統計関数

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【Excel】MODE.MULT関数の使い方|最頻値が複数あるときに全部取り出す配列関数

ExcelのMODE.MULT関数の使い方を解説します。データセットの中で同じ最高頻度を持つ最頻値を「複数」配列で返す関数で、アンケートで同率1位の回答が複数あるときに全部抽出できます。CSE(Ctrl+Shift+Enter)入力と動的配列スピルの違い、MODE.SNGLとの使い分け、#N/Aエラーの正しい解釈までまとめました。
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【Excel】FDIST関数の使い方|F分布のp値を計算する方法(旧: F.DIST.RT)

ExcelのFDIST関数の使い方を解説します。F分布の右側確率(p値)を返す互換性関数で、分散分析(ANOVA)や回帰分析の有意性検定に使えます。構文・引数の意味、ANOVAでのp値計算の実例、新関数F.DIST.RTとの違い、FINVなど関連関数との関係まで実例で整理しました。
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【Excel】LOGINV関数の使い方|対数正規分布の逆関数で故障時間や株価を分析(旧: LOGNORM.INV)

ExcelのLOGINV関数の使い方を解説します。対数正規分布の累積分布関数の逆関数値を返す関数で、株価・所得分布など右に裾が長いデータの分析や、品質管理におけるMTBF(平均故障時間)の推定に使えます。引数x・mean・standard_deviationの意味、後継関数LOGNORM.INVへの移行方法、LOGNORMDIST・LOGNORM.DISTとの関係まで実例で整理しました。
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【Excel】MODE.SNGL関数の使い方|最頻値を1つ返す(旧MODE関数の後継)

ExcelのMODE.SNGL関数の使い方を解説します。データセットの中で最も頻繁に出現する数値(最頻値)を1つだけ返す関数で、月次販売数量の代表値や顧客評価の人気スコアを把握するのに使えます。MODE関数からの移行ポイント、MODE.MULTとの使い分け、平均・中央値との違い、#N/Aエラーの対処法までまとめました。
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【Excel】STDEV関数の使い方|標本標準偏差で売上やテスト点のバラつきを測る(旧: STDEV.S)

ExcelのSTDEV関数の使い方を解説します。標本データから標準偏差を推定する関数で、売上やテスト点のバラつき分析に使えます。n-1法(不偏分散)の意味、STDEV.S・STDEV.P・STDEVAとの使い分け早見表、新関数STDEV.Sへの移行方法、空白セルや論理値の扱い、よくあるエラーまで実例で整理しました。
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【Excel】FINV関数の使い方|F分布の臨界値(逆関数)を計算する方法(旧: F.INV.RT)

ExcelのFINV関数の使い方を解説します。F分布の右側確率の逆関数で、ANOVAや回帰分析の臨界F値(棄却域の閾値)を求められる互換性関数です。構文・引数の意味、α=0.05での臨界値計算の実例、新関数F.INV.RTとの違い、FDISTとの関係まで実例で整理しました。
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【Excel】EXPONDIST関数の使い方|指数分布で待ち時間・故障確率を計算(旧: EXPON.DIST)

ExcelのEXPONDIST関数の使い方を解説します。指数分布の確率密度・累積分布を返す互換性関数で、コールセンターの待ち時間予測や部品の故障確率計算に使えます。lambda引数の意味、cumulative引数の使い分け、新関数EXPON.DISTとの違い、POISSON関数との関係まで実例で整理しました。
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【Excel】TTEST関数の使い方|t検定でp値を計算する方法(旧: T.TEST)

ExcelのTTEST関数の使い方を解説します。t検定のp値を返す互換性関数で、施策のBefore/After比較やABテストの有意差判定に使えます。type引数(対応あり/なし・等分散/不等分散)の使い分け、tailsの片側/両側の選び方、新関数T.TESTとの違い、TDIST・TINVとの関係まで実例で整理しました。
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ExcelのNEGBINOMDIST関数の使い方|負の二項分布(旧: NEGBINOM.DIST)

ExcelのNEGBINOMDIST関数(旧版・互換性関数)の使い方を解説。負の二項分布の確率計算、新関数NEGBINOM.DISTとの違い、品質管理での活用例、よくあるエラー対処法、移行ガイドまで網羅します。
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ExcelのPERCENTILE関数の使い方|百分位数(旧: PERCENTILE.INC)

ExcelのPERCENTILE関数(旧版・互換性関数)の使い方を解説。百分位数(パーセンタイル)の計算方法、PERCENTILE.INC / PERCENTILE.EXC との違い、上位10%基準点や成績分析・品質管理での実務活用、QUARTILEとの使い分け、よくあるエラー対処、移行ガイドまで網羅します。
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