オンプレミスのデータ ソースの登録とアクセスに使用するインストール済みゲートウェイ (クライアント エージェント) を選択します。データ ソースの作成後に、ゲートウェイを変更することはできません。
オンプレミスの Analysis Services サーバー {resourceName} の Database {databaseName} に Power BI が接続できません サーバーの管理者から次のメッセージを受け取りました: {adminMessage} ...
オンプレミスのゲートウェイがオフラインのためブックを更新できませんでした ゲートウェイがインストールされ実行されていることをご確認ください
オンプレミスのゲートウェイがオフラインのためブックを更新できませんでした ゲートウェイがインストールされ実行されていることを確認してください
オンプレミスのデータ ソースからクエリが実行されたブックのデータを更新できませんでした オンプレミスのデータ ソースからのデータを更新するには Power BI Gateway がインストール済みで実行されている必要があります
オンプレミスのデータ ソースの登録とアクセスに使用するインストール済みゲートウェイ (クライアント エージェント) を選択します データ ソースの作成後に ゲートウェイを変更することはできません
カイ 2 乗分布の右側確率の値を返します カイ 2 乗分布はカイ 2 乗検定と関連しています カイ 2 乗検定は 実測値と期待値を比較するときに使用します たとえば ある植物の遺伝子実験で 次の世代の花には一定の色の組み合わせが発生するという仮説を立てたとします ...
カイ 2 乗分布の右側確率の逆関数の値を返します つまり 確率 = CHISQ.DIST.RT(x,.) であるとき CHISQ.INV.RT(確率,.) = x という関係が成り立ちます この関数は 実測値と期待値を比較して 仮説の妥当性を検定するために使用します ...
カイ 2 乗分布の左側確率の逆関数の値を返します カイ 2 乗分布は 複数の標本を対象に割合の変化を分析する場合などに使用します たとえば 複数の人が 1 日のうちにテレビを見ている時間の割合を算出するときに使用します
カイ 2 乗分布を返します 通常 カイ 2 乗分布は複数の標本を対象として割合の変化を分析する場合などに使用します たとえば 複数の人が 1 日のうちにテレビを見ている時間の割合を算出するときなどに使用します