Hàm COVAR – Hàm trả về phương sai và trung bình tích

Hàm COVAR trong excel trả về phương sai và trung bình tích của các độ lệch cho mỗi cặp dữ liệu trong hai tập dữ liệu. Cú pháp =COVAR(array1, array2)…

Tham khảo thêm: + 200 Hàm Excel

ĐỊNH NGHĨA HÀM COVAR

Trả về phương sai, trung bình tích của các độ lệnh cho mỗi cặp điểm dữ liệu trong hai tập dữ liệu.

CÚ PHÁP

Trong đó:

• Array1: Phạm vi ô thứ nhất chứa các số nguyên.
• Array2: Phạm vi ô thứ hai chứa các số nguyên.

Tất cả các tham số trên đều bắt buộc phải có

CÁCH SỬ DỤNG

Ví dụ: Cho bảng tính sau đây: Tính phương sai và trung bình tích của các độ lệch cho mỗi cặp dữ liệu trong hai tập dữ liệu.

Cách làm:

Để tính phương sai và trung bình tích của các độ lệch cho mỗi cặp dữ liệu trong hai tập dữ liệu. Áp dụng công thức hàm COVAR đế tính.

+ Nhập công thức tại ô C11

=COVAR(B6:B10, C6:C10)

+ Kết quả trả về tại ô C11 là 4,32

Như vậy bạn đã biết cách tính phương sai và trung bình tích của các độ lệch cho mỗi tập dữ liệu trong hai tập dữ liệu trên excel rồi. Để tránh sai sót trong quá trình sử dụng cần lưu ý một số vấn đề sau:

LƯU Ý SỬ DỤNG

• Các đối số phải là số hoặc tên, mảng hoặc tham chiếu chứa số.
• Nếu một đối số tham chiếu hay mảng có chứa giá trị logic, văn bản hay ô trống, những giá trị này sẽ bị bỏ qua; tuy nhiên những ô có giá trị 0 sẽ được bao gồm.
• COVAR trả về giá trị lỗi #N/A, khi array1 và array2 có các số điểm dữ liệu khác nhau, 
• Nếu array1 hoặc array2 trống, hàm COVAR trả về giá trị lỗi #DIV/0! .
• Phương trình phương sai là:

• • Trong đó

• • Là các giá trị trung bình mẫu AVERAGE(array1) và AVERAGE(array2) và n là cỡ mẫu.

Ngoài ra đơn vị bạn muốn nâng cao trình độ về excel cho nhân sự, có thể tham khảo khóa Đào tạo excel cho Doanh nghiệp.

HÀM VỀ TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH

CORREL	Tính hệ số tương quan giữa hai mảng để xác định mối quan hệ của hai đặc tính
COVAR	Tính tích số các độ lệch của mỗi cặp điểm dữ liệu, rồi tính trung bình các tích số đó
FORECAST	Tính toán hay dự đoán một giá trị tương lai bằng cách sử dụng các giá trị hiện có, bằng phương pháp hồi quy tuyến tính
GROWTH	Tính toán sự tăng trưởng dự kiến theo hàm mũ, bằng cách sử dụng các dữ kiện hiện có.
INTERCEPT	Tìm điểm giao nhau của một đường thẳng với trục y bằng cách sử dụng các trị x và y cho trước
LINEST	Tính thống kê cho một đường bằng cách dùng phương pháp bình phương tối thiểu
LOGEST	Dùng trong phân tích hồi quy.
PEARSON	Tính hệ số tương quan momen tích pearson (r)
RSQ	Tính bình phương hệ số tương quan momen tích Pearson (r)
SLOPE	Tính hệ số góc của đường hồi quy tuyến tính thông qua các điềm dữ liệu
STEYX	Trả về sai số chuẩn của trị dự đoán y đối với mỗi trị x trong hồi quy.