Статистические функции в Excel

Статистические функции

Как и все другие функции в Excel, агрегатные функции работают с аргументами, которые могут быть в виде постоянных чисел, ссылок на ячейки или массивов.

Выражения можно вводить вручную в определенную ячейку или в строку формул, если вы знаете синтаксис конкретной скважины. Но гораздо удобнее использовать специальное окно-аргумент, в котором есть подсказки и готовые поля для ввода данных. Доступ к окну «Агрегатный аргумент» можно получить с помощью Мастера функций или с помощью кнопок библиотеки функций на ленте.

Запустить мастер функций можно тремя способами:

1. Щелкните значок «Вставить функцию» слева от строки формул.
2. Когда вы находитесь на вкладке «Формулы», нажмите кнопку «Вставить функцию» на ленте в панели инструментов «Библиотека функций».
3. Введите на клавиатуре комбинацию клавиш Shift+F3.

Если вы выполните один из вышеперечисленных вариантов, откроется окно Мастера функций».

Затем нужно нажать на поле «Категория» и выбрать значение «Статистические».

Это откроет список агрегатов. Всего их более сотни. Чтобы перейти к окну аргумента любого из них, нужно просто выделить его и нажать кнопку «ОК».

Чтобы перейти к нужным нам элементам через ленту, переходим на вкладку «Формулы». В группе «Инструменты» на ленте «Библиотека функций» нажмите кнопку «Дополнительные функции». В открывшемся списке выберите категорию «Статистические». Откроется список доступных предметов по нужному нам направлению. Чтобы перейти в окно аргументов, просто нажмите на один из них.

МАКС

Оператор MAX предназначен для определения максимального числа из выборки. Он имеет следующий синтаксис:

=МАКС(число1,число2;…)

В полях аргументов необходимо ввести диапазоны ячеек, в которые помещается числовой ряд.Эта формула выводит наибольшее число из числа в той ячейке, в которую он помещен.

МИН

По названию функции МИН понятно, что задачи прямо противоположны предыдущей формуле — она ищет наименьшее из набора чисел и отображает его в заданной ячейке. Он имеет такой синтаксис:

=МИН(число1,число2;…)

СРЗНАЧ

Функция СРЗНАЧ ищет число в указанном диапазоне, наиболее близкое к среднему арифметическому. Результат этого расчета отображается в отдельной ячейке, содержащей формулу. У нее есть следующий шаблон:

=СРЗНАЧ(число1,число2;…)

СРЗНАЧЕСЛИ

Функция СРЗНАЧЕСЛИ имеет те же задачи, что и предыдущая, но имеет возможность задать дополнительное условие. Например, больше, меньше, не равно определенному числу. Задается в отдельном поле для аргумента. Кроме того, в качестве необязательного аргумента можно добавить средний диапазон. Синтаксис следующий:

=СРЗНАЧ.ЕСЛИ(число1;число2;…;состояние;среднийдиапазон)

МОДА.ОДН

Формула FASHION.ONE выводит в ячейку число из набора, которое встречается чаще всего. В старых версиях Excel была функция МОДА, но в более поздних версиях она была разделена на две: МОДА.ОДИН (для отдельных чисел) и МОДА.НСК (для массивов). Однако старая версия также осталась в отдельной группе, которая содержит элементы из предыдущих версий программы для обеспечения совместимости документов.

=МОДА.ОДИН(число1,число2;…)

=MODA.NSK(число1,число2;…)

Читайте также: Расширенный фильтр в Excel и примеры его возможностей

МЕДИАНА

Оператор MEDIAN определяет среднее значение по диапазону чисел. То есть он устанавливает не среднее арифметическое, а только среднее между наибольшим и наименьшим числом в диапазоне. Синтаксис выглядит следующим образом:

=МЕДИАНА(число1;число2;…)

СТАНДОТКЛОН

Формула STDEV, как и FASHION, является пережитком старых версий программы. Сейчас используются его современные подвиды — STDEV.V и STDEV.G. Первый из них предназначен для расчета стандартного отклонения выборки, а второй — генеральной совокупности. Эти функции также используются для расчета стандартного отклонения. Их синтаксис следующий:

=СТАНДОТКЛОН.В(число1,число2;…)

=СТАНДОТКЛОН.Г(число1;число2;…)

Урок: Формула стандартного отклонения Excel

НАИБОЛЬШИЙ

Этот оператор отображает в выбранной ячейке указанное число из совокупности в порядке убывания. То есть, если у нас есть набор из 12,97,89,65 и в качестве аргумента позиции указано 3, функция вернет третье по величине число в ячейке. В данном случае это 65. Синтаксис оператора:

=БОЛЬШОЙ(массив;k)

В этом случае k — это порядковый номер значения.

НАИМЕНЬШИЙ

Эта функция является зеркальным отражением предыдущего оператора. В нем вторым аргументом также является порядковый номер. Вот только в этом случае учитывается порядок от меньшего. Синтаксис:

=МАЛЕНЬКИЙ(матрица,k)

РАНГ.СР

Эта функция противоположна предыдущей. В указанной ячейке выдает порядковый номер определенного числа в выборке по условию, которое указывается в отдельном аргументе. Это может быть в порядке возрастания или убывания. Последний устанавливается по умолчанию, если поле «Заказ» пустое или установить там цифру 0. Синтаксис этого выражения следующий:

=RANK.AVG(число, матрица, порядок)

Выше описаны только самые популярные и востребованные статистические функции в Excel. На самом деле их гораздо больше. Тем не менее, основной принцип их действия один и тот же: обработать ряд данных и вернуть результат вычислительных операций в указанную ячейку.

СРГЕОМ

Оператор находит среднее геометрическое для заданного массива или диапазона. Формула функции:

=CVGEOM(число1;число2;…)

Функция СЧЁТ

Подсчитывает количество числовых значений в диапазоне.

Синтаксис: =COUNT(значение1; значение2</a>;…), где значение1 — обязательный аргумент, принимающий значение, ссылку на ячейку, диапазон ячеек или массив. Аргументы со значением2 по значение255 являются необязательными и совпадают со значением1.

Логические значения в диапазонах и массивах игнорируются. Если такое значение указано явно в аргументе, оно обрабатывается как число.

Пример использования:

=COUNT(1, 2, «5») является результатом функции 3, потому что строка «5» преобразуется в число.
=COUNT({1; 2; «5»}) – результатом выполнения функции будет значение 2, так как, в отличие от первого примера, число записывается в виде строки в массиве, поэтому оно не будет преобразовано.
=COUNT(1, 2, TRUE) – результат функции 3. Если бы логическое значение было в массиве, то оно не считалось бы числом.

Функция СЧЁТЕСЛИ

Подсчитывает количество ячеек в диапазоне, удовлетворяющих заданному условию.

Синтаксис: =СЧЁТЕСЛИ(диапазон, критерий), где

• площадь является обязательным аргументом. Принимает ссылку на диапазон ячеек для проверки условия.
• критерий является необходимым аргументом. Критерий проверки, который содержит значение или условие типа больше или меньше, которое должно быть заключено в кавычки. Вы можете использовать подстановочные знаки (* и ?) для текстовых значений ?).

Пример использования:

В этом случае необходимо рассчитать количество людей с окладом более 4000 руб.

Функция СЧЁТЕСЛИМН

Возвращает количество ячеек в диапазоне, удовлетворяющих условию или набору условий.
Функция аналогична функции СЧЁТЕСЛИ, за исключением того, что она может содержать до 127 диапазонов и критериев, где первый является обязательным, а последующие нет.

Синтаксис: =СЧЁТЕСЛИ(область1, критерии1, область2, критерии2</a>; …).

Пример использования:

На рисунке показано использование функции СЧЁТЕСЛИМН, подсчитывающей количество людей с зарплатой более 4000 рублей, проживающих в Москве и Московской области. Подстановочный знак * используется для последнего условия *.

Функция СЧЁТЗ

Подсчитывает непустые ячейки в указанном диапазоне.

Синтаксис: =КОЛИЧЕСТВО(значение1, значение2,…), где значение1 является обязательным аргументом, все последующие аргументы до значения255 являются необязательными. Значение может быть ссылкой на ячейку или диапазон ячеек.

Ячейки, содержащие пустые строки (=»), считаются НЕ пустыми.

Пример использования:

Функция возвращает 4, поскольку ячейка A3 содержит текстовую функцию, которая возвращает пустую строку.

Функция СЧИТАТЬПУСТОТЫ

Подсчитывает пустые ячейки в указанном диапазоне.

Синтаксис: =СЧИТАТЬПУСТОТЫ(диапазон), где требуется один аргумент, который принимает ссылку на диапазон ячеек для проверки.

Пустые строки (=») считаются пустыми.

Пример использования:

Функция возвращает 2, хотя ячейка A3 содержит текстовую функцию, которая возвращает пустую строку.

FРАСП

Синтаксис:

F РАССТ(x; степени свободы1; степени свободы2)

Результат: F-распределение вероятностей. Эту функцию можно использовать для определения того, имеют ли два набора данных разную степень плотности. Например, вы можете изучить результаты тестов мужчин и женщин, окончивших среднюю школу, и определить, зависит ли разброс результатов от пола.

Аргументы:

• x — значение, для которого рассчитывается функция;
• степеней свободы1 — счетчик степеней свободы;
• степеней свободы2 — знаменатель степеней свободы.

ВЕРОЯТНОСТЬ

Синтаксис:

PROBAB(x_интервал; вероятный_интервал; нижняя_граница; верхняя_граница)

Результат: значение вероятности того, что значение из интервала находится в заданных пределах. Если аргумент upper_limit не указан, возвращается значение вероятности того, что значения в аргументе x_interval равны значению аргумента lower_limit.

Аргументы:

• x_interval — интервал числовых значений x;
• probabilities_interval — набор вероятностей появления значений, входящих в аргумент x_interval;
• нижний_предел — нижняя граница значения, для которого рассчитывается вероятность;
• upper_limit — необязательный верхний предел значения, для которого вы хотите рассчитать вероятность.

ДИСП

Синтаксис:

ВАРИ(число1, число2,…)

Результат: отклонение выборки. Аргументы считаются выборкой из генеральной совокупности.

Аргументы:

• число1, число2,… — не более 30 аргументов; текстовые, логические и пустые поля приводят к ошибке.

ДИСПР

Синтаксис:

VARP(число1;число2,…)

Результат: изменение населения. Аргументы представляют все население.

Аргументы:

• число1, число2,… — не более 30 аргументов; текстовые, логические и пустые поля приводят к ошибке.

ДИСПА

Синтаксис:

VARP(значение1; значение2,…)

Результат: отклонение выборки. Аргументами считается выборка из генеральной совокупности, содержащая наряду с числовыми и логическими значениями, а также текст.

Аргументы:

См описание функции СТАНДОТКЛОН.

ПРИМЕЧАНИЕ

Расчеты производятся по той же формуле, что и в функции VAR, но учитываются ячейки с текстовыми и логическими значениями.

ДИСПРА

Синтаксис:

VARP(значение1,значение2,…)

Результат: изменение населения. Аргументы представляют все население.

Аргументы:

См описание функции СТАНДОТКЛОН.

ПРИМЕЧАНИЕ

Расчеты производятся по той же формуле, что и в функции VARP, но учитываются ячейки с текстовыми и логическими значениями.

ДОВЕРИТ

Синтаксис:

ДОВЕРИЕ(альфа; default_of; размер)

Результат: Доверительный интервал для среднего значения генеральной совокупности. Доверительный интервал — окрестность выборочного среднего (интервал, содержащий значение выборочного среднего, равноудаленное от концов интервала). Например, при заказе товара по почте можно с определенной степенью достоверности определить самую раннюю и самую позднюю даты его поступления.

Аргументы:

• альфа — уровень значимости, используемый для расчета уровня достоверности (уровень достоверности равен 100*(1 — альфа)%, другими словами, значение альфа, равное 0,05, означает уровень достоверности 95%);
• stddev — стандартное отклонение совокупности интервала данных (предполагается, что оно известно);
• размер — размер выборки.

КВАДРОТКЛ

Синтаксис:

SQV(число1, число2,…)

Результат: Сумма квадратов отклонений точек данных от их среднего значения.

Аргументы:

• число1, число2,… — от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется сумма квадратов отклонений; в функции QUADROTV вместо аргументов можно использовать массив или ссылку на массив.

КВПИРСОН

Синтаксис:

QVPIRSON(известные_y_значения; известные_x_значения)

Результат: Квадрат коэффициента корреляции Пирсона для точек данных в аргументах known_y_values ​​и known_x_values. Значение r-квадрата можно интерпретировать как отношение дисперсии y к дисперсии x.

Аргументы:

• known_y_values ​​— массив или выборка точек данных;
• known_x values ​​— это массив или набор точек данных.

КОВАР

Синтаксис:

КОВАР(массив1; массив2)

Результат: Ковариация (среднее значение произведений отклонений для каждой пары точек данных). Ковариация используется для определения взаимосвязи между двумя наборами данных. Например, вы можете проверить, соответствует ли более высокий уровень дохода более высокому уровню образования.

Аргументы:

• array1 — первый массив или диапазон данных;
• array2 — второй массив или диапазон данных.

КОРЕЛ

Синтаксис:

КОРЕЛ(массив1; массив2)

Результат: Коэффициент корреляции между интервалами ячеек аргументов массив1 и массив2. Коэффициент корреляции используется для определения наличия связи между двумя характеристиками. Например, можно установить зависимость между средней температурой в помещении и наличием кондиционера.

Аргументы:

• array1 — первый массив интервала данных;
• array2 — второй массив с интервалом данных.

ЛГРФПРИБЛ

Синтаксис:

LGFPRIB(известные_y_значения; известные_x_значения; константа; статистика)

Результат: Возвращает матрицу, описывающую экспоненциальную кривую (y = bm/x), которая была рассчитана по заданным значениям: первое значение полученной матрицы — основание показателя степени (m), второе значение — коэффициент (б).

Аргументы:

• known_y-values ​​— набор y-значений (если массив known_y-values ​​имеет один столбец, то каждый столбец в массиве known_y-values ​​интерпретируется как отдельная переменная; если known_y-values массив имеет одну строку, то каждая строка интерпретируется в массиве known_x-values ​​как отдельная переменная);
• known_x — необязательный набор значений x, уже известных для отношения y = mx + b (массив known_knowledge может содержать один или несколько наборов переменных; если используется только одна переменная, аргументы known_values_y known_x могут быть массивами любого форму, при условии, что они имеют одинаковую размерность; если используется более одной переменной, аргумент known_values_y должен быть вектором (т е высотой в одну строку или шириной в один столбец); если аргумент known_values_x опущен, предполагается, что это матрица {1;2;3;..} того же размера, что и массив known_values);
• const — логическое значение; если аргумент отсутствует или равен TRUE, b вычисляется обычным образом; если аргумент FALSE, b считается равным 1, а знаки m выбираются так, чтобы выполнялось соотношение y = m/x;
• statistic — логическое значение, указывающее, следует ли возвращать дополнительную статистику регрессии (если аргумент равен TRUE, функция LGRFPRIBL возвращает дополнительную статистику регрессии, поэтому возвращаемая матрица будет следующей: {mn;mn-1;…;m1 ;b : sen;sen -1;…;se1;seb:r2;sey:F;df:ssreg;ssresid}; если аргумент FALSE или опущен, LGRFPRIBL возвращает только коэффициенты m и константу b).

ЛИНЕЙН

Синтаксис:

LINE(известный_y; известный_x; константа; статистика)

Результат: Эта функция использует метод наименьших квадратов, чтобы найти уравнение прямой линии, которое лучше всего аппроксимирует доступные данные. Функция возвращает массив, описывающий результирующую строку. Уравнение прямой имеет следующий вид:

y = m1*1+m2*2+…+b или y=mх+b

где зависимое значение y является функцией независимого значения x, m — матрица значений наклона результирующей линии, а b — абсцисса пересечения линии с осью Y. Аргумент ЛИНЕЙН также может возвращать дополнительную статистику регрессии.

Аргументы:

См функцию LGRFPBL.

ЛОГНОРМОБР

Синтаксис:

LOGINV(вероятность; среднее значение; стандартное отклонение)

Результат: обратная функция логарифмически нормального распределения x, где 1/(x) имеет нормальное распределение с параметрами mean и standard>_dev. Если p = ЛОГОБР(x,…), то ЛОГОБР(p,…)=x. Логнормальное распределение используется для анализа логарифмически преобразованных данных.

Аргументы:

• вероятность — вероятность, связанная с нормальным логарифмическим распределением;
• среднее — среднее значение ln(x);
• standard_dev — стандартное отклонение ln(x).

МОДА

Синтаксис:

МОДА(число1, число2,…)

Результат: Наиболее часто встречающееся значение в матрице или интервале данных. Как и функция МЕДИАНА, функция МОДА является мерой относительного расположения значений.

Аргументы:

• число1, число2,… — от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется функция МОД; в функции FASHION вместо аргументов можно использовать массив или ссылку на массив.

НОРМАЛИЗАЦИЯ

Синтаксис:

НОРМАЛИЗОВАТЬ(x; среднее; стандартное_отклонение)

Результат: нормализованное значение для распределения, характеризуемого средним значением и стандартным отклонением.

Аргументы:

• х — нормированное значение;
• среднее — среднее арифметическое распределения;
• standard_dev — стандартное отклонение распределения.

ПРИМЕЧАНИЕ

Аргументы должны быть числами или именами, массивами или ссылками, содержащими числа. Microsoft Excel проверяет все числа в аргументах, которые являются массивами или ссылками. Если аргумент ссылки содержит пустые ячейки, текстовые значения или логические значения, эти значения игнорируются; однако учитываются ячейки, содержащие нулевые значения.

НОРМРАСП

Синтаксис:

НОРМРАСП(x; среднее; стандартное_отклонение; совокупное)

Результат: функция нормального распределения для указанного среднего значения и стандартного отклонения. Эта функция имеет очень широкий спектр приложений в статистике, включая проверку гипотез.

Аргументы:

• x — значение, для которого построено распределение;
• среднее — среднее арифметическое распределения;
• standard_dev — стандартное отклонение распределения;
• cumulative — логическое значение, определяющее вид функции (если cumulative имеет значение TRUE, функция NORMIST возвращает кумулятивную функцию распределения; если этот аргумент имеет значение FALSE, возвращает функцию плотности).

ПРЕДСКАЗ

Синтаксис:

ПРОГНОЗ(x; известно_y; известно_x)

Результат: значение функции в точке x, предсказанное из линейной регрессии, для матриц с известными значениями x и y или интервалами данных. Вы можете использовать эту функцию для прогнозирования будущих продаж, потребностей в оборудовании или тенденций потребления.

Аргументы:

• x — точка данных, для которой прогнозируется значение;
• known_y_values ​​— зависимый массив или диапазон данных;
• known_x_values ​​— это независимый массив или выборка данных.

РАНГ

Синтаксис:

РАНГ(номер; ссылка; порядок)

Результат: Рейтинг номера в списке номеров. Ранг числа — это мера его размера по отношению к другим значениям в списке. (Если список отсортирован, ранг числа будет позицией.)

Аргументы:

• номер — номер, за который определяется рейтинг;
• ссылка — массив или ссылка на список чисел (нечисловые значения в ссылке игнорируются);
• порядок — число, определяющее метод порядка (если порядок равен 0 или опущен, Excel определяет ранг числа, как если бы ссылка была списком, отсортированным в порядке убывания; если порядок — любое ненулевое число, то Excel определяет ранг числа, как если бы ссылка была списком, отсортированным в порядке возрастания).

ПРИМЕЧАНИЕ

Одни и те же числа получают одинаковое место в списке.

РОСТ

Синтаксис:

РОСТ (известные_y_значения; известные_x_значения; новые_x_значения; константа)

Результат: Сопоставляет известные_y_значения и известные_значения_x с экспериментальной кривой и возвращает значения кривой, соответствующие значениям x, указанным в new_x_values.

Аргументы:

• known_y-values ​​— множество уже известных y-значений для отношения y — b*m/x (если матрица known_y_values ​​имеет один столбец, то каждый столбец матрицы known_x_values ​​интерпретируется как отдельной переменной; если матрица известные_y_значения имеет одну строку, то каждая строка в массиве известные_x интерпретируется как отдельная переменная; если какое-либо число в массиве известные_y равно 0 или отрицательное, возвращается ошибка РОСТ #ЧИСЛО!);
• known_x — необязательный набор значений x, уже известных для отношения y = b *m/x (значения known_x могут содержать один или несколько наборов переменных; если используется только одна переменная, то значения known_y и значения known_x могут иметь любую форму при условии, что они имеют одинаковую размерность; если используется более одной переменной, значения known_y должны быть вектором (т е интервалом в одну строку в высоту или в один столбец в ширину); если аргумент known_values_x равен опущен, предполагается, что это массив {1;2; 3;…} того же размера, что и known_y_values);
• new_x-values ​​— это новые значения x, для которых РОСТ возвращает соответствующие значения y (аргумент new_x-values ​​должен содержать столбец (или строку) для каждой независимой переменной, а также known_x- значений, поэтому, если известные_значения_у представляют собой один столбец, значения известные_x и новые_x должны иметь одинаковое количество столбцов; если аргумент известные_значения_у представляет собой одну строку, аргументы известные_x и новые_x должны иметь одинаковое количество строк; если Аргумент new_x опущен, предполагается, что он совпадает с аргументом known_x, если оба значения known_x и new_x являются значениями x, предполагается, что это массив {1; 2; 3;…} одного и того же size как известные значения y);
• const — логическое значение; если аргумент const отсутствует или TRUE, b оценивается обычным образом; если аргумент const равен FALSE, b считается равным 1, а значения m выбираются так, чтобы выполнялось соотношение y=m/x.

СРОТКЛ

Синтаксис:

IERT(число1; число2,…)

Результат: Среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего. Функция SIDT является мерой разброса набора данных.

Аргументы:

• число1, число2,… — от 1 до 30 аргументов, для которых определяется среднее абсолютных отклонений; Вы можете использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов в функции SROOTL.

ЧАСТОТА

Синтаксис:

ЧАСТОТА(массив данных, массив карманов)

Результат: частотное распределение в виде вертикальной матрицы. Для данного набора значений и заданного набора карманов («карман» соответствует понятию интервала в математике) частотное распределение показывает, сколько исходных значений попадает в каждый интервал.

Аргументы:

• data_array — массив или ссылка на набор данных, для которых рассчитываются частоты; если аргумент массив_данных не содержит значений, функция ЧАСТОТА возвращает массив нулей;
• array_pockets — массив или ссылка на набор интервалов, в которые группируются значения аргумента array_data; если аргумент array_pockets не содержит значений, функция FREQUENCY возвращает количество элементов в аргументе array_data.

ПРИМЕЧАНИЕ

Функция ЧАСТОТА не учитывает текст или пустые ячейки.

ЭКСПРАСП

Синтаксис:

EXPRESS(x; лямбда; кумулятивный)

Результат: экспоненциальное распределение. Функция EXDIST используется для моделирования временных задержек между событиями, например, чтобы определить, сколько времени займет денежный перевод в автоматизированном банке. С помощью функции РАСПР можно рассчитать вероятность того, что этот процесс займет, например, не более минуты.

Аргументы:

• х — значение функции;
• лямбда — значение параметра;
• cumulative — логическое значение, указывающее, какую форму экспоненциальной функции использовать (если cumulative имеет значение TRUE, EXDIST возвращает кумулятивную функцию распределения; если этот аргумент имеет значение FALSE, возвращается функция плотности распределения).

Как пользоваться статистическими функциями

Есть несколько способов ввода функции, и статистический не исключение:

1. Введите ячейку сразу после нажатия клавиши =. Это относится к простейшим функциям, которые легко запомнить и содержат один или два аргумента. Например, вы можете сделать это для умножения, сложения, вычитания и деления. Но если функция сложная, можно воспользоваться помощником. Это второй способ.
2. Помощник функции. Он не только говорит вам, какая формула что означает, но также помогает указать правильные аргументы для конкретной функции.

Вызвать помощника можно несколькими способами:

1. Используйте кнопку «Вставить функцию» слева от строки формул.
2. Вызовите мастер ввода функции через кнопку «Вставить функцию», которая находится в левой части панели, которая открывается при нажатии на вкладку «Формулы».
3. С помощью сочетания клавиш Shift+F3.

Любой из этих способов приводит к одному результату – вызову мастера функции. Вы можете использовать тот, который наиболее подходит для конкретной ситуации. После открытия окна первое, что нам нужно сделать, это выбрать категорию: статистические функции.

После выбора типа функции нам нужно выбрать соответствующую формулу из списка. Под списком мы видим, что есть описание, в котором рассказывается, что делает определенная функция.

Чтобы подтвердить выбор функции, которую необходимо ввести, нажмите кнопку OK. После этого появится окно, куда можно ввести параметры функции (или, как их еще называют, аргументы).

Интересные факты. Вы можете выбрать функцию другим способом. Для этого перейдите на вкладку «Формулы» и нажмите кнопку «Другие функции» на ленте.

Далее будет пункт «Другие функции» — «Статистические» и в появившемся списке ищем подходящую функцию и выбираем ее. Этот список можно прокручивать.