br>
<br><br>

== 分散・標準偏差 ==
==== VAR.S / VAR.P関数 ====
データの分散を計算する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 標本分散
 =VAR.S(数値1, [数値2], ...)
 
 母集団の分散
 =VAR.P(数値1, [数値2], ...)
<br>
使用例:<br>
* =VAR.S(A1:A10)
*: 標本分散 (<math>n - 1</math> で除算)
* =VAR.P(A1:A10)
*: 母分散 (<math>n</math> で除算)
<br>
<u>※標本分散と母分散の違い</u><br>
* 標本分散 (VAR.S)
*: データが母集団の一部である場合に使用する。
*: 不偏分散。
* 母分散 (VAR.P)
*: データが母集団全体である場合に使用する。
<br>
==== STDEV.S / STDEV.P関数 ====
データの標準偏差を計算する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 標本標準偏差
 =STDEV.S(数値1, [数値2], ...)
 
 母標準偏差
 =STDEV.P(数値1, [数値2], ...)
<br>
使用例:<br>
* =STDEV.S(A1:A10)
*: 標本標準偏差
* =STDEV.P(A1:A10)
*: 母標準偏差
<br>
<u>※標準偏差とは</u><br>
<u>データのばらつきを示す指標で、分散の平方根である。</u><br>
<u>単位が元のデータと同じなので解釈しやすい。</u><br>
<br>
==== VARA / VARPA関数 ====
論理値と文字列も含めて分散を計算する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =VARA(値1, [値2], ...)
 =VARPA(値1, [値2], ...)
<br>
VAR.S / VAR.Pとの違い:<br>
* VARA / VARPA
*: 論理値TRUE=1、FALSE=0、文字列=0として計算に含む
* VAR.S / VAR.P
*: 論理値と文字列は無視する。
<br>
使用例:<br>
* =VARA(A1:A10)
*: 論理値・文字列を含む標本分散
<br>
==== STDEVA / STDEVPA関数 ====
論理値と文字列も含めて標準偏差を計算する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =STDEVA(値1, [値2], ...)
 =STDEVPA(値1, [値2], ...)
<br>
使用例:<br>
* =STDEVA(A1:A10)
*: 論理値・文字列を含む標本標準偏差
<br><br>

== 順位・パーセンタイル ==
==== RANK.EQ / RANK.AVG関数 ====
データの順位を求める関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =RANK.EQ(数値, 範囲, [順序])
 =RANK.AVG(数値, 範囲, [順序])
<br>
引数:<br>
* 数値
*: 順位を調べる値
* 範囲
*: 順位の母集団となる範囲
* 順序
*: 0または省略で降順、1で昇順
<br>
RANK.EQ関数 / RANK.AVG関数の違い:<br>
* RANK.EQ
*: 同順位がある場合、最上位の順位を返す。
* RANK.AVG
*: 同順位がある場合、平均順位を返す。
<br>
使用例:<br>
* =RANK.EQ(A1, $A$1:$A$10, 0)
*: A1の降順での順位
* =RANK.AVG(85, A1:A10)
*: 85点の平均順位
<br>
応用例:<br>
* 成績表での順位付け
* 売上ランキングの作成
<br>
==== PERCENTILE.INC / PERCENTILE.EXC関数 ====
指定したパーセンタイル値を返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =PERCENTILE.INC(配列, k)
 =PERCENTILE.EXC(配列, k)
<br>
引数:<br>
* 配列
*: データの範囲
* k
*: パーセンタイル値 (0～1の小数)
<br>
PERCENTILE.INC関数 / PERCENTILE.EXC関数の違い:<br>
* PERCENTILE.INC
*: 0と1を含む <math>\quad (k : 0 \le k \le 1)</math>
* PERCENTILE.EXC
*: 0と1を除く <math>\quad (k : 0 < k < 1)</math>
<br>
使用例:<br>
* =PERCENTILE.INC(A1:A100, 0.9)
*: 90パーセンタイル値
* =PERCENTILE.INC(A1:A100, 0.25)
*: 第1四分位数
* =PERCENTILE.INC(A1:A100, 0.5)
*: 第2四分位数(中央値)
<br>
==== QUARTILE.INC / QUARTILE.EXC関数 ====
四分位数を返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =QUARTILE.INC(配列, 戻り値)
 =QUARTILE.EXC(配列, 戻り値)
<br>
戻り値の指定:<br>
* 0
*: 最小値
* 1
*: 第1四分位数 (25パーセンタイル)
* 2
*: 第2四分位数 (中央値、50パーセンタイル)
* 3
*: 第3四分位数 (75パーセンタイル)
* 4
*: 最大値
<br>
使用例:<br>
* =QUARTILE.INC(A1:A100, 1)
*: 第1四分位数
* =QUARTILE.INC(A1:A100, 3)
*: 第3四分位数
<br>
応用例:<br>
* 箱ひげ図の作成に使用
* データの分布の把握
<br>
==== PERCENTRANK.INC / PERCENTRANK.EXC関数 ====
特定の値がデータセット内で何パーセンタイルに位置するかを返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =PERCENTRANK.INC(配列, 値, [有効桁数])
 =PERCENTRANK.EXC(配列, 値, [有効桁数])
<br>
使用例:<br>
* =PERCENTRANK.INC(A1:A100, 85)
*: 85点が何パーセンタイルかを返す。
* =PERCENTRANK.INC(A1:A100, B1, 3)
*: B1セルの値が何パーセンタイルか、小数第3位まで表示して返す。
<br><br>

== 最大値・最小値・範囲 ==
==== LARGE / SMALL関数 ====
k番目に大きい値、小さい値を返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =LARGE(配列, k)
 =SMALL(配列, k)
<br>
使用例:<br>
* =LARGE(A1:A10, 1)
*: 最大値 (MAX関数と同じ)
* =LARGE(A1:A10, 2)
*: 2番目に大きい値
* =SMALL(A1:A10, 1)
*: 最小値 (MIN関数と同じ)
* =SMALL(A1:A10, 3)
*: 3番目に小さい値
<br>
応用例:<br>
* 上位3位までの平均
*: =AVERAGE(LARGE(A1:A10, 1), LARGE(A1:A10, 2), LARGE(A1:A10, 3))
* 最高点と最低点を除いた平均
*: =(SUM(A1:A10)-LARGE(A1:A10,1)-SMALL(A1:A10,1))/(COUNT(A1:A10)-2)
<br>
==== MAXIFS / MINIFS関数 ====
条件に一致する最大値・最小値を返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =MAXIFS(最大範囲, 条件範囲1, 条件1, [条件範囲2, 条件2], ...)
 =MINIFS(最小範囲, 条件範囲1, 条件1, [条件範囲2, 条件2], ...)
<br>
使用例:<br>
* =MAXIFS(C1:C100, A1:A100, "東京")
*: 東京の最大値
* =MINIFS(C1:C100, A1:A100, "東京", B1:B100, ">=2024/1/1")
*: 東京かつ2024年以降の最小値
<br><br>

== 頻度分布 ==
==== FREQUENCY関数 ====
度数分布表を作成する配列数式関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =FREQUENCY(データ配列, 区間配列)
<br>
使用例:<br>
データ範囲がA1:A50、区間が10, 20, 30, 40, 50とする場合:<br>
# B1:B6を選択する。(区間数+1のセルを選択)
# =FREQUENCY(A1:A50, {10;20;30;40;50}) を入力する。
# [Ctrl] + [Shift] + [Enter] で配列数式として確定する。
<br>
結果:<br>
* B1
*: 10以下の個数
* B2
*: 10超～20以下の個数
* B3
*: 20超～30以下の個数
* ...
* B6: 50超の個数
<br>
応用例:<br>
* ヒストグラムの作成
* 成績分布の集計
<br>
==== COUNTIFS関数 ====
複数条件でのカウントに使用する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =COUNTIFS(条件範囲1, 条件1, [条件範囲2, 条件2], ...)
<br>
使用例:<br>
* 成績が60点以上80点未満の人数
*: =COUNTIFS(A1:A50, ">=60", A1:A50, "<80")
<br>
* 東京支店で売上100万以上の件数
*: =COUNTIFS(B1:B100, "東京", C1:C100, ">=1000000")
<br><br>

== 相関・回帰分析 ==
==== CORREL関数 ====
2つのデータセットの相関係数を計算する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =CORREL(配列1, 配列2)
<br>
使用例:<br>
* =CORREL(A1:A100, B1:B100)
*: A列とB列の相関係数
<br>
<u>※相関係数とは</u><br>
-1から1の値をとり、以下に示すように解釈される。<br>
* 1に近い
*: 強い正の相関
* 0に近い
*: 相関なし
* -1に近い
*: 強い負の相関
<br>
応用例:<br>
* 広告費と売上の相関分析
* 気温と来客数の関係分析
<br>
==== COVARIANCE.P / COVARIANCE.S関数 ====
共分散を計算する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 母共分散
 =COVARIANCE.P(配列1, 配列2)
 
 標本共分散
 =COVARIANCE.S(配列1, 配列2)
<br>
使用例:<br>
* =COVARIANCE.P(A1:A100, B1:B100)
*: 母共分散
* =COVARIANCE.S(A1:A100, B1:B100)
*: 標本共分散
<br>
<u>※共分散とは</u><br>
<u>2つの変数の関係性を示す指標である。</u><br>
<u>相関係数の分子に相当する値。</u><br>
<br>
==== SLOPE / INTERCEPT関数 ====
線形回帰の傾きと切片を求める関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 傾き
 =SLOPE(y範囲, x範囲)
 
 切片
 =INTERCEPT(y範囲, x範囲)
<br>
使用例:<br>
* =SLOPE(B1:B100, A1:A100)
*: 回帰直線の傾き
* =INTERCEPT(B1:B100, A1:A100)
*: 回帰直線のy切片
<br>
回帰直線の式:<br>
<math>y = SLOPE \times x + \mbox{INTERCEPT}</math><br>
<br>
予測値の計算例:<br>
=SLOPE(B1:B100, A1:A100) * C1 + INTERCEPT(B1:B100, A1:A100)<br>
<br>
応用例:<br>
* 売上予測
* トレンド分析
<br>
==== FORECAST / FORECAST.LINEAR関数 ====
線形回帰を使って将来の値を予測する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =FORECAST.LINEAR(x, y範囲, x範囲)
<br>
使用例:<br>
* =FORECAST.LINEAR(12, B1:B11, A1:A11)
*: 1～11月のデータから12月を予測
<br>
<u>※注意</u><br>
* <u>FORECAST関数は互換性のために残されている。</u>
* <u>新しいブックでは、<code>FORECAST.LINEAR</code> を使用することが推奨される。</u>
<br>
==== RSQ関数 ====
決定係数 (R<sup>2</sup>) を計算する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =RSQ(y範囲, x範囲)
<br>
使用例:<br>
* =RSQ(B1:B100, A1:A100)
*: 決定係数
<br>
<u>※決定係数とは</u><br>
<u>回帰モデルの当てはまりの良さを示す指標で、0から1の値をとる。</u><br>
* 1に近い
*: モデルの当てはまりが良い
* 0に近い
*: モデルの説明力が低い
<br>
決定係数は相関係数の2乗に等しい。<br>
 =RSQ(B1:B100, A1:A100) = CORREL(B1:B100, A1:A100)^2
<br><br>

== 正規分布・標準化 ==
==== NORM.DIST関数 ====
正規分布の確率密度または累積分布を返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =NORM.DIST(x, 平均, 標準偏差, 関数形式)
<br>
引数:<br>
* x
*: 分布の値
* 平均
*: 分布の平均値
* 標準偏差
*: 分布の標準偏差
* 関数形式
*: TRUE=累積分布、FALSE=確率密度
<br>
使用例:<br>
* =NORM.DIST(100, 80, 10, TRUE)
*: 平均80、標準偏差10の正規分布で100以下になる確率
* =NORM.DIST(100, 80, 10, FALSE)
*: x=100での確率密度
<br>
==== NORM.S.DIST関数 ====
標準正規分布(平均0、標準偏差1)の確率密度または累積分布を返す関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =NORM.S.DIST(z, 関数形式)
<br>
使用例:<br>
* =NORM.S.DIST(1.96, TRUE)
*: 約0.975 (z≦1.96の確率)
* =NORM.S.DIST(0, TRUE)
*: 0.5 (z≦0の確率)
<br>
==== NORM.INV / NORM.S.INV関数 ====
正規分布の累積分布の逆関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =NORM.INV(確率, 平均, 標準偏差)
 =NORM.S.INV(確率)
<br>
使用例:<br>
* =NORM.INV(0.95, 100, 15)
*: 上位5%の境界値
* =NORM.S.INV(0.975)
*: 約1.96 (片側2.5%点)
<br>
応用例:<br>
* 信頼区間の計算
* 検査基準値の設定
<br>
==== STANDARDIZE関数 ====
値を標準化 (zスコア化) する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =STANDARDIZE(x, 平均, 標準偏差)
<br>
使用例:<br>
* =STANDARDIZE(85, 70, 10)
*: 1.5 (平均から標準偏差1.5個分上)
<br>
zスコアの計算式:<br>
 z = (x - 平均) / 標準偏差
<br>
応用例:<br>
* 異なる尺度のテストスコアの比較
* 外れ値の検出 (|z| > 3を異常値とする等)
<br><br>

== その他の分布関数 ==
==== T.DIST / T.INV関数 ====
t分布に関する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =T.DIST(x, 自由度, 関数形式)
 =T.DIST.RT(x, 自由度)
 =T.DIST.2T(x, 自由度)
 =T.INV(確率, 自由度)
 =T.INV.2T(確率, 自由度)
<br>
使用例:<br>
* =T.DIST.2T(2.262, 9)
*: 自由度9のt分布で両側確率
* =T.INV.2T(0.05, 9)
*: 自由度9で有意水準5%の臨界値
<br>
応用例:<br>
* t検定の実施
* 少標本での信頼区間の計算
<br>
==== CHISQ.DIST / CHISQ.INV関数 ====
カイ二乗分布に関する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =CHISQ.DIST(x, 自由度, 関数形式)
 =CHISQ.DIST.RT(x, 自由度)
 =CHISQ.INV(確率, 自由度)
 =CHISQ.INV.RT(確率, 自由度)
<br>
使用例:<br>
* =CHISQ.DIST.RT(7.815, 3)
*: カイ2乗値7.815の上側確率
* =CHISQ.INV.RT(0.05, 3)
*: 有意水準5%の臨界値
<br>
応用例:<br>
* カイ2乗検定
* 適合度検定
<br>
==== F.DIST / F.INV関数 ====
F分布に関する関数である。<br>
<br>
構文:<br>
 =F.DIST(x, 自由度1, 自由度2, 関数形式)
 =F.DIST.RT(x, 自由度1, 自由度2)
 =F.INV(確率, 自由度1, 自由度2)
 =F.INV.RT(確率, 自由度1, 自由度2)
<br>
使用例:<br>
* =F.DIST.RT(3.86, 5, 10)
*: F値3.86の上側確率
<br>
応用例:<br>
* 分散分析(ANOVA)
* 等分散性の検定
<br><br>

== 偏差値・変動係数 ==
==== 偏差値の計算 ====
標準化された得点を偏差値に変換する方法である。<br>
<br>
計算式:<br>
 =ROUND(50 + 10 * (A1 - AVERAGE($A$1:$A$100)) / STDEV.S($A$1:$A$100), 1)
<br>
または、STANDARDIZE関数を使用:<br>
 =ROUND(50 + 10 * STANDARDIZE(A1, AVERAGE($A$1:$A$100), STDEV.S($A$1:$A$100)), 1)
<br>
A1のテストの偏差値を計算し、小数第1位に丸める。<br>
<br>
<u>※偏差値とは</u><br>
<u>平均を50、標準偏差を10とした標準得点である。</u><br>
<u>日本の教育現場で広く使用される。</u><br>
<br>
==== 変動係数の計算 ====
データのばらつきを相対的に評価する指標である。<br>
<br>
計算式:<br>
 =STDEV.S(A1:A100) / AVERAGE(A1:A100)
<br>
パーセント表示:<br>
 =STDEV.S(A1:A100) / AVERAGE(A1:A100) * 100 & "%"
<br>
<u>※変動係数とは</u><br>
<u>標準偏差を平均で除した値で、単位の異なるデータのばらつきを比較できる。</u><br>
<br><br>

== 実用的な使用例 ==
==== 成績分析 ====
テストの基本統計量を一覧表示する例。<br>
<br>
* 平均点
*: =AVERAGE(B2:B100)
* 中央値
*: =MEDIAN(B2:B100)
* 最高点
*: =MAX(B2:B100)
* 最低点
*: =MIN(B2:B100)
* 標準偏差
*: =STDEV.S(B2:B100)
* 60点以上の人数
*: =COUNTIF(B2:B100, ">=60")
* 合格率(60点以上)
*: =COUNTIF(B2:B100, ">=60") / COUNT(B2:B100) * 100 & "%"
<br>
==== 売上データ分析 ====
月別売上の傾向を分析する例。<br>
<br>
* 月平均売上
*: =AVERAGE(B2:B13)
* 売上の標準偏差
*: =STDEV.S(B2:B13)
* 変動係数
*: =STDEV.S(B2:B13) / AVERAGE(B2:B13) * 100 & "%"
* 最高売上月
*: =INDEX(A2:A13, MATCH(MAX(B2:B13), B2:B13, 0))
* 上位3ヶ月の平均
*: =(LARGE(B2:B13, 1) + LARGE(B2:B13, 2) + LARGE(B2:B13, 3)) / 3
<br>
==== 品質管理 ====
製品の寸法データから管理限界を計算する例。<br>
<br>
* 平均値
*: =AVERAGE(A2:A100)
* 標準偏差
*: =STDEV.S(A2:A100)
* 上方管理限界 (UCL)
*: =AVERAGE(A2:A100) + 3 * STDEV.S(A2:A100)
* 下方管理限界 (LCL)
*: =AVERAGE(A2:A100) - 3 * STDEV.S(A2:A100)
* 規格外の個数
*: =COUNTIFS(A2:A100, ">"&(AVERAGE(A2:A100)+3*STDEV.S(A2:A100))) + COUNTIFS(A2:A100, "<"&(AVERAGE(A2:A100)-3*STDEV.S(A2:A100)))
<br>
==== 相関分析 ====
広告費と売上の関係を分析する例。<br>
<br>
* 相関係数
*: =CORREL(B2:B13, C2:C13)
* 決定係数
*: =RSQ(C2:C13, B2:B13)
* 回帰直線の傾き
*: =SLOPE(C2:C13, B2:B13)
* 回帰直線の切片
*: =INTERCEPT(C2:C13, B2:B13)
* 予測売上 (広告費100万円の場合)
*: =SLOPE(C2:C13, B2:B13) * 100 + INTERCEPT(C2:C13, B2:B13)
* 予測売上 (広告費100万円の場合)<br>FORECAST.LINEAR関数を使用
*: =FORECAST.LINEAR(100, C2:C13, B2:B13)
<br>
==== データのランク付け ====
売上に基づいて営業担当者をランク付けする例。<br>
<br>
* 順位 (降順)
*: =RANK.EQ(B2, $B$2:$B$20, 0)
* 上位10%に入っているか判定
*: =IF(B2>=PERCENTILE.INC($B$2:$B$20, 0.9), "A", "")
* 四分位グループ分け
*: =IF(B2>=QUARTILE.INC($B$2:$B$20,3),"上位",IF(B2>=MEDIAN($B$2:$B$20),"中上",IF(B2>=QUARTILE.INC($B$2:$B$20,1),"中下","下位")))
<br>
==== アンケート集計 ====
5段階評価のアンケート結果を分析する例。<br>
<br>
* 平均評価
*: =AVERAGE(B2:B100)
* 最頻値 (最も多い回答)
*: =MODE.SNGL(B2:B100)
* 各評価の回答数
*: 評価1: =COUNTIF(B2:B100, 1)
*: 評価2: =COUNTIF(B2:B100, 2)
*: 評価3: =COUNTIF(B2:B100, 3)
*: 評価4: =COUNTIF(B2:B100, 4)
*: 評価5: =COUNTIF(B2:B100, 5)
* 肯定的回答率 (4以上)
*: =COUNTIF(B2:B100, ">=4") / COUNT(B2:B100) * 100 & "%"
<br>
==== 外れ値の検出 ====
データの中から統計的外れ値を検出する例。<br>
<br>
* zスコアによる判定(C2セルに入力)
*: =IF(ABS((B2-AVERAGE($B$2:$B$100))/STDEV.S($B$2:$B$100))>3,"外れ値","正常")
* 四分位範囲(IQR)法による判定
*: Q1: =QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 1)
*: Q3: =QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 3)
*: IQR: =QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 3) - QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 1)
*: 下限: =QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 1) - 1.5 * (QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 3) - QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 1))
*: 上限: =QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 3) + 1.5 * (QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 3) - QUARTILE.INC($B$2:$B$100, 1))
* 判定 (C2セルに入力)
*: =IF(OR(B2<下限のセル, B2>上限のセル), "外れ値", "正常")
<br>
==== 信頼区間の計算 ====
標本データから母平均の95%信頼区間を計算する例。<br>
<br>
* 標本平均
*: =AVERAGE(A2:A100)
* 標本標準偏差
*: =STDEV.S(A2:A100)
* 標本サイズ
*: =COUNT(A2:A100)
* 標準誤差
*: =STDEV.S(A2:A100) / SQRT(COUNT(A2:A100))
* t値(自由度n-1、両側5%)
*: =T.INV.2T(0.05, COUNT(A2:A100)-1)
* 誤差範囲
*: =T.INV.2T(0.05, COUNT(A2:A100)-1) * STDEV.S(A2:A100) / SQRT(COUNT(A2:A100))
* 誤差範囲 (CONFIDENCE.T関数を使用する場合)
*: =CONFIDENCE.T(0.05, STDEV.S(A2:A100), COUNT(A2:A100))
* 信頼区間下限
*: =AVERAGE(A2:A100) - <誤差範囲のセル>
* 信頼区間下限 (CONFIDENCE.T関数を使用する場合)
*: =AVERAGE(A2:A100) - CONFIDENCE.T(0.05, STDEV.S(A2:A100), COUNT(A2:A100))
* 信頼区間上限
*: =AVERAGE(A2:A100) + <誤差範囲のセル>
* 信頼区間上限 (CONFIDENCE.T関数を使用する場合)
*: =AVERAGE(A2:A100) + CONFIDENCE.T(0.05, STDEV.S(A2:A100), COUNT(A2:A100))
* 信頼区間
*: 下限: =AVERAGE(A2:A100) - CONFIDENCE.T(0.05, STDEV.S(A2:A100), COUNT(A2:A100))
*: 上限: =AVERAGE(A2:A100) + CONFIDENCE.T(0.05, STDEV.S(A2:A100), COUNT(A2:A100))
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__FORCETOC__
[[カテゴリ:その他]]