49. Функция мода

Описание:Возвращает наиболее часто встречающееся или повторяющееся значение в массиве или интервале данных.

Синтаксис:

МОДА(число1;число2; ...)

Число1, число2,...— от 1 до 255 аргументов, для которых вычисляется мода. Вместо аргументов, разделенных точкой с запятой можно воспользоваться одним массивом или одной ссылкой на массив.

Замечания:

- Аргументы должны быть либо числами, либо содержащими числа именами, массивами или ссылками.

- Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, эти значения игнорируются; ячейки, содержащие нулевые значения, учитываются.

- Аргументы, которые являются значениями ошибки или текстами, не преобразуемыми в числа, приводят к возникновению ошибок.

- Если множество данных не содержит одинаковых данных, функция МОДА возвращает значение ошибки #Н/Д.

 ПРИМЕЧАНИЕ. Функция МОДА измеряет центральную тенденцию, которая является центром множества чисел в статистическом распределении. Существует три наиболее распространенных способа определения центральной тенденции:

Среднее значение     — это значение, которое является средним арифметическим, т. е. вычисляется сложением набора чисел с последующим делением полученной суммы на их количество. Например, средним значением для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 5 (результат деления суммы этих чисел, равной 30, на их количество, равное 6).

Медиана     — число, которое является серединой множества чисел: половина чисел имеют значения большие, чем медиана, а половина чисел — меньшие. Например, медианой для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 4.

Мода     — число, наиболее часто встречающееся в данном множестве чисел. Например, модой для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 3.

При симметричном распределении множества чисел все три значения центральной тенденции будут совпадать. При смещенном распределении множества чисел значения могут быть разными.

50. Функция отрбиномрасп

Описание:Возвращает отрицательное биномиальное распределение. Функция ОТРБИНОМРАСП возвращает вероятность того, заданному количеству успешных испытаний («число успехов») будет предшествовать определенное количество неудачных испытаний («число неудач») при условии, что вероятность успешного испытания постоянна и равна значению аргумента «вероятность_успеха». Эта функция подобна биномиальному распределению, за тем исключением, что количество успехов — фиксированное, а количество испытаний — переменное. Как и в случае биномиального распределения, испытания считаются независимыми.

Например, требуется найти 10 человек с блестящими способностями, при этом известно, что вероятность наличия таких способностей у кандидата составляет 0,3. Функция ОТРБИНОМРАСП вычислит вероятность того, что придется провести собеседования с определенным количеством неподходящих кандидатов, прежде чем будут найдены все 10 подходящих кандидатов.

Синтаксис:

ОТРБИНОМРАСП(число_неудач;число_успехов;вероятность_успеха)

Число_неудач— количество неудачных испытаний.

Число_успехов— пороговое значение числа успешных испытаний.

Вероятность_успеха— вероятность успеха.

Замечания:

- Значения «число_неудач» и «число_успехов» усекаются до целых.

- Если какой-либо из аргументов не является числом, то функция ОТРБИНОМРАСП возвращает значение ошибки #ЗНАЧ!.

- Если вероятность_успеха < 0 или вероятность_успеха > 1, функция ОТРБИНОМРАСП возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!.

- Если число_неудач; < 0 или число_успехов;< 1, функция ОТРБИНОМРАСП возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!.

- Уравнение для отрицательного биномиального распределения имеет следующий вид:

где

x — число_неудач, r — число_успехов, а p — вероятность_успеха.