Thep Excel
Statistical · Excel 114 ฟังก์ชัน
| ฟังก์ชัน | ใช้ทำอะไร | มีตั้งแต่ | นิยม | ยาก | ประโยชน์ |
|---|---|---|---|---|---|
| BETA.INV Statistical | =BETA.INV(probability, alpha, beta, [A], [B])
BETA.INV ใช้หาค่าผกผันของ Beta Distribution เพื่อหาว่าต้องทำได้เท่าไหร่ถึงจะมีความมั่นใจระดับ X% ใช้เยอะในการวางแผนโครงการ
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| T.DIST.2T Statistical | =T.DIST.2T(x, deg_freedom)
T.DIST.2T ใช้หาค่าความน่าจะเป็น (p-value) ของการแจกแจงแบบ t สองหาง ใช้ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| GAMMA.DIST Statistical | =GAMMA.DIST(x, alpha, beta, cumulative)
GAMMA.DIST คำนวณความน่าจะเป็นจากการแจกแจงแบบ Gamma โดยรับค่า x, alpha, beta และการเลือกระหว่าง PDF (probability density function) หรือ CDF (cumulative distribution function)
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| F.DIST Statistical | =F.DIST(x, deg_freedom1, deg_freedom2, cumulative)
F.DIST ใช้หาค่าความน่าจะเป็นของการแจกแจงแบบ F สำหรับทดสอบความแตกต่างของความแปรปรวนระหว่างกลุ่มข้อมูล มีทั้งโหมด CDF และ PDF
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| GROWTH Statistical | =GROWTH(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const])
GROWTH พยากรณ์การเติบโตแบบ Exponential จากข้อมูลในอดีต โดยใช้สูตร y = b*m^x แทนการเรียงแบบเส้นตรง
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| AVERAGEA Statistical | =AVERAGEA(value1, [value2], ...)
หาค่าเฉลี่ยคล้าย AVERAGE แต่ 'นับรวมข้อความและค่าตรรกะด้วย' โดย TRUE=1, FALSE=0 และข้อความตรงที่พิมพ์เข้ามา=0 (AVERAGE ปกติจะข้ามพวกนี้ไปเลย)
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| STEYX Statistical | =STEYX(known_y's, known_x's)
STEYX หาค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน (Standard Error of Estimate) ของค่า Y ที่พยากรณ์จาก X โดยใช้การถดถอยเชิงเส้น
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| LOGNORM.INV Statistical | =LOGNORM.INV(probability, mean, standard_dev)
LOGNORM.INV คำนวณค่าผกผันของการแจกแจง Lognormal โดยรับค่าความน่าจะเป็นและส่งคืนค่า X ที่สอดคล้องกับความน่าจะเป็นนั้น ใช้ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงและการวางแผนทางการเงิน
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| STDEVPA Statistical | =STDEVPA(value1, [value2], ...)
STDEVPA คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากรทั้งหมด โดยจะรวมข้อความและค่าตรรกะในการคำนวณด้วย (Text = 0, TRUE = 1, FALSE = 0) ต่างจาก STDEV.P ที่จะไม่นับข้อความและตรรกะ
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| BINOM.DIST Statistical | =BINOM.DIST(number_s, trials, probability_s, cumulative)
คำนวณโอกาสที่จะ 'สำเร็จ' จำนวน k ครั้ง จากการทดลอง n ครั้ง (เช่น โยนเหรียญ 10 ครั้ง ออกหัว 5 ครั้ง มีโอกาสกี่ %)
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| BINOM.DIST.RANGE Statistical | =BINOM.DIST.RANGE(trials, probability_s, number_s, [number_s2])
หาโอกาสความสำเร็จในช่วงที่กำหนด (เช่น สำเร็จระหว่าง 3 ถึง 5 ครั้ง) สะดวกกว่าการใช้ BINOM.DIST มาลบกัน
|
2013 | 5 | 4 | 6 |
| T.INV Statistical | =T.INV(probability, deg_freedom)
T.INV ใช้หาค่า t-value จากความน่าจะเป็นและองศาอิสระ ฟังก์ชันนี้ช่วยสร้างช่วงความเชื่อมั่น (confidence interval) หรือทดสอบสมมติฐาน โดยทำงานกับหางซ้ายของการแจกแจง t
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| F.DIST.RT Statistical | =F.DIST.RT(x, deg_freedom1, deg_freedom2)
ฟังก์ชัน F.DIST.RT ใน Excel ใช้หาค่าความน่าจะเป็นของการแจกแจง F ทางหางขวา (Right-tailed) ซึ่งมักใช้ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ เช่น ANOVA เพื่อหาค่า P-value และตัดสินใจว่าผลต่างระหว่างกลุ่มมีนัยสำคัญหรือไม่
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| Z.TEST Statistical | =Z.TEST(array, x, [sigma])
ฟังก์ชันทางสถิติที่คำนวณค่า P-value สำหรับการทดสอบ Z-test เพื่อทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยประชากรที่สมมติหรือไม่
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| MAXIFS Statistical | =MAXIFS(max_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...)
MAXIFS ใช้หาค่าสูงสุดจากช่วงข้อมูลที่ตรงตามเงื่อนไขหนึ่งหรือมากกว่า แตกต่างจาก MAX ที่หาเพียงค่าสูงสุดทั้งหมด MAXIFS มีความยืดหยุ่นในการกรองข้อมูลก่อนหาค่าสูงสุด
|
2019 | 5 | 4 | 6 |
| TRIMMEAN Statistical | =TRIMMEAN(array, percent)
หาค่าเฉลี่ยโดยตัดค่าหัวท้ายออกตามเปอร์เซ็นต์ที่กำหนด เหมาะสำหรับข้อมูลที่มี Outliers
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| MINIFS Statistical | =MINIFS(min_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...)
MINIFS ช่วยหาค่าต่ำสุดของข้อมูลที่ตรงตามเงื่อนไขที่กำหนด เหมือนการใช้ MIN แต่มีความสามารถในการกรองข้อมูลก่อน
|
2019 | 5 | 4 | 6 |
| BETA.DIST Statistical | =BETA.DIST(x, alpha, beta, cumulative, [A], [B])
BETA.DIST คำนวณความน่าจะเป็นของการแจกแจงแบบ Beta ใช้หาโอกาส/ความหนาแน่นของค่าข้อมูลที่อยู่ระหว่าง 0-1 หรือช่วงใด ๆ มักใช้ในการบริหารโครงการและวิเคราะห์ตัวแปรเปอร์เซ็นต์
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| WEIBULL.DIST Statistical | =WEIBULL.DIST(x, alpha, beta, cumulative)
WEIBULL.DIST ใช้คำนวณความน่าจะเป็นของการแจกแจงแบบ Weibull สำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงและอายุการใช้งานของอุปกรณ์
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| GROUPBY Statistical | =GROUPBY(row_fields, values, function, [field_headers], [total_depth], [sort_order], [filter_array], [field_relationship])
GROUPBY เป็นฟังก์ชันใหม่ใน Excel 365 ที่ใช้จัดกลุ่มข้อมูลและคำนวณผลสรุป (เช่น SUM, COUNT, AVERAGE) ตามกลุ่มนั้นๆ คล้ายกับการทำงานของ Pivot Table แต่ยืดหยุ่นกว่าเพราะเป็นสูตร สามารถกำหนดหัวตาราง ผลรวมย่อย และการเรียงลำดับได้ในตัว
|
9999 | 5 | 4 | 6 |
| SKEW.P Statistical | =SKEW.P(number1, [number2], ...)
SKEW.P ใช้คำนวณค่าความเบ้ของการแจกแจงข้อมูลทั้งหมด (ประชากร) ต่างจาก SKEW ที่คำนวณจากข้อมูลตัวอย่าง
|
2013 | 5 | 4 | 6 |
| F.INV Statistical | =F.INV(probability, deg_freedom1, deg_freedom2)
F.INV หาค่าผกผันของการแจกแจงแบบ F (Left-tailed) จากค่าความน่าจะเป็นที่กำหนด ใช้ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติเพื่อเปรียบเทียบความแปรปรวนของสองชุดข้อมูล
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| TREND Statistical | =TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const])
TREND ใช้หา linear regression line (เส้นตรงที่ลดความเบี่ยงเบนของข้อมูล) เพื่อพยากรณ์ค่า Y ในอนาคตจากข้อมูลเดิม หรือสร้างค่า fitted line สำหรับกราฟแนวโน้ม
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| NORM.DIST Statistical | =NORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative)
NORM.DIST คำนวณความน่าจะเป็นหรือความหนาแน่นของการแจกแจงปกติ (Normal Distribution) ใช้ในสถิติหรือการวิเคราะห์ข้อมูล
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| VARA Statistical | =VARA(value1, [value2], ...)
VARA ใช้คำนวณความแปรปรวน (variance) ของกลุ่มตัวอย่าง โดยจะนับข้อความเป็น 0 และ TRUE เป็น 1 ซึ่งต่างจาก VAR.S ที่จะข้ามข้อมูลเหล่านี้ไป
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| BINOM.INV Statistical | =BINOM.INV(trials, probability_s, alpha)
ฟังก์ชันหาจำนวนความสำเร็จที่น้อยที่สุด ที่ทำให้ความน่าจะเป็นสะสม >= ค่าเกณฑ์ที่กำหนด เหมือนจะตอบว่า 'ต้องลองกี่ครั้งถึงจะมั่นใจได้'
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| T.TEST Statistical | =T.TEST(array1, array2, tails, type)
ส่งกลับค่า p-value ของ t-test เพื่อทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของสองชุดข้อมูลแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| COVARIANCE.P Statistical | =COVARIANCE.P(array1, array2)
ฟังก์ชัน COVARIANCE.P ใช้คำนวณความแปรปรวนร่วมของประชากร (Population Covariance) ซึ่งวัดความสัมพันธ์ระหว่างสองชุดข้อมูล โดยผลลัพธ์บวกแสดงว่าข้อมูลเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน ผลลัพธ์ลบแสดงว่าเคลื่อนไหวสวนทางกัน
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| F.INV.RT Statistical | =F.INV.RT(probability, deg_freedom1, deg_freedom2)
F.INV.RT หาค่าผกผันของการแจกแจงแบบ F ทางหางขวา ใช้หาค่าวิกฤต (Critical Value) ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) และการเปรียบเทียบความหลากหลายของข้อมูล
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| RSQ Statistical | =RSQ(known_y's, known_x's)
ฟังก์ชันที่ส่งคืนค่า R-squared (R²) หรือสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ แสดงสัดส่วนของความแปรปรวนในตัวแปรตามที่สามารถอธิบายได้จากตัวแปรอิสระ ค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| FORECAST.ETS.SEASONALITY Statistical | =FORECAST.ETS.SEASONALITY(values, timeline, [data_completion], [aggregation])
ฟังก์ชัน FORECAST.ETS.SEASONALITY ตรวจจับความยาวของรอบฤดูกาล (seasonality) ในข้อมูลอนุกรมเวลา โดยใช้อัลกอริทึม Exponential Triple Smoothing (ETS) ที่ Excel ใช้สำหรับพยากรณ์
|
2016 | 5 | 4 | 6 |
| NORM.S.DIST Statistical | =NORM.S.DIST(z, cumulative)
ฟังก์ชัน NORM.S.DIST ช่วยหาค่าความน่าจะเป็นของการแจกแจงปกติมาตรฐาน (Mean=0, SD=1) ใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| VARPA Statistical | =VARPA(value1, [value2], ...)
VARPA คำนวณความแปรปรวน (Variance) ของประชากรทั้งหมด โดยรวมข้อความและค่าตรรกะด้วย นั่นคือข้อความจะนับเป็น 0 TRUE เป็น 1 FALSE เป็น 0
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| CHISQ.DIST Statistical | =CHISQ.DIST(x, deg_freedom, cumulative)
CHISQ.DIST ส่งกลับค่าความน่าจะเป็นของการแจกแจงแบบ Chi-squared ซึ่งใช้ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| T.INV.2T Statistical | =T.INV.2T(probability, deg_freedom)
T.INV.2T ใช้หาค่า t-value จากความน่าจะเป็น สำหรับการแจกแจงแบบ Student's t-distribution แบบสองหาง ตัวช่วยสำหรับการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| SKEW Statistical | =SKEW(number1, [number2], ...)
SKEW คำนวณค่าความเบ้ (Skewness) ของข้อมูล ซึ่งบอกว่าการแจกแจงเบ้ไปทางไหน ค่าบวก = เบ้ขวา ค่าลบ = เบ้ซ้าย ค่าศูนย์ = สมมาตร
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| COVARIANCE.S Statistical | =COVARIANCE.S(array1, array2)
COVARIANCE.S คำนวณความแปรปรวนร่วมของกลุ่มตัวอย่าง (Sample Covariance) ซึ่งวัดความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างชุดข้อมูลสองชุด โดยใช้ตัวหาร n-1 สำหรับการประมาณค่าประชากร
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| F.TEST Statistical | =F.TEST(array1, array2)
F.TEST ทดสอบว่าสองชุดข้อมูลมีความแปรปรวน (การกระจายตัว) ที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ โดยคืนค่า P-Value สำหรับการตัดสินใจทางสถิติ
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| FORECAST.ETS.CONFINT Statistical | =FORECAST.ETS.CONFINT(target_date, values, timeline, [confidence_level], [seasonality], [data_completion], [aggregation])
FORECAST.ETS.CONFINT หาช่วงความเชื่อมั่น (Confidence Interval) ของค่าที่พยากรณ์จากข้อมูลชุดเวลา โดยใช้วิธี Exponential Triple Smoothing (ETS)
|
2016 | 5 | 4 | 6 |
| NORM.S.INV Statistical | =NORM.S.INV(probability)
ฟังก์ชัน NORM.S.INV ใช้หาค่า Z-score (ค่าผกผัน) จากความน่าจะเป็น สำหรับการแจกแจงปกติมาตรฐาน (mean=0, std=1) ส่วนใหญ่ใช้ในการวิเคราะห์สถิติและการประเมินความเสี่ยง
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| NEGBINOM.DIST Statistical | =NEGBINOM.DIST(number_f, number_s, probability_s, cumulative)
ฟังก์ชันที่ใช้หาค่าความน่าจะเป็นของการแจกแจงแบบทวินามลบ (Negative Binomial Distribution) ใช้เมื่อต้องการหาความน่าจะเป็นของการล้มเหลว x ครั้งก่อนที่จะสำเร็จครบ r ครั้ง
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| CHISQ.DIST.RT Statistical | =CHISQ.DIST.RT(x, deg_freedom)
CHISQ.DIST.RT คำนวณความน่าจะเป็นหางขวา (P-Value) ของการแจกแจง Chi-Square ใช้สำหรับการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| MINA Statistical | =MINA(value1, [value2], ...)
หาค่าต่ำสุดของรายการ พร้อมนับรวมข้อความและค่าตรรกะ ต่างจาก MIN ที่ไม่สนใจข้อความ
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| EXPON.DIST Statistical | =EXPON.DIST(x, lambda, cumulative)
EXPON.DIST คำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่ง โดยอ้างอิงจากการแจกแจงแบบ Exponential
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| FORECAST.ETS Statistical | =FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
FORECAST.ETS พยากรณ์ค่าในอนาคตโดยใช้เทคนิค Exponential Triple Smoothing (ETS) ซึ่งจัดการกับเทรนด์และฤดูกาลได้อัจฉริยะ
|
2016 | 5 | 4 | 6 |
| FISHER Statistical | =FISHER(x)
FISHER แปลงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นค่า Fisher Z ที่มีการกระจายแบบปกติ ใช้สำหรับการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
|
2003 | 5 | 4 | 6 |
| FORECAST.ETS.STAT Statistical | =FORECAST.ETS.STAT(values, timeline, statistic_type, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
ส่งกลับค่าสถิติต่างๆ จากการวิเคราะห์พยากรณ์แบบ ETS (Exponential Triple Smoothing) เช่น Alpha, Beta, Gamma, MASE, SMAPE, MAE, RMSE และ Step size
|
2016 | 5 | 4 | 6 |
| PERCENTILE.EXC Statistical | =PERCENTILE.EXC(array, k)
PERCENTILE.EXC หาค่าเปอร์เซ็นไทล์ของข้อมูล โดยไม่รวมค่าที่ 0% และ 100% (Exclusive method) เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีการกระจายตัวแบบปกติและต้องการการประเมินที่แม่นยำยิ่งขึ้น
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| PERCENTILE.INC Statistical | =PERCENTILE.INC(array, k)
หาค่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ k (แบบ Inclusive: 0 ≤ k ≤ 1) ซึ่งรวมค่าขอบ 0% และ 100% ในการคำนวณ
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
| CHISQ.INV Statistical | =CHISQ.INV(probability, deg_freedom)
CHISQ.INV ค้นหาค่าตัวแปร X ที่ทำให้พื้นที่ใต้เส้นโค้งของการแจกแจง Chi-squared ทางท้ายซ้ายเท่ากับความน่าจะเป็นที่กำหนด ใช้ในการวิเคราะห์สถิติเพื่อการทดสอบสมมติฐาน
|
2010 | 5 | 4 | 6 |
ไม่มีฟังก์ชัน Excel ที่ชื่อมี
ชื่อฟังก์ชันเป็นภาษาอังกฤษเสมอ ลองสะกดอีกแบบ หรือกด Enter เพื่อค้นในคำอธิบายด้วย