Fonctions Statistique
Les 147 fonctions statistique de Sheets, avec les noms, arguments et résultats habituels.
| Fonction | Ce qu'elle fait | Syntaxe |
|---|---|---|
| AVEDEV | Écart moyen absolu par rapport à la moyenne | AVEDEV(number1, [number2, ...]) |
| AVERAGEexemple | Moyenne des valeurs | AVERAGE(value1, [value2, ...]) |
| AVERAGEA | Moyenne en comptant le texte pour 0 et VRAI pour 1 | AVERAGEA(value1, [value2, ...]) |
| AVERAGEIFexemple | Moyenne selon un critère | AVERAGEIF(range, criterion, [average_range]) |
| AVERAGEIFSexemple | Moyenne conditionnelle | AVERAGEIFS(avg_range, range1, criterion1, ...) |
| BETA.DIST | Loi bêta | BETA.DIST(x, alpha, beta, cumulative, [A], [B]) |
| BETA.INV | Inverse de la loi bêta cumulée | BETA.INV(probability, alpha, beta, [A], [B]) |
| BETADIST | Loi bêta cumulée (ancienne) | BETADIST(x, alpha, beta, [A], [B]) |
| BETAINV | Inverse de la loi bêta (ancienne) | BETAINV(probability, alpha, beta, [A], [B]) |
| BINOM.DIST | Probabilité de la loi binomiale | BINOM.DIST(number_s, trials, probability_s, cumulative) |
| BINOM.DIST.RANGE | Probabilité d'une plage de succès | BINOM.DIST.RANGE(trials, probability_s, number_s, [number_s2]) |
| BINOM.INV | Plus petit k dont la loi binomiale cumulée est >= alpha | BINOM.INV(trials, probability_s, alpha) |
| BINOMDIST | Loi binomiale (ancienne) | BINOMDIST(number_s, trials, probability_s, cumulative) |
| CHIDIST | Khi-deux unilatéral à droite (ancienne) | CHIDIST(x, deg_freedom) |
| CHIINV | Inverse du khi-deux unilatéral à droite (ancienne) | CHIINV(probability, deg_freedom) |
| CHISQ.DIST | Loi du khi-deux | CHISQ.DIST(x, deg_freedom, cumulative) |
| CHISQ.DIST.RT | Loi du khi-deux unilatérale à droite | CHISQ.DIST.RT(x, deg_freedom) |
| CHISQ.INV | Inverse du khi-deux unilatéral à gauche | CHISQ.INV(probability, deg_freedom) |
| CHISQ.INV.RT | Inverse du khi-deux unilatéral à droite | CHISQ.INV.RT(probability, deg_freedom) |
| CHISQ.TEST | Test du khi-deux d'indépendance | CHISQ.TEST(actual_range, expected_range) |
| CHITEST | Test du khi-deux d'indépendance (ancienne) | CHITEST(actual_range, expected_range) |
| CONFIDENCE | Intervalle de confiance normal (ancienne) | CONFIDENCE(alpha, standard_dev, size) |
| CONFIDENCE.NORM | Intervalle de confiance, loi normale | CONFIDENCE.NORM(alpha, standard_dev, size) |
| CONFIDENCE.T | Intervalle de confiance, loi de Student | CONFIDENCE.T(alpha, standard_dev, size) |
| CORREL | Coefficient de corrélation de deux séries de données | CORREL(array1, array2) |
| COUNTexemple | Compte les nombres | COUNT(value1, [value2, ...]) |
| COUNTAexemple | Compte les cellules non vides | COUNTA(value1, [value2, ...]) |
| COUNTBLANK | Compte les cellules vides | COUNTBLANK(range) |
| COUNTIFexemple | Compte selon un critère | COUNTIF(range, criterion) |
| COUNTIFSexemple | Décompte conditionnel | COUNTIFS(range1, criterion1, ...) |
| COVAR | Covariance de population | COVAR(array1, array2) |
| COVARIANCE.P | Covariance de population | COVARIANCE.P(array1, array2) |
| COVARIANCE.S | Covariance d'échantillon | COVARIANCE.S(array1, array2) |
| CRITBINOM | Loi binomiale inverse (ancienne) | CRITBINOM(trials, probability_s, alpha) |
| DEVSQ | Somme des carrés des écarts à la moyenne | DEVSQ(number1, [number2, ...]) |
| EXPON.DIST | Loi exponentielle | EXPON.DIST(x, lambda, cumulative) |
| EXPONDIST | Loi exponentielle (ancienne) | EXPONDIST(x, lambda, cumulative) |
| F.DIST | Loi de probabilité F | F.DIST(x, deg_freedom1, deg_freedom2, cumulative) |
| F.DIST.RT | Loi F unilatérale à droite | F.DIST.RT(x, deg_freedom1, deg_freedom2) |
| F.INV | Inverse de la loi F | F.INV(probability, deg_freedom1, deg_freedom2) |
| F.INV.RT | Inverse de la loi F unilatérale à droite | F.INV.RT(probability, deg_freedom1, deg_freedom2) |
| F.TEST | Test F de deux variances | F.TEST(array1, array2) |
| FDIST | Loi F unilatérale à droite (ancienne) | FDIST(x, deg_freedom1, deg_freedom2) |
| FINV | Inverse de la loi F unilatérale à droite (ancienne) | FINV(probability, deg_freedom1, deg_freedom2) |
| FISHER | Transformation de Fisher | FISHER(x) |
| FISHERINV | Inverse de la transformation de Fisher | FISHERINV(y) |
| FORECAST | Valeur en x sur la tendance linéaire | FORECAST(x, known_y's, known_x's) |
| FORECAST.ETS | Prévision par lissage exponentiel | FORECAST.ETS(target_date, values, timeline, [seasonality], [data_completion], [aggregation]) |
| FORECAST.ETS.CONFINT | Intervalle de confiance d'une prévision ETS | FORECAST.ETS.CONFINT(target_date, values, timeline, [confidence_level], [seasonality], [data_completion], [aggregation]) |
| FORECAST.ETS.SEASONALITY | Longueur de saison détectée dans une série | FORECAST.ETS.SEASONALITY(values, timeline, [data_completion], [aggregation]) |
| FORECAST.ETS.STAT | Statistique d'un modèle de prévision ETS | FORECAST.ETS.STAT(values, timeline, statistic_type, [seasonality], [data_completion], [aggregation]) |
| FORECAST.LINEAR | Valeur en x sur la tendance linéaire | FORECAST.LINEAR(x, known_y's, known_x's) |
| FREQUENCY | Nombre de valeurs par classe, en colonne | FREQUENCY(data_array, bins_array) |
| FTEST | Test F de deux variances (ancienne) | FTEST(array1, array2) |
| GAMMA | Fonction gamma | GAMMA(number) |
| GAMMA.DIST | Loi gamma | GAMMA.DIST(x, alpha, beta, cumulative) |
| GAMMA.INV | Inverse de la loi gamma cumulée | GAMMA.INV(probability, alpha, beta) |
| GAMMADIST | Loi gamma (ancienne) | GAMMADIST(x, alpha, beta, cumulative) |
| GAMMAINV | Inverse de la loi gamma (ancienne) | GAMMAINV(probability, alpha, beta) |
| GAMMALN | Logarithme népérien de la fonction gamma | GAMMALN(x) |
| GAMMALN.PRECISE | Logarithme népérien de la fonction gamma | GAMMALN.PRECISE(x) |
| GAUSS | Fonction de répartition normale centrée réduite moins 0,5 | GAUSS(z) |
| GEOMEAN | Moyenne géométrique | GEOMEAN(number1, [number2, ...]) |
| GROWTH | Valeurs le long d'une tendance exponentielle | GROWTH(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const]) |
| HARMEAN | Moyenne harmonique | HARMEAN(number1, [number2, ...]) |
| HYPGEOM.DIST | Loi hypergéométrique | HYPGEOM.DIST(sample_s, number_sample, population_s, number_pop, cumulative) |
| HYPGEOMDIST | Probabilité hypergéométrique (ancienne) | HYPGEOMDIST(sample_s, number_sample, population_s, number_pop) |
| INTERCEPT | Ordonnée à l'origine de la droite de régression linéaire | INTERCEPT(known_y's, known_x's) |
| KURT | Kurtosis d'un échantillon | KURT(number1, [number2, ...]) |
| LARGE | La k-ième plus grande valeur | LARGE(array, k) |
| LINEST | Coefficients et statistiques de régression linéaire | LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats]) |
| LOGEST | Ajustement d'une courbe exponentielle et statistiques | LOGEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats]) |
| LOGINV | Inverse de la loi log-normale (ancienne) | LOGINV(probability, mean, standard_dev) |
| LOGNORM.DIST | Loi log-normale | LOGNORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative) |
| LOGNORM.INV | Inverse de la loi log-normale | LOGNORM.INV(probability, mean, standard_dev) |
| LOGNORMDIST | Loi log-normale cumulée (ancienne) | LOGNORMDIST(x, mean, standard_dev) |
| MAXexemple | Valeur maximale | MAX(value1, [value2, ...]) |
| MAXA | Plus grande valeur, en comptant texte et valeurs logiques | MAXA(value1, [value2, ...]) |
| MAXIFSexemple | Plus grande valeur satisfaisant tous les critères | MAXIFS(max_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...) |
| MEDIANexemple | Valeur médiane | MEDIAN(value1, [value2, ...]) |
| MINexemple | Valeur minimale | MIN(value1, [value2, ...]) |
| MINA | Plus petite valeur, en comptant texte et valeurs logiques | MINA(value1, [value2, ...]) |
| MINIFSexemple | Plus petite valeur satisfaisant tous les critères | MINIFS(min_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...) |
| MODE | Valeur la plus fréquente | MODE(number1, [number2, ...]) |
| MODE.MULT | Toutes les valeurs les plus fréquentes, en colonne | MODE.MULT(number1, [number2, ...]) |
| MODE.SNGL | Valeur la plus fréquente | MODE.SNGL(number1, [number2, ...]) |
| NEGBINOM.DIST | Loi binomiale négative | NEGBINOM.DIST(number_f, number_s, probability_s, cumulative) |
| NEGBINOMDIST | Probabilité binomiale négative (ancienne) | NEGBINOMDIST(number_f, number_s, probability_s) |
| NORM.DIST | Loi normale | NORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative) |
| NORM.INV | Inverse de la loi normale | NORM.INV(probability, mean, standard_dev) |
| NORM.S.DIST | Loi normale centrée réduite | NORM.S.DIST(z, cumulative) |
| NORM.S.INV | Inverse de la loi normale centrée réduite | NORM.S.INV(probability) |
| NORMDIST | Loi normale (ancienne) | NORMDIST(x, mean, standard_dev, cumulative) |
| NORMINV | Inverse de la loi normale (ancienne) | NORMINV(probability, mean, standard_dev) |
| NORMSDIST | Loi normale centrée réduite cumulée (ancienne) | NORMSDIST(z) |
| NORMSINV | Inverse de la loi normale centrée réduite (ancienne) | NORMSINV(probability) |
| PEARSON | Coefficient de corrélation de Pearson | PEARSON(array1, array2) |
| PERCENTILE | Le k-ième centile, k de 0 à 1 | PERCENTILE(array, k) |
| PERCENTILE.EXC | Le k-ième centile, k strictement entre 0 et 1 | PERCENTILE.EXC(array, k) |
| PERCENTILE.INCexemple | Le k-ième centile, k de 0 à 1 | PERCENTILE.INC(array, k) |
| PERCENTRANK | Rang de x en fraction de 0 à 1 | PERCENTRANK(array, x, [significance]) |
| PERCENTRANK.EXC | Rang de x en fraction strictement entre 0 et 1 | PERCENTRANK.EXC(array, x, [significance]) |
| PERCENTRANK.INC | Rang de x en fraction de 0 à 1 | PERCENTRANK.INC(array, x, [significance]) |
| PHI | Densité de la loi normale centrée réduite | PHI(x) |
| POISSON | Loi de Poisson (ancienne) | POISSON(x, mean, cumulative) |
| POISSON.DIST | Loi de Poisson | POISSON.DIST(x, mean, cumulative) |
| PROB | Probabilité que des valeurs soient comprises entre des bornes | PROB(x_range, prob_range, [lower_limit], [upper_limit]) |
| QUARTILE | Quartile de 0 à 4 d'une série de données | QUARTILE(array, quart) |
| QUARTILE.EXC | Quartile de 1 à 3, bornes exclues | QUARTILE.EXC(array, quart) |
| QUARTILE.INC | Quartile de 0 à 4 d'une série de données | QUARTILE.INC(array, quart) |
| RANK | Rang d'un nombre dans une liste | RANK(number, ref, [order]) |
| RANK.AVG | Rang dans une liste ; les ex æquo reçoivent le rang moyen | RANK.AVG(number, ref, [order]) |
| RANK.EQ | Rang dans une liste ; les ex æquo partagent le meilleur rang | RANK.EQ(number, ref, [order]) |
| RSQ | Carré de la corrélation de Pearson | RSQ(known_y's, known_x's) |
| SKEW | Asymétrie d'un échantillon | SKEW(number1, [number2, ...]) |
| SKEW.P | Asymétrie d'une population | SKEW.P(number1, [number2, ...]) |
| SLOPE | Pente de la droite de régression linéaire | SLOPE(known_y's, known_x's) |
| SMALL | La k-ième plus petite valeur | SMALL(array, k) |
| STANDARDIZE | Valeur normalisée (score z) | STANDARDIZE(x, mean, standard_dev) |
| STDEV | Écart type d'un échantillon | STDEV(number1, [number2, ...]) |
| STDEV.P | Écart type d'une population | STDEV.P(number1, [number2, ...]) |
| STDEV.S | Écart type d'un échantillon | STDEV.S(number1, [number2, ...]) |
| STDEVA | Écart type d'un échantillon, texte compté pour 0 | STDEVA(value1, [value2, ...]) |
| STDEVP | Écart type d'une population | STDEVP(number1, [number2, ...]) |
| STDEVPA | Écart type d'une population, texte compté pour 0 | STDEVPA(value1, [value2, ...]) |
| STEYX | Erreur type de la valeur y prévue | STEYX(known_y's, known_x's) |
| T.DIST | Loi de Student unilatérale à gauche | T.DIST(x, deg_freedom, cumulative) |
| T.DIST.2T | Loi de Student bilatérale | T.DIST.2T(x, deg_freedom) |
| T.DIST.RT | Loi de Student unilatérale à droite | T.DIST.RT(x, deg_freedom) |
| T.INV | Inverse de la loi de Student unilatérale à gauche | T.INV(probability, deg_freedom) |
| T.INV.2T | Inverse de la loi de Student bilatérale | T.INV.2T(probability, deg_freedom) |
| T.TEST | Probabilité du test t de Student | T.TEST(array1, array2, tails, type) |
| TDIST | Loi de Student (ancienne) | TDIST(x, deg_freedom, tails) |
| TINV | Inverse bilatéral de la loi de Student (ancienne) | TINV(probability, deg_freedom) |
| TREND | Valeurs le long d'une tendance linéaire | TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const]) |
| TRIMMEAN | Moyenne sans les valeurs extrêmes hautes et basses | TRIMMEAN(array, percent) |
| TTEST | Probabilité du test t de Student (ancienne) | TTEST(array1, array2, tails, type) |
| VAR | Variance d'un échantillon | VAR(number1, [number2, ...]) |
| VAR.P | Variance d'une population | VAR.P(number1, [number2, ...]) |
| VAR.S | Variance d'un échantillon | VAR.S(number1, [number2, ...]) |
| VARA | Variance d'un échantillon, texte compté pour 0 | VARA(value1, [value2, ...]) |
| VARP | Variance d'une population | VARP(number1, [number2, ...]) |
| VARPA | Variance d'une population, texte compté pour 0 | VARPA(value1, [value2, ...]) |
| WEIBULL | Loi de Weibull (ancienne) | WEIBULL(x, alpha, beta, cumulative) |
| WEIBULL.DIST | Loi de Weibull | WEIBULL.DIST(x, alpha, beta, cumulative) |
| Z.TEST | Probabilité du test z unilatéral | Z.TEST(array, x, [sigma]) |
| ZTEST | Probabilité du test z unilatéral (ancienne) | ZTEST(array, x, [sigma]) |