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特定の条件に一致する数値の平均（算術平均）を計算します。
AVERAGEIFS(平均対象範囲, 条件範囲1, 条件1, …)
特定の条件に一致するセルの個数を返します。
COUNTIFS(検索条件範囲1, 検索条件1, …)
β確率分布関数を返します
BETA.DIST(x, α, β, 関数形式, [A], [B])
関数形式 = FALSE を指定した場合はベータ分布の確率密度関数の値が返されます。 \[ \text{BETA.DIST}(x, \alpha, \beta, \text{FALSE}, A, B) = \frac{(x-A)^{\alpha-1} (B-x)^{\beta-1}}{(B-A)^{\alpha+\beta-1} B(\alpha, \beta)} \] A, B を省略した場合は A = 0, B = 1 と見なされます。 \[ \text{BETA.DIST}(x, \alpha, \beta, \text{FALSE}) = \frac{x^{\alpha-1} (1-x)^{\beta-1}}{B(\alpha, \beta)} \] ここで B(α, β) はベータ関数を表します。 \[ B(\alpha, \beta) = \int_0^1 t^{\alpha-1} (1-t)^{\beta-1} dt \] 関数形式 = TRUE を指定した場合はベータ分布の累積分布関数の値が返されます。 F(x) はベータ分布の累積分布関数を表します。 \begin{align} \text{BETA.DIST}(x, \alpha, \beta, \text{TRUE}, A, B) = F(x) &= \int_A^x \frac{(t-A)^{\alpha-1} (B-t)^{\beta-1}}{(B-A)^{\alpha+\beta-1} B(\alpha, \beta)} dt \\ &= \int_0^{(x-A)/(B-A)} \frac{t^{\alpha-1} (1-t)^{\beta-1}}{B(\alpha, \beta)} dt \end{align} A, B を省略した場合は A = 0, B = 1 と見なされます。 \[ \text{BETA.DIST}(x, \alpha, \beta, \text{TRUE}) = F(x) = \int_0^x \frac{t^{\alpha-1} (1-t)^{\beta-1}}{B(\alpha, \beta)} dt \]
Office Support の 使用例 において，表現上の誤りがあります。 BETA.DIST(,,,TRUE) は累積分布関数を表します。
累積β確率密度関数の逆関数（BETA.DIST）を返します。
BETA.INV(確率, α, β, [A], [B])
BETA.DIST(,,,TRUE) で表される累積分布関数の逆関数の値が返されます。 F(x) はベータ分布の累積分布関数を表します。 \[ \text{BETA.INV}(p, \alpha, \beta, A, B) = F^{-1}(p),\qquad F(x) = \int_A^x \frac{(t-A)^{\alpha-1} (B-t)^{\beta-1}}{(B-A)^{\alpha+\beta-1} B(\alpha, \beta)} dt \] A, B を省略した場合は A = 0, B = 1 と見なされます。 \[ \text{BETA.INV}(p, \alpha, \beta) = F^{-1}(p),\qquad F(x) = \int_0^x \frac{t^{\alpha-1} (1-t)^{\beta-1}}{B(\alpha, \beta)} dt \]
Office Support の 使用例 において，表現上の誤りがあります。 BETA.INV は累積分布関数の逆関数を表します。
二項分布の確率を返します。
BINOM.DIST(成功数, 試行回数, 成功率, 関数形式)
関数形式 = FALSE を指定した場合は二項分布の確率質量関数の値が返されます。 成功率 = 0 または 成功率 = 1 の場合も計算できます。 \[ \text{BINOM.DIST}(x, n, p, \text{FALSE}) = \binom{n}{x} p^x (1-p)^{n-x} \] 関数形式 = TRUE を指定した場合は二項分布の累積分布関数の値が返されます。 F(x) は二項分布の累積分布関数を表します。 \[ \text{BINOM.DIST}(x, n, p, \text{TRUE}) = F(x) = \sum_{i=0}^x \binom{n}{i} p^i (1-p)^{n-i} \]
累積二項分布の値が基準値以上になるような最小の値を返します。
BINOM.INV(試行回数, 成功率, α)
二項分布の累積分布関数の値が 基準値 以上になる最小値が返されます。 F(x) は二項分布の累積分布関数を表します。 \begin{align} \text{BINOM.INV}(n, p, \alpha) &= \min\{ x \mid \text{BINOM.DIST}(x,n,p,\text{TRUE}) \ge \alpha \} \\ &= \min\{ x \mid F(x) \ge \alpha \} \\ &= \min\left\{ x \;\middle|\; \sum_{i=0}^x \binom{n}{i} p^i (1-p)^{n-i} \ge \alpha \right\} \end{align}
カイ2乗分布の左側確率の値を返します
CHISQ.DIST(x, 自由度, 関数形式)
関数形式 = FALSE を指定した場合はカイ二乗分布の確率密度関数の値が返されます。 \[ \text{CHISQ.DIST}(x, n, \text{FALSE}) = \frac{(x/2)^{n/2-1} e^{-x/2}}{2 \Gamma(n/2)} \] ここで Γ(n/2) はガンマ関数を表します。 \[ \Gamma(n/2) = \int_0^\infty t^{n/2-1} e^{-t} dt \] 関数形式 = TRUE を指定した場合はカイ二乗分布の累積分布関数の値が返されます。 F(x) はカイ二乗分布の累積分布関数を表します。 \[ \text{CHISQ.DIST}(x, n, \text{TRUE}) = F(x) = \int_0^x \frac{(t/2)^{n/2-1} e^{-t/2}}{2 \Gamma(n/2)} dt \]
カイ2乗分布の右側確率の値を返します
CHISQ.DIST.RT(x, 自由度)
カイ二乗分布の上側確率が返されます。 Q(x) はカイ二乗分布の上側確率を表します。 \[ \text{CHISQ.DIST.RT}(x, n) = Q(x) = \int_x^\infty \frac{(t/2)^{n/2-1} e^{-t/2}}{2 \Gamma(n/2)} dt \]
カイ2乗分布の左側確率の逆関数の値を返します。
CHISQ.INV(確率, 自由度)
CHISQ.DIST(,,TRUE) で表される累積分布関数の逆関数の値が返されます。 F(x) はカイ二乗分布の累積分布関数を表します。 \[ \text{CHISQ.INV}(p, n) = F^{-1}(p),\qquad F(x) = \int_0^x \frac{(t/2)^{n/2-1} e^{-t/2}}{2 \Gamma(n/2)} dt \]
カイ2乗分布の右側確率の逆関数の値を返します。
CHISQ.INV.RT(確率, 自由度)
CHISQ.DIST.RT で表される上側確率の逆関数の値が返されます。 Q(x) はカイ二乗分布の上側確率を表します。 \[ \text{CHISQ.INV.RT}(p, n) = Q^{-1}(p),\qquad Q(x) = \int_x^\infty \frac{(t/2)^{n/2-1} e^{-t/2}}{2 \Gamma(n/2)} dt \]
統計と自由度に対するカイ2乗分布から値を抽出して返します。
CHISQ.(実測値範囲, 期待値範囲)
正規分布を使用して、母集団の平均に対する信頼区間を求めます。
CONFIDENCE.NORM(α, 標準偏差, 標本数)
スチューデントのT分布を使用して、母集団の平均に対する信頼区間を求めます。
CONFIDENCE.T(α, 標準偏差, 標本数)
母集団の共分散を返します。共分散とは、2組の対応するデータ間での標準偏差の積の平均値です。
COVARIANCE.P(配列1, 配列2)
標本の共分散を返します。共分散とは、2組の対応するデータ間での標準偏差の積の平均値です。
COVARIANCE.S(配列1, 配列2)
指数分布関数を返します。
EXPON.DIST(x, λ, 関数形式)
関数形式 = FALSE を指定した場合は指数分布の確率密度関数の値が返されます。 \[ \text{EXPON.DIST}(x, \lambda, \text{FALSE}) = \lambda e^{-\lambda x} \] 関数形式 = TRUE を指定した場合は指数分布の累積分布関数の値が返されます。 \[ \text{EXPON.DIST}(x, \lambda, \text{TRUE}) = 1 - e^{-\lambda x} = \int_0^x \lambda e^{-\lambda t} dt \]
（左側）F確率分布を返します
F.DIST(x, 自由度1, 自由度2, 関数形式)
（右側）F確率分布を返します
F.DIST.RT(x, 自由度1, 自由度2)
（左側）F確率分布の逆関数を返します。
F.INV(確率, 自由度1, 自由度2)
（右側）F確率分布の逆関数を返します。
F.INV.RT(確率, 自由度1, 自由度2)
F-検定の結果を返します。F-検定により、配列1と配列2とのデータのばらつきに有意な差が認められない両側確率が返されます。
F.TEST(配列1, 配列2)
γ分布関数の値を返します
GAMMA.DIST(x, α, β, 関数形式)
関数形式 = FALSE を指定した場合はガンマ分布の確率密度関数の値が返されます。 \[ \text{GAMMA.DIST}(x, \alpha, \beta, \text{FALSE}) = \frac{x^{\alpha-1} e^{-x/\beta}}{\beta^\alpha \Gamma(\alpha)} \] 関数形式 = TRUE を指定した場合はガンマ分布の累積分布関数の値が返されます。 F(x) はガンマ分布の累積分布関数を表します。 \[ \text{GAMMA.DIST}(x, \alpha, \beta, \text{TRUE}) = F(x) = \int_0^x \frac{t^{\alpha-1} e^{-t/\beta}}{\beta^\alpha \Gamma(\alpha)} dt \]
γ累積分布の逆関数の値を返します。つまり、確率=GAMMA.DIST(x,...)であるとき、GAMMA.INV(確率,...)=xとなるようなxの値を返します。
GAMMA.INV(確率, α, β)
GAMMA.DIST(,,,TRUE) で表される累積分布関数の逆関数の値が返されます。 F(x) はガンマ分布の累積分布関数を表します。 \[ \text{GAMMA.INV}(p, \alpha, \beta) = F^{-1}(p),\qquad F(x) = \int_0^x \frac{t^{\alpha-1} e^{-t/\beta}}{\beta^\alpha \Gamma(\alpha)} dt \]
超幾何分布を返します。
HYPGEOM.DIST(標本の成功数, 標本数, 母集団の成功数, 母集団の大きさ, 関数形式)
関数形式 = FALSE を指定した場合は超幾何分布の確率質量関数の値が返されます。 \[ \text{HYPGEOM.DIST}(x, n, M, N, \text{FALSE}) = \frac{\displaystyle\binom{M}{x}\binom{N-M}{n-x}}{\displaystyle\binom{N}{n}} \] 関数形式 = TRUE を指定した場合は超幾何分布の累積分布関数の値が返されます。 \[ \text{HYPGEOM.DIST}(x, n, M, N, \text{TRUE}) = \sum_{i=0}^x \frac{\displaystyle\binom{M}{i}\binom{N-M}{n-i}}{\displaystyle\binom{N}{n}} \]
3個（M=3）の赤玉と4個（N=3+4）の白玉の入った袋から同時に2個（n=2）を取り出すときの超幾何分布。
| x | n | M | N | 数式 | 結果 |
| 0 | 2 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A2,B2,C2,D2,FALSE) | 0.285714286 |
| 1 | 2 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A3,B3,C3,D3,FALSE) | 0.571428571 |
| 2 | 2 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A4,B4,C4,D4,FALSE) | 0.142857143 |
3個（M=3）の赤玉と4個（N=3+4）の白玉の入った袋から同時に5個（n=5）を取り出すときの超幾何分布。
| x | n | M | N | 数式 | 結果 |
| 0 | 5 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A2,B2,C2,D2,FALSE) | #NUM! |
| 1 | 5 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A3,B3,C3,D3,FALSE) | 0.142857143 |
| 2 | 5 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A4,B4,C4,D4,FALSE) | 0.571428571 |
| 3 | 5 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A5,B5,C5,D5,FALSE) | 0.285714286 |
| 4 | 5 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A6,B6,C6,D6,FALSE) | #NUM! |
| 5 | 5 | 3 | 7 | =HYPGEOM.DIST(A7,B7,C7,D7,FALSE) | #NUM! |
xの対数正規分布の確率を返します。ln(x)は、平均と標準偏差を引数にする正規型分布になります。
LOGNORM.DIST(x, 平均, 標準偏差, 関数形式)
xの対数正規型の累積分布関数の逆関数の値を返します。ln(x)は平均と標準偏差を引数にする正規型分布になります。
LOGNORM.INV(確率, 平均, 標準偏差)
最も頻繁に出現する垂直配列、または指定の配列かデータ範囲内で反復的に出現する値を返します。水平配列の場合は、=TRANSPOSE(MODE.MULT(数値1,数値2,...))を使用します。
MODE.MULT(数値1, [数値2], …)
配列数式として入力した場合は出現順に最頻値が返されます。 配列数式として入力されていない場合は最初に出現した最頻値が返されます。
配列またはセル範囲として指定されたデータの中で、最も頻繁に出現する値（最頻値）を返します。
MODE.SNGL(数値1, [数値2], …)
最頻値が返されます。最頻値が複数ある場合は最初に出現した最頻値が返されます。
データが A2:A11 にあるとき次の3通りの方法で最頻値を求めます。 1番目の数式はセル B2 に =MODE.SNGL(A2:A11) と入力し Enter キーを押します。 2番目の数式はセル範囲 C2:C4 を選択して =MODE.MULT(A2:A11) と入力し Ctrl キーと Shift キーを押しながら Enter キーを押します。 3番目の数式はセル範囲 D2:D7 を選択して =MODE.MULT(A2:A11) と入力し Ctrl キーと Shift キーを押しながら Enter キーを押します。
| データ | MODE.SNGL | MODE.MULT | MODE.MULT |
| 1 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | 2 | 2 | |
| 3 | 3 | 3 | |
| 4 | 4 | ||
| 5 | #N/A | ||
| 6 | #N/A | ||
| 4 | |||
| 3 | |||
| 2 | |||
| 1 |
負の二項分布の確率関数の値を返します。試行の成功率が一定のとき、成功数で指定した回数の試行が成功する前に、失敗数で指定した回数の試行が失敗する確率です。
NEGBINOM.DIST(失敗数, 成功数, 成功率, 関数形式)
指定した平均と標準偏差に対する正規分布の値を返します。
NORM.DIST(x, 平均, 標準偏差, 関数形式)
関数形式 = FALSE を指定した場合は正規分布の確率密度関数の値が返されます。 \[ \text{NORM.DIST}(x, \mu, \sigma, \text{FALSE}) =\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-(x-\mu)^2/2\sigma^2} \] 関数形式 = TRUE を指定した場合は正規分布の累積分布関数の値が返されます。 F(x) は標準正規分布の累積分布関数を表します。 \[ \text{NORM.DIST}(x, \mu, \sigma, \text{TRUE}) = F(x) =\int_{-\infty}^x \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-(t-\mu)^2/2\sigma^2} dt \]
指定した平均と標準偏差に対する正規分布の累積分布関数の逆関数の値を返します。
NORM.INV(確率, 平均, 標準偏差)
NORM.DIST(,,,TRUE) で表される累積分布関数の逆関数の値が返されます。 \[ \text{NORM.INV}(p, \mu, \sigma) = F^{-1}(p),\qquad F(x) = \int_{-\infty}^x \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} e^{-(t-\mu)^2/2\sigma^2} dt \]
標準正規分布を返します。この分布は、平均が0で標準偏差が1である正規分布に対応します。
NORM.S.DIST(z, 関数形式)
関数形式 = FALSE を指定した場合は標準正規分布の確率密度関数の値が返されます。 ϕ(z) は標準正規分布の確率密度関数を表します。 \[ \text{NORM.S.DIST}(z, \text{FALSE}) = \phi(z) =\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-z^2/2} \] 関数形式 = TRUE を指定した場合は標準正規分布の累積分布関数の値が返されます。 Φ(z) は標準正規分布の累積分布関数を表します。 \[ \text{NORM.S.DIST}(z, \text{TRUE}) = \varPhi(z) =\int_{-\infty}^z \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-t^2/2} dt \]
標準正規分布の累積分布関数の逆関数の値を返します。この分布は、平均が0で標準偏差が1である正規分布に対応します。
NORM.S.INV(確率)
NORM.S.DIST(,TRUE) で表される累積分布関数の逆関数の値が返されます。 \[ \text{NORM.S.INV}(p) = \varPhi^{-1}(p),\qquad \varPhi(z) = \int_{-\infty}^z \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-t^2/2} dt \]
z検定の片側確率のP値を返します。
Z.TEST(配列, x, [σ])
配列に含まれる値のk番目の百分位を返します。kには、0より大きく1より小さい値を指定します。
PERCENTILE.EXC(配列, 率)
関数の概要：
配列要素の個数が n，配列要素を昇順に並べ替えたものが x1, x2, … , xn，率が p のとき， 順位 r を次のように決めると， \[ r=p(n+1) \] PERCENTILE.EXC によって，排他的（Exclusive）なパーセンタイルが求められます。 \[ \mathrm{PERCENTILE.EXC}(\{x_1,\dots,x_n\},k)=x_{\lfloor r\rfloor}+(r-\lfloor r\rfloor)(x_{\lfloor r\rfloor+1}-x_{\lfloor r\rfloor}) \]
配列に含まれる値のk番目の百分位を返します。kには、0以上1以下の値を指定します。
PERCENTILE.INC(配列, 率)
関数の概要：
配列要素の個数が n，配列要素を昇順に並べ替えたものが x1, x2, … , xn，率が p のとき， 順位 r を次のように決めると， \[ r=p(n-1)+1 \] PERCENTILE.INC によって，包括的（Inclusive）なパーセンタイルが求められます。 \[ \mathrm{PERCENTILE.INC}(\{x_1,\dots,x_n\},k)=x_{\lfloor r\rfloor}+(r-\lfloor r\rfloor)(x_{\lfloor r\rfloor+1}-x_{\lfloor r\rfloor}) \]
値xの範囲内での順位を百分率（0より大きく1より小さい）で表した値を返します。
PERCENTRANK.EXC(配列, x, [有効桁数])
値xの範囲内での順位を百分率（0以上1以下）で表した値を返します。
PERCENTRANK.INC(配列, x, [有効桁数])
ポワソン分布の値を返します。
POISSON.DIST(イベント数, 平均, 関数形式)
関数形式 = FALSE を指定した場合はポアソン分布の確率質量関数の値が返されます。 \[ \text{POISSON.DIST}(x, \lambda, \text{FALSE}) = \frac{\lambda^x e^{-\lambda}}{x!} \] 関数形式 = TRUE を指定した場合はポアソン分布の累積分布関数の値が返されます。 平均 = 0 の場合も計算できます。 \[ \text{POISSON.DIST}(x, \lambda, \text{TRUE}) = \sum_{i=0}^x \frac{\lambda^i e^{-\lambda}}{i!} \]
0より大きく1より小さい百分位値に基づいて、配列に含まれるデータから四分位数を返します。
QUARTILE.EXC(配列, 戻り値)
| 戻り値 | QUARTILE.EXC の結果 |
| 1 | 第1四分位数 |
| 2 | 第2四分位数（中央値） |
| 3 | 第3四分位数 |
関数の概要：
配列要素の個数が n，配列要素を昇順に並べ替えたものが x1, x2, … , xn，戻り値が k のとき， 順位 r を次のように決めると， \[ r=\frac{k}{4}(n+1) \] QUARTILE.EXC によって，排他的（Exclusive）な四分位数が求められます。 \[ \mathrm{QUARTILE.EXC}(\{x_1,\dots,x_n\},k)=x_{\lfloor r\rfloor}+(r-\lfloor r\rfloor)(x_{\lfloor r\rfloor+1}-x_{\lfloor r\rfloor}) \]
グラフ「箱ひげ図」の書式設定において，四分位数計算を「排他的な中央値」にすると，QUARTILE.EXC の四分位数が用いられます。
0以上1以下の」百分位値に基づいて、配列に含まれるデータから四分位数を返します。
QUARTILE.INC(配列, 戻り値)
| 戻り値 | QUARTILE.INC の結果 |
| 0 | 最小値 |
| 1 | 第1四分位数 |
| 2 | 第2四分位数（中央値） |
| 3 | 第3四分位数 |
| 4 | 最大値 |
関数の概要：
配列要素の個数が n，配列要素を昇順に並べ替えたものが x1, x2, … , xn，戻り値が k のとき， 順位 r を次のように決めると， \[ r=\frac{k}{4}(n-1)+1 \] QUARTILE.INC によって，包括的（Inclusive）な四分位数が求められます。 \[ \mathrm{QUARTILE.INC}(\{x_1,\dots,x_n\},k)=x_{\lfloor r\rfloor}+(r-\lfloor r\rfloor)(x_{\lfloor r\rfloor+1}-x_{\lfloor r\rfloor}) \]
グラフ「箱ひげ図」の書式設定において，四分位数計算を「包括的な中央値」にすると，QUARTILE.INC の四分位数が用いられます。
順序に従って範囲内の数値を並べ替えたとき、数値が何番目に位置するかを返します。複数の数値が同じ順位にある場合は、順位の平均を返します。
RANK.AVG(数値, 参照, [順序])
数値 の順位が返されます。同じ数値が複数ある場合は，それらの順位の平均値が返されます。
RANK(数値, 範囲, 順序)+(COUNT(範囲)+1−RANK(数値, 範囲, 0)−RANK(数値, 範囲, 1))/2
順序に従って範囲内の数値を並べ替えたとき、数値が何番目に位置するかを返します。複数の数値が同じ順位にある場合は、その値の中の最上位を返します。
RANK.EQ(数値, 参照, [順序])
数値 の順位が返されます。同じ数値が複数ある場合は，それらの順位の最小値が返されます。
引数を母集団全体であると見なして、母集団の標準偏差を返します。論理値、および文字列は無視されます。
STDEV.P(数値1, [数値2], …)
引数を母集団と見なした標準偏差の値が返されます。 \begin{align} \text{STDEV.P}(x_1, … , x_n) &= \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i-\mu)^2},& &\mu=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i \\ &= \sqrt{\frac{1}{n^2} \left\{n \sum {x_i}^2 - \left(\sum x_i\right)^2 \right\}} \end{align}
標本に基づいて予測した標準偏差を返します。標本内の論理値、および文字列は無視されます。
STDEV.S(数値1, [数値2], …)
引数を標本と見なした不偏標準偏差（母標準偏差の不偏推定量）の値が返されます。 \begin{align} \text{STDEV.S}(x_1, … , x_n) &= \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i-\mu)^2},& &\mu=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i \\ &= \sqrt{\frac{1}{n(n-1)} \left\{n \sum {x_i}^2 - \left(\sum x_i\right)^2 \right\}} \end{align}
左側のスチューデントのt-分布を返します
T.DIST(x, 自由度, 関数形式)
両側のスチューデントのt-分布を返します
T.DIST.2T(x, 自由度)
右側のスチューデントのt-分布を返します
T.DIST.RT(x, 自由度)
スチューデントのt-分布の左側逆関数を返します。
T.INV(確率, 自由度)
スチューデントのt-分布の両側逆関数を返します。
T.INV.2T(確率, 自由度)
検定の指定, 検定の種類) スチューデントのt-検定に関連する確率を返します。
T.TEST(, , )
引数を母集団全体と見なし、母集団の分散（標本分散）を返します。論理値、および文字列は無視されます。
VAR.P(数値1, [数値2], …)
引数を母集団と見なした分散の値が返されます。 \begin{align} \text{VAR.P}(x_1, … , x_n) &= \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i-\mu)^2,& &\mu=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i \\ &= \frac{1}{n^2} \left\{n \sum {x_i}^2 - \left(\sum x_i\right)^2 \right\} \end{align}
標本に基づいて母集団の分散の推定値（不偏分散）を返します。標本内の論理値、および文字列は無視されます。
VAR.S(数値1, [数値2], …)
引数を標本と見なした不偏分散（母分散の不偏推定量）の値が返されます。 \begin{align} \text{VAR.S}(x_1, … , x_n) &= \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i-\mu)^2,& &\mu=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i \\ &= \frac{1}{n(n-1)} \left\{n \sum {x_i}^2 - \left(\sum x_i\right)^2 \right\} \end{align}
二項分布を使用した試行結果の確率を返します。
BINOM.DIST.RANGE(試行回数, 成功率, 成功数, [成功数2])
x 以上 x2 以下となる確率が返されます。 \[ \text{BINOM.DIST.RANGE}(n, p, x, x_2) = \sum_{i=x}^{x_2} \binom{n}{i} p^i (1-p)^{n-i} \]
BINOMDIST(x2, 試行回数, 成功率, TRUE)−BINOMDIST(x−1, 試行回数, 成功率, TRUE)x = 0 の場合
BINOMDIST(x2, 試行回数, 成功率, TRUE)
Office Support の 書式 において，引数 x2 の記述に誤りがあります。
ガンマ関数値を返します。
GAMMA(x)
ガンマ関数の値が返されます。 \[ \text{GAMMA}(x) = \int_0^\infty t^{x-1} e^{-t} dt \]
Office Support の 例 において，計算結果に誤りがあります。
標準正規分布の累積分布関数より小さい0.5を返します。
標準正規分布の累積分布関数より0.5小さい値を返します。
GAUSS(x)
標準正規分布の累積分布関数の値から 0.5 を引いた値が返されます。 \[ \text{GAUSS}(z) = \varPhi(z)-0.5 = \int_0^z \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-t^2/2} dt \]
NORMSDIST(z, TRUE)−0.5
標準正規分布の密度関数の値を返します。
PHI(x)
標準正規分布の確率密度関数の値が返されます。 \[ \text{PHI}(z) = \phi(z) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-z^2/2} dt \]
NORMDIST(z, 0, 1, FALSE)
指定した数の対象（反復あり）から、指定された数だけ抜き取る場合の順列の数を返します。
PERMUTATIONA(数値, 抜き取り数)
総数 のものから 抜き取り数 のものを取る重複順列の数が返されます。 総数 = 0 の場合も計算できます。 \[ \text{PERMUTATIONA}(n, k) = n^k \]
総数 ≥ 1 の場合は
POWER(総数, 抜き取り数)
人口に基づく分布の歪度（ひずみ）を返します。歪度とは、分布の平均値周辺での両側の非対称度を表す値です。
母集団に基づく分布の歪度（ひずみ）を返します。歪度とは、分布の平均値周辺での両側の非対称度を表す値です。
SKEW.P(数値1, [数値2], …)
引数を母集団と見なした歪度の値が返されます。 μ = AVERAGE(x1, … , xn) は平均値， σ = STDEV.P(x1, … , xn) は標準偏差を表します。 \[ \text{SKEW.P}(x_1, \dots, x_n) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \left(\frac{x_i-\mu}{\sigma}\right)^3 \]
指数平滑化法を使用して、今後の指定の目標期日における予測値を返します。
FORECAST.ETS(目標期日, 値, タイムライン, [季節性], [データ補間], [集計])
指定の目標期日における予測値の信頼区間を返します
FORECAST.ETS.CONFINT(目標期日, 値, タイムライン, [信頼レベル], [季節性], [データ補間], [集計])
Microsoft Excelが指定の時系列に対して検出する繰り返しパターンの長さを返します。
FORECAST.ETS.SEASONALITY(値, タイムライン, [データ補間], [集計])
予測のために要求された統計を返します。
FORECAST.ETS.STAT(値, タイムライン, 統計の種類, [季節性], [データ補間], [集計])
既知の値を使用し、線形トレンドに沿って将来の値を予測します。
FORECAST.LINEAR(x, 既知のy, 既知のx)
相関・回帰インデックス
FORECAST.ETS，FORECAST.ETS.CONFINT，FORECAST.ETS.SEASONALITY，FORECAST.ETS.STAT
所定の条件または基準で指定したセル間の最大値を返します
MAXIFS(最大範囲, 条件範囲1, 条件1, …)
所定の条件または基準で指定したセル間の最小値を返します
MAXIFS(最小範囲, 条件範囲1, 条件1, …)
2016.8.27 作成 / 2021.1.1 更新
統計関数（Excel97-2003） | AVEDEV | AVERAGE | AVERAGEA | AVERAGEIF | BETADIST | BETAINV | BINOMDIST | CHIDIST | CHIINV | CHITEST | CONFIDENCE | CORREL | COUNT | COUNTA | COUNTBLANK | COUNTIF | COVAR | CRITBINOM | DEVSQ | EXPONDIST | FDIST | FINV | FISHER | FISHERINV | FORECAST | FREQUENCY | FTEST | GAMMADIST | GAMMAINV | GAMMALN | GEOMEAN | GROWTH | HARMEAN | HYPGEOMDIST | INTERCEPT | KURT | LARGE | LINEST | LOGEST | LOGINV | LOGNORMDIST | MAX | MAXA | MEDIAN | MIN | MINA | MODE | NEGBINOMDIST | NORMDIST | NORMINV | NORMSDIST | NORMSINV | PEARSON | PERCENTILE | PERCENTRANK | PERMUT | POISSON | PROB | QUARTILE | RANK | RSQ | SKEW | SLOPE | SMALL | STANDARDIZE | STDEV | STDEVA | STDEVP | STDEVPA | STEYX | TDIST | TINV | TREND | TRIMMEAN | TTEST | VAR | VARA | VARP | VARPA | WEIBULL | ZTEST
統計関数（Excel2007） | AVERAGEIFS | COUNTIFS
統計関数（Excel2010） | BETA.DIST | BETA.INV | BINOM.DIST | BINOM.INV | CHISQ.DIST | CHISQ.DIST.RT | CHISQ.INV | CHISQ.INV.RT | CHISQ.TEST | CONFIDENCE.NORM | CONFIDENCE.T | COVARIANCE.P | COVARIANCE.S | EXPON.DIST | F.DIST | F.DIST.RT | F.INV | F.INV.RT | F.TEST | GAMMA.DIST | GAMMA.INV | GAMMALN.PRECISE | HYPGEOM.DIST | LOGNORM.DIST | LOGNORM.INV | MODE.MULT | MODE.SNGL | NEGBINOM.DIST | NORM.DIST | NORM.INV | NORM.S.DIST | NORM.S.INV | PERCENTILE.EXC | PERCENTILE.INC | PERCENTRANK.EXC | PERCENTRANK.INC | POISSON.DIST | QUARTILE.EXC | QUARTILE.INC | RANK.AVG | RANK.EQ | STDEV.P | STDEV.S | T.DIST | T.DIST.2T | T.DIST.RT | T.INV | T.INV.2T | T.TEST | VAR.P | VAR.S | WEIBULL.DIST | Z.TEST
統計関数（Excel2013） | BINOM.DIST.RANGE | GAMMA | GAUSS | PERMUTATIONA | PHI | SKEW.P
統計関数（Excel2016） | FORECAST.ETS | FORECAST.ETS.CONFINT | FORECAST.ETS.SEASONALITY | FORECAST.ETS.STAT | FORECAST.LINEAR
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