Как найти медиану в excel

Примеры MEDIAN в VBA

Вы также можете использовать функцию МЕДИАНА в VBA. Тип:

Выполнение следующих операторов VBA

12345678

Диапазон («B2») = Application.WorksheetFunction.Median (Диапазон («A2: A9»))Диапазон («B3») = Application.WorksheetFunction.Median (Диапазон («A3: A9»))Диапазон («B4») = Application.WorksheetFunction.Median (Диапазон («A4: A9»))Диапазон («B5») = Application.WorksheetFunction.Median (Range («A5: A9»))Диапазон («B6») = Application.WorksheetFunction.Median (Range («A6: A9»))Диапазон («B7») = Application.WorksheetFunction.Median (Диапазон («A7: A9»))Диапазон («B8») = Application.WorksheetFunction.Median (Диапазон («A8: A9»))Диапазон («B9») = Application.WorksheetFunction.Median (Range («A9: A9»))

даст следующие результаты

Для аргументов функции (массив и т. Д.) Вы можете либо ввести их непосредственно в функцию, либо определить переменные, которые будут использоваться вместо них.

Вернуться к списку всех функций в Excel

Замечания

Если в наборе имеется ряду чисел, медиана вычисляет среднее значение двух чисел в середине. См. вторую формулу в примере.

Аргументы могут быть либо числами, либо содержащими числа именами, массивами или ссылками.

Учитываются логические значения и текстовые представления чисел, которые непосредственно введены в список аргументов.

Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, то такие значения пропускаются; однако ячейки, которые содержат нулевые значения, учитываются.

Аргументы, которые являются значениями ошибки или текстами, не преобразуемыми в числа, приводят в возникновению ошибок.

Примечание: Функция МЕДИАНА измеряет центральную тенденцию, которая является центром множества чисел в статистическом распределении. Существует три наиболее распространенных способа определения центральной тенденции:

Среднее значение — это среднее арифметическое, которое вычисляется путем сложения набора чисел с последующим делением полученной суммы на их количество. Например, средним значением для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 5, которое является результатом деления их суммы, равной 30, на их количество, равное 6.

Медиана — это число, которое является серединой множества чисел, то есть половина чисел имеют значения большие, чем медиана, а половина чисел имеют значения меньшие, чем медиана. Например, медианой для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 4.

Мода — это число, наиболее часто встречающееся в данном наборе чисел. Например, модой для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 3.

При симметричном распределении множества чисел все три значения центральной тенденции будут совпадать. При смещенном распределении множества чисел значения могут быть разными.

Скользящее среднее (moving average) и линейная регрессия (linear regression) для прогнозирования

Мы часто встречаем такие графики, как расположенный выше. На них могут быть представлены продажи, посещения и т.д. И они всегда выглядят именно так: прямая, идущая вверх-вниз. В такой картине данных присутствует много шума, который мы хотим сгладить для лучшего понимания данных.

Решением является скользящее среднее! Данный метод обычно используется трейдерами для прогнозирования цен акций, которые сегодня могут взлететь вверх, а уже завтра обвалиться.

Давайте разберемся, как мы можем использовать данный метод.

Шаг 1:

Экспортируйте в Excel число посещений/продаж за долгий период времени, например, один-два года.

Шаг 2:

Данные-> Анализ данных -> Скользящее среднее ->OK

Входной интервал — это столбец с числом посещений.

Интервал — это количество дней для которых вычисляется среднее. Вам нужно создать одно скользящее среднее с большим числом, например, 30 и одно с меньшим числом, например, 7.

Выходной интервал — это столбец справа от столбца посещений.

Повторите данные шаги для интервала в 7 дней.

Теперь ваши данные выглядят примерно так:

Если вы выберете все столбцы и построите линейный график, вы получите следующее:

В таком представлении данных меньше шума, их легче анализировать и можно увидеть некоторые тренды. Зеленая линия визуально немного облегчает график, но она реагирует на почти каждое крупное событие. Тогда как красная линия является более стабильной, она отражает реальный тренд.

В конце линейного графика вы увидите такие значения, как Прогноз. Это прогнозируемые данные, выведенные на основе предыдущих трендов.

В Excel есть два способа создать линейную регрессию, используя формулу =FORECAST(x,known_y’s, known_x’s), где «x» означает дату, для которой вы создаете прогноз; «known_y’s» — это столбец посещений, «known_x’s» — столбец с датами. Данный метод не так уж сложен, но есть более простой способ сделать то же самое.

Выделив весь столбец посещений и потянув вниз за край, автоматически сгенерируется прогноз на следующие даты.

Убедитесь в том, что вы выбрали весь набор данных для того, чтобы результат был точный.

Существует теория при сравнении скользящего среднего для 7дней и 30дней. Как было сказано выше линия 7дней реагирует практически на все основные изменения, в то время как линии 30дней требуется больше времени, чтобы изменить свое направление. Как правило, когда скользящее среднее 7дней пересекает скользящее среднее 30дней, вы можете рассчитывать на существенное изменение, которое будет длиться дольше, чем день или два. Как можно увидеть выше, 6 апреля скользящее среднее 7дней пересекает скользящее среднее 30дней, число посещений снижается, у 6 июня линии снова пересекаются и тренды идут вверх. Этот метод полезен, когда вы теряете трафик и не уверены, тренд ли это или всего лишь суточные колебания.

Моменты случайной величины

Моменты случайно величины описывают различные аспекты характера и формы нашего распределения.

#1 — первый момент случайной величины — среднее значение данных, которое показывает место распределения.

#2 — второй момент случайной величины — дисперсия, которая показывает разброс распределения. Большие значения имеют больший размах, чем маленькие.

#3 — третий момент случайной величины — коэффициент асимметрии — мера того, насколько неравномерным является распределение. Коэффициент асимметрии положителен, если распределение наклонено влево и левый хвост короче правого. То есть среднее значение находится правее. И наоборот:

Асимметрия

#4 — четвертый момент случайной величины — коэффициент эксцесса, который описывает то, насколько толстый хвост и насколько острый пик распределения. Этот коэффициент показывает, насколько вероятно найти точки экстремума в данных. Чем выше значение, тем вероятнее выбросы. Это похоже на разброс (дисперсию), но между ними есть отличия.

Коэффициент эксцесса трех кривых

Как видно на графике, чем выше значение пики, тем выше коэффициент эксцесса, т.е. у верхней кривой коэффициент эксцесса выше, чем у нижней.

Сезонное прогнозирование

Предположим, скоро Рождество. Прогнозирование на зимний сезон будет весьма полезно, особенно когда с этим периодом вы связываете большие надежды.

Если вы не попали под Google-фильтры Panda или Penguin и ваши продажи/посетители соответствуют сезонным тенденциям, вы можете спрогнозировать характер продаж или посещений.

Сезонное прогнозирование — это метод, который позволяем нам оценить будущие значения набора данных на основе сезонных колебаний. Сезонные наборы данных есть везде, например, магазин мороженого будет очень востребован во время летнего сезона, а сувенирный магазин может достичь максимальных продаж во время зимних праздников.

Прогнозирование данных на ближайшее будущее может быть очень полезно, особенно когда мы планируем вкладывать деньги в маркетинговые кампании для таких сезонов.

Следующий пример представляет собой базовую модель, но она может быть расширена до более сложных, чтобы отвечать вашей бизнес-модели.

Загрузите

Для удобства восприятия я разобью весь процесс на этапы. Вам нужно загрузить таблицу Excel и выполнить следующие шаги:

• Экспортируйте ваши данные; чем больше данных, тем более точным будет прогноз! Укажите даты в столбце А, а продажи в столбце В.
• Рассчитайте индекс для каждого месяца и добавьте полученные данные в столбец С.

Для расчета индекса прокрутите вниз, справа вы найдете таблицу под названием Индекс (Index). Индекс за январь 2009 рассчитывается путем деления продаж за январь 2009 г. на среднее значение продаж за весь 2009 год.

Таким же образом рассчитайте индекс для каждого месяца каждого года.

В столбце S с 38 по 51 строки мы рассчитали средний индекс для каждого месяца.

Т.к. сезонность повторяется каждые 12 месяцев, мы скопировали значения индекса в столбец C, т.к. они остаются актуальными. Вы можете заметить, что индекс января 2009 такой же как и в январе 2010 и 2011 годов.

• В столбце D рассчитайте Скорректированные данные (Adjusted data) путем деления ежемесячных продаж на индекс =B10/C10.
• Выберите значения из столбцов A, B и D и постройте линейный график.
• Выберите скорректированную линию (в моем случае это красная линия) и добавьте линейный тренд, проверьте окошко «Показать уравнение на графике».

Рассчитайте несезонные значения для прошлого периода путем умножения ежемесячных продаж на коэффициент из уравнения линии тренда и добавьте константу из уравнения (столбец Е).

После создания линии тренда и представления Уравнения на графике, мы принимаем во внимание Коэффициент — число, которое умножается на X, и константу — число, которое, как правило, является отрицательным

Проставляем коэффициент в ячейку E2, а Константу — в ячейку F2.

• Рассчитайте Сезонные значения для прошлого периода путем умножения индекса (столбец С) на ранее рассчитанные данные (столбец Е).
• Рассчитайте средний процент ошибки (MPE — mean percentage error) путем деления продаж на Сезонные значения для прошлого периода минус 1 (=B10/F10-1).
• Рассчитайте средний абсолютный процент ошибки (MAPE — mean adjusted percentage error) путем возведения в квадрат данные в стобце MPE (=G10^2).

В моих ячейках F50 и F51 представлены спрогнизованные данные для ноября 2012 и декабря 2012. Ячейка H52 демонстрирует погрешность.

С помощью данного метода мы можем определить, что в декабре 2012 мы заработаем $22,022 ± 3.11%. Теперь идем к боссу и рассказываем о своих предположениях.

Среднее значение ряда чисел

Рассмотрим вариант расчета средних значений определенного ряда чисел. Например, это может быть средняя температура воздуха в определенный день в году, выполнение задач сотрудниками и так далее. Для выполнения этого расчета требуются три важных параметра:

1. Медиана — это среднее значение ряда чисел. Кроме того, половина чисел больше медианы, а другая половина меньше. Например, медиана ряда чисел 2, 2, 3, 5, 6, 7, 9 равна 5.
2. Среднее значение — это среднее арифметическое, которое рассчитывается путем сложения всех чисел заданного ряда и деления этой суммы на количество показателей, то есть 2 + 2 + 3 + 5 + 6 + 7 + 9 = 34/7. В этом случае среднее значение соответствует 4,857143.
3. Индикаторный режим — это выбор числа, которое встречается чаще других в серии чисел. В представленном ряду чисел 2, 2, 3, 5, 6, 7, 9 этому показателю соответствует цифра 2.

Эти параметры не меняют своих значений при симметричном распределении числового ряда, а при асимметричном распределении они могут изменяться.

Вычисление значений непрерывного ряда

При определении среднего значения непрерывного числового ряда необходимо выполнить определенный порядок действий:

1. Вы должны активировать ячейку справа или под строкой или строкой, в которой представлены значения.
2. На вкладке «Основные» выберите параметр «Автосумма», который находится в группе инструментов «Редактировать».
3. Также эта функция находится на вкладке «Формулы».
4. Рядом с кнопкой Автосумма, обозначенной значком Σ, находится стрелка со встроенным меню. Выбираем показатель «Средний». Это значение также можно получить, выполнив функцию СРЕДНЕЕ.

Использование автосуммы для нахождения среднего непрерывного ряда значений

Среднее взвешенное значение

В этом случае вам придется использовать несколько функций: СУММ и СУММПРОИЗВ. Попробуем посчитать среднюю себестоимость единицы товара, если товаров три и количество осуществленных продаж. Синтаксис формулы выглядит следующим образом: = СУММПРОИЗВ (R C: R C : R C ) / СУММ (R C : R C ). После выполнения данной функции получаем среднюю себестоимость единицы товара 184,5238095

Формула для определения средней стоимости товаров с разной ценой и разным объемом продаж

Вычисление без учета нулевых значений

Чтобы исключить нулевые значения в процессе расчета, нужно использовать две функции: ЕСЛИ и СРЕДНИЙ. Давайте посмотрим на пример. В представленных числовых рядах 4, 6, 8, 0, 5, 8 необходимо найти среднее значение, но с условием исключения нулевого значения. Функция будет иметь следующий синтаксис: = СРЗНАЧЕСЛИ (A2: A7; « 0»). Следовательно, результат функции без нуля будет 6.2.

Функция СРЗНАЧЕСЛИ

Среднее значение ряда чисел

Рассмотрим вариант расчета средних значений определенного ряда чисел. Например, это может быть средняя температура воздуха в конкретный день года, выполнение поставленных задач сотрудниками и так далее. Для выполнения данного вычисления потребуются три важных параметра:

1. Медиана – среднее значение числового ряда. При этом половина чисел больше показателя медианы, а вторая половина – меньше. Например, медиана числового ряда 2, 2, 3, 5, 6, 7, 9 равняется 5.
2. Среднее значение – это среднеарифметический показатель, который вычисляется суммированием всех чисел определенного ряда и деления этой суммы на количество показателей, то есть 2+2+3+5+6+7+9=34/7. В данном случае среднее значение соответствует показателю 4,857143.
3. Показатель Режим – это выделение числа, которое чаще других встречается в числовом ряде. В представленном ряду чисел 2, 2, 3, 5, 6, 7, 9 этот показатель соответствует цифре 2.

Указанные параметры при симметричном распределении числового ряда своих значений не меняют, а при асимметричном распределении они могут меняться.

Вычисление значений непрерывного ряда

При определении среднего значения непрерывного числового ряда необходимо осуществить определенный порядок действия:

1. Следует активировать ячейку справа или ниже от ряда или строки, в котором представлены значения.
2. На «Главной» вкладке выбираем параметр «Автосумма», который можно найти в группе инструментов «Редактирование».
3. Также данную функцию можно обнаружить во вкладке «Формулы».
4. Рядом с кнопкой «Автосумма», которая обозначается значком Σ, есть стрелочка с встроенным меню. Выбираем показатель «Среднее». Данное значение также можно получить, выполнив функцию СРЗНАЧ.

Использование функции «Автосумма» для определения среднего показателя непрерывного ряда значений

Среднее взвешенное значение

Здесь случае придется использовать несколько функций – СУММ и СУММПРОИЗВ. Попробуем рассчитать среднюю стоимость единицы товара при наличии трех товаров и количества проведенных продаж. Синтаксис формулы выглядит таким образом: =СУММПРОИЗВ (RC : RC : RC) / СУММ (RC : RC). После выполнения данной функции получим среднее значение стоимости одной единицы товара 184,5238095

Формула для определения средней стоимости товаров с разной ценой и разным количеством продаж

Вычисление без учета нулевых значений

Чтобы в процессе вычислений не учитывались нулевые значения, необходимо воспользоваться двумя функциями – ЕСЛИ и СРЗНАЧ. Рассмотрим пример. В представленном числовом ряду 4, 6, 8, 0, 5, 8 необходимо найти среднее значение, но с условием исключения нулевого значения. Функция будет иметь такой синтаксис: =СРЗНАЧЕСЛИ (А2:А7; “<>0”). В итоге результат функции без нуля будет равен 6,2.

Функция СРЗНАЧЕСЛИ

Свойства медиан

• Медиана равнобедренного треугольника, проведенная к основанию, совпадает с высотой и биссектрисой. В равностороннем треугольнике все медианы совпадают с биссектрисами и высотами.
• Все медианы треугольника пересекаются в одной точке.
• Медиана делит треугольник на два равновеликих, а три медианы, на 6 равновеликих треугольника.

Равновеликими называют треугольники, площади которых равны.

Рис. 1. Три медианы образуют 6 равновеликих треугольника.

• Точка пересечения медиан делит их в отношении 2:1, считая от вершины.
• Медиана, проведенная к гипотенузе прямоугольного треугольника, равна половине гипотенузы.

СРЗНАЧЕСЛИ()

Очевидно, что функция СРЗНАЧЕСЛИ() возвращает среднее тех значений, который удовлетворяют каким-то условиям. Помимо этого, условия можно накладывать не только на сами значения, но и на другие ячейки. Проиллюстрируем.

Например, вычислим среднее значение всех ячеек, которые больше нуля:

Применение функции СРЗНАЧЕСЛИ() с условием на аргумент

Мы выделили диапазон А1:С3 и наложили на него условие – «>0». А можно сделать по-другому.

Рассмотрим таблицу, в которую занесены продажи лекарств в городе. Посчитаем среднюю цену Анальгина по всему городу. Для этого наложим условие уже не на саму цену, а на название лекарства.

Формула записывается так:

В нашем случае это примет вид:

Применение функции СРЗНАЧЕСЛИ() с условием на другой диапазон

Кстати говоря, условия можно комбинировать с помощью функции СРЗНАЧЕСЛИМН().

Предположим, что в аптеке Зеленый Крест продается несколько видов Анальгина и в нашу таблицу они все занесены как Анальгин.

Тогда, чтобы усреднить цену всех Анальгинов в аптеке Зеленый Крест, нужно просто использовать формулу:

Обратите внимание: диапазон усреднения указывается в конце только при использовании функции СРЗНАЧЕСЛИ() с дополнительным условием. В остальных случаях диапазон ячеек, по которым вычисляется среднее значение, стоит первым

Регрессия в Excel

Регрессия является одним из наиболее часто используемых статистических тестов в промышленности, и Excel предоставляет удивительные возможности для этого расчета. Мы проведем быструю множественную регрессию в Excel здесь. Если вы не знакомы с регрессией, ознакомьтесь с руководством HBR по использованию регрессии для бизнеса.

Допустим, нашей зависимой переменной является кровяное давление, а двумя независимыми переменными являются вес и потребление соли. Мы хотим посмотреть, что является лучшим показателем артериального давления (или они оба хороши).

Нажмите Анализ данных и выберите регрессия. На этот раз вы должны быть осторожны при заполнении полей ввода. Диапазон ввода Y поле должно содержать вашу единственную зависимую переменную. Диапазон ввода X Поле может включать несколько независимых переменных. Для простой регрессии не беспокойтесь об остальном (хотя не забудьте сообщить Excel, если вы выбрали метки).

Вот как выглядит наш расчет:

После удара Хорошо, вы получите большой список результатов. Я выделил здесь значение P как для веса, так и для потребления соли:

Как вы можете видеть, значение P для веса больше 0,05, поэтому здесь нет существенной зависимости. Однако значение P для соли ниже 0,05, что указывает на то, что он является хорошим предиктором артериального давления.

Если вы планируете представлять данные регрессии, помните, что вы можете добавить линию регрессии к диаграмме рассеяния в Excel. Это отличная визуальная помощь

для этого анализа.

Как посчитать медианное значение в Excel?

Это и есть значение медианы, что естественно совпадает с ранее вычисленным значением по формуле em. В MS EXCEL медиану для логнормального распределения LnN(0;1) можно вычислить по формуле =ЛОГНОРМ. ОБР(0,5;0;1) .

Что такое медиана в Excel?

Примечание: Функция МЕДИАНА измеряет центральную тенденцию, которая является центром множества чисел в статистическом распределении. … Медиана — это число, которое является серединой множества чисел, то есть половина чисел имеют значения большие, чем медиана, а половина чисел имеют значения меньшие, чем медиана.

Как считается медианное значение?

mediāna «середина») набора чисел — число, которое находится в середине этого набора, если его упорядочить по возрастанию. Таким образом, медиана — это такое число, что половина из элементов набора больше него, а другая половина меньше (строго говоря, это верно только если все элементы набора различны).

Как вычислить моду?

Теперь посмотрим, как рассчитать моду. Мода – это то значение в анализируемой совокупности данных, которое встречается чаще других, поэтому нужно посмотреть на частоты значений и отыскать максимальное из них. Например, в наборе данных 3, 4, 6, 7, 3, 5, 3, 4 модой будет значение 3 – повторяется чаще остальных.

Как рассчитать среднее значение в Excel?

Расчет среднего значения чисел в подрядной строке или столбце

1. Щелкните ячейку снизу или справа от чисел, для которых необходимо найти среднее.
2. На вкладке «Главная» в группе «Редактирование» щелкните стрелку рядом с кнопкой » «, выберите «Среднее» и нажмите клавишу ВВОД.

Что такое медиана и какая функция ее вычисляет?

Функция МЕДИАНА в Excel используется для анализа диапазона числовых значений и возвращает число, которое является серединой исследуемого множества (медианой). То есть, данная функция условно разделяет множество чисел на два подмножества, первое из которых содержит числа меньше медианы, а второе – больше.

Что такое медиана в результатах анализов?

Медиана считается как значение, расположенное по середине ряда отсортированных значений. Если в ряду находится нечетное количество данных, например, 5, то медианой будет третье значение. Если четное количество данных, например, 4, то медианой будет (значение 2+ значение 3)/2.

Чем отличается медиана от среднего арифметического?

Чаще других встречается среднее арифметическое; оно равно сумме всех данных, поделенной на их количество. Медиана — это число в середине упорядоченного набора чисел (статистики называют его выборкой): половина данных находится ниже этого значения, а половина выше. Мода — цифра, которая встречается чаще других.

Что лучше медиана или среднее?

Медиана больше социальный , а арифметическое среднее больше экономический показатель. На основе этих данных посчитаем медиану и арифм. среднее и посмотрим, какая из числовых характеристик подходит лучше. Теперь медиана почти такая же, как арифм.

Как найти моду в интервальном ряду?

Для интервального ряда мода определяется по формуле: Mo=XMo+hMo⋅fMo−fMo−1(fMo−fMo−1)+(fMo−fMo+1), XMo — левая граница модального интервала, hMo — длина модального интервала, fMo−1 — частота премодального интервала, fMo — частота модального интервала, fMo+1 — частота послемодального интервала.

Как найти моду по гистограмме?

Моду и медиану в интервальном ряду можно определить графически. Мода определяется по гистограмме распределения. Для этого выбирается самый высокий прямоугольник, который является в данном случае модальным. Затем правую вершину модального прямоугольника соединяем с правым верхним углом предыдущего прямоугольника.

Как посчитать среднее значение в сводной таблице?

Кликните левой кнопкой мыши на надписи «Сумма по полю Значение». Выберите «Параметры полей значений», и в открывшемся меню – «Среднее» Последний шаг. Кликните правой кнопкой мыши по любой из дат в сводной таблице.

Как посчитать среднее значение формула?

Среднее значение — это среднее арифметическое, которое вычисляется путем сложения набора чисел с последующим делением полученной суммы на их количество. Например, средним значением для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 5, которое является результатом деления их суммы, равной 30, на их количество, равное 6.

Как найти среднее значение в физике?

Чтобы найти среднее арифметическое, нужно сложить все числа и поделить их сумму на их количество. Пример: Найти среднее арифметическое 2, 3 и 4. Обозначим среднее арифметическое буквой «m».

МЕДИАНА() и МОДА()

Общеизвестные и достаточно важные статистические характеристики моды и медианы вычисляются по одноименным формулам.

Напомним, что медианой называется «середина» числового множества.

Например, если есть массив чисел от одного до десяти, то медианой будет число 5,5 (хотя оно само в массив не входит). Это из-за того, что количество элементов в массиве – четно и выбрать «центральное» просто невозможно.

Поиск медианы для «четного» массива

Вот если бы выборка начиналась не с единицы, а с двойки, то ответ был бы ровно 6.

Поиск медианы для «нечетного» массива

Теперь перейдем к моде. Мода – самое часто встречающееся число в выборке.

У функции нахождения моды есть целых три модификации в Excel старшее версии 2010 года: МОДА(), МОДА.ОДН() и МОДА.НСК().

Функция МОДА() оставлена для совместимости – ей, в целом, можно пользоваться: она работает совершенно аналогично функции МОДА.ОДН().

«ОДН» в названии функции значит, что, если в выборке несколько самых часто встречающихся элементов, то возвращено в качестве ответа будет только первое.

Применение функций МОДА() и МОДА.ОДН()

Для подсчета всех мод в выборке нужно использовать функцию МОДА.НСК().

Работает МОДА.НСК() следующим образом: выделяем побольше ячеек (если заранее не знаем, сколько мод у нас получится), в строке формул прописываем =МОДА.НСК(диапазон) и нажимаем Ctrl+Shift+Enter. Получили все моды в столбик.

«Слепой» метод применения функции МОДА.НСК()

Значения #Н/Д появляются, просто потому что мод у нас всего 2. Такой метод поиска мод называется «слепым» – мы просто берем побольше ячеек, чтобы наверняка хватило.

Если Вы не любите подобный «мусор» и Вам нравится, когда все красиво, можно сначала оценить: а сколько же у нас вообще будет мод? А потом просто выделить нужное количество ячеек.

Делается это так: сначала применяем функцию СЧЁТ() к нашей МОДА.НСК() – получили количество мод. А теперь выделяем только две ячейки и делаем все также, как написано выше.

Модификация применения МОДА.НСК()