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Excel統計函數

2024-08-23 19:50:18
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供稿:網友

本篇關于介紹Excel統計函數

1.AVEDEV

  用途:返回一組數據與其平均值的絕對偏差的平均值,該函數可以評測數據(例如學生的某科考試成績)的離散度。

  語法:AVEDEV(number1,number2,...)

  參數:Number1、number2、...是用來計算絕對偏差平均值的一組參數,其個數可以在1~30個之間。

  實例:如果A1=79、A2=62、A3=45、A4=90、A5=25,則公式“=AVEDEV(A1:A5)”返回20.16。

  2.AVERAGE

  用途:計算所有參數的算術平均值。

  語法:AVERAGE(number1,number2,...)。

  參數:Number1、number2、...是要計算平均值的1~30個參數。

  實例:如果A1:A5區域命名為分數,其中的數值分別為100、70、92、47和82,則公式“=AVERAGE(分數)”返回78.2。

  3.AVERAGEA

  用途:計算參數清單中數值的平均值。它與AVERAGE函數的區別在于不僅數字,而且文本和邏輯值(如TRUE和FALSE)也參與計算。

  語法:AVERAGEA(value1,value2,...)

  參數:value1、value2、...為需要計算平均值的1至30個單元格、單元格區域或數值。

  實例:如果A1=76、A2=85、A3=TRUE,則公式“=AVERAGEA(A1:A3)”返回54(即76+85+1/3=54)。

  4.BETADIST

  用途:返回Beta分布累積函數的函數值。Beta分布累積函數通常用于研究樣本集合中某些事物的發生和變化情況。例如,人們一天中看電視的時間比率。

  語法:BETADIST(x,alpha,beta,A,B)

  參數:X用來進行函數計算的值,須居于可選性上下界(A和B)之間。Alpha分布的參數。Beta分布的參數。A是數值x所屬區間的可選下界,B是數值x所屬區間的可選上界。

  實例:公式“=BETADIST(2,8,10,1,3)”返回0.685470581。

  5.BETAINV

  用途:返回beta分布累積函數的逆函數值。即,如果PRobability=BETADIST(x,...),則BETAINV(probability,...)=x。beta分布累積函數可用于項目設計,在給出期望的完成時間和變化參數后,模擬可能的完成時間。

  語法:BETAINV(probability,alpha,beta,A,B)

  參數:Probability為Beta分布的概率值,Alpha分布的參數,Beta分布的參數,A數值x所屬區間的可選下界,B數值x所屬區間的可選上界。

  實例:公式“=BETAINV(0.685470581,8,10,1,3)”返回2。

  6.BINOMDIST

  用途:返回一元二項式分布的概率值。BINOMDIST函數適用于固定次數的獨立實驗,實驗的結果只包含成功或失敗二種情況,且成功的概率在實驗期間固定不變。例如,它可以計算擲10次硬幣時正面朝上6次的概率。

  語法:BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)

  參數:Number_s為實驗成功的次數,Trials為獨立實驗的次數,Probability_s為一次實驗中成功的概率,Cumulative是一個邏輯值,用于確定函數的形式。如果cumulative為TRUE,則BINOMDIST函數返回累積分布函數,即至多number_s次成功的概率;如果為FALSE,返回概率密度函數,即number_s次成功的概率。

  實例:拋硬幣的結果不是正面就是反面,第一次拋硬幣為正面的概率是0.5。則擲硬幣10次中6次的計算公式為“=BINOMDIST(6,10,0.5,FALSE)”,計算的結果等于0.205078

  7.CHIDIST

  用途:返回c2分布的單尾概率。c2分布與c2檢驗相關。使用c2檢驗可以比較觀察值和期望值。例如,某項遺傳學實驗假設下一代植物將呈現出某一組顏色。使用此函數比較觀測結果和期望值,可以確定初始假設是否有效。

  語法:CHIDIST(x,degrees_freedom)

  參數:X是用來計算c2分布單尾概率的數值,Degrees_freedom是自由度。

  實例:公式“=CHIDIST(1,2)”的計算結果等于0.606530663。

  8.CHIINV

  用途:返回c2分布單尾概率的逆函數。如果probability=CHIDIST(x,?),則CHIINV(probability,?)=x。使用此函數比較觀測結果和期望值,可以確定初始假設是否有效。

  語法:CHIINV(probability,degrees_freedom)

  參數:Probability為c2分布的單尾概率,Degrees_freedom為自由度。

  實例:公式“=CHIINV(0.5,2)”返回1.386293564。

  9.CHITEST

  用途:返回相關性檢驗值,即返回c2分布的統計值和相應的自由度,可使用c2檢驗確定假設值是否被實驗所證實。

  語法:CHITEST(actual_range,expected_range)

  參數:Actual_range是包含觀察值的數據區域,Expected_range是包含行列匯總的乘積與總計值之比的數據區域。

  實例:如果A1=1、A2=2、A3=3、B1=4、B2=5、B3=6,則公式“=CHITEST(A1:A3,B1:B3)”返回0.062349477。

  10.CONFIDENCE

  用途:返回總體平均值的置信區間,它是樣本平均值任意一側的區域。例如,某班學生參加考試,依照給定的置信度,可以確定該次考試的最低和最高分數。

  語法:CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)。

  參數:Alpha是用于計算置信度(它等于100*(1-alpha)%,如果alpha為0.05,則置信度為95%)的顯著水平參數,Standard_dev是數據區域的總體標準偏差,Size為樣本容量。

  實例:假設樣本取自46名學生的考試成績,他們的平均分為60,總體標準偏差為5分,則平均分在下列區域內的置信度為95%。公式“=CONFIDENCE(0.05,5,46)”返回1.44,即考試成績為60±1.44分。

  11.CORREL

  用途:返回單元格區域array1和array2之間的相關系數。它可以確定兩個不同事物之間的關系,例如檢測學生的物理與數學學習成績之間是否關聯。

  語法:CORREL(array1,array2)

  參數:Array1第一組數值單元格區域。Array2第二組數值單元格區域。

  實例:如果A1=90、A2=86、A3=65、A4=54、A5=36、B1=89、B2=83、B3=60、B4=50、B5=32,則公式“=CORREL(A1:A5,B1:B5)”返回0.998876229,可以看出A、B兩列數據具有很高的相關性。

  12.COUNT

  用途:返回數字參數的個數。它可以統計數組或單元格區域中含有數字的單元格個數。

  語法:COUNT(value1,value2,...)。

  參數:value1,value2,...是包含或引用各種類型數據的參數(1~30個),其中只有數字類型的數據才能被統計。

  實例:如果A1=90、A2=人數、A3=〞〞、A4=54、A5=36,則公式“=COUNT(A1:A5)”返回3。

  13.COUNTA

  用途:返回參數組中非空值的數目。利用函數COUNTA可以計算數組或單元格區域中數據項的個數。

  語法:COUNTA(value1,value2,...)

  說明:value1,value2,...所要計數的值,參數個數為1~30個。在這種情況下的參數可以是任何類型,它們包括空格但不包括空白單元格。如果參數是數組或單元格引用,則數組或引用中的空白單元格將被忽略。如果不需要統計邏輯值、文字或錯誤值,則應該使用COUNT函數。

  實例:如果A1=6.28、A2=3.74,其余單元格為空,則公式“=COUNTA(A1:A7)”的計算結果等于2。

  14.COUNTBLANK

  用途:計算某個單元格區域中空白單元格的數目。

  語法:COUNTBLANK(range)

  參數:Range為需要計算其中空白單元格數目的區域。

  實例:如果A1=88、A2=55、A3=""、A4=72、A5="",則公式“=COUNTBLANK(A1:A5)”返回2。

  15.COUNTIF

  用途:計算區域中滿足給定條件的單元格的個數。

  語法:COUNTIF(range,criteria)

  參數:Range為需要計算其中滿足條件的單元格數目的單元格區域。Criteria為確定哪些單元格將被計算在內的條件,其形式可以為數字、表達式或文本。

  16.COVAR

  用途:返回協方差,即每對數據點的偏差乘積的平均數。利用協方差可以研究兩個數據集合之間的關系。

  語法:COVAR(array1,array2)

  參數:Array1是第一個所含數據為整數的單元格區域,Array2是第二個所含數據為整數的單元格區域。

  實例:如果A1=3、A2=2、A3=1、B1=3600、B2=1500、B3=800,則公式“=COVAR(A1:A3,B1:B3)”返回933.3333333。

  17.CRITBINOM

  用途:返回使累積二項式分布大于等于臨界值的最小值,其結果可以用于質量檢驗。例如決定最多允許出現多少個有缺陷的部件,才可以保證當整個產品在離開裝配線時檢驗合格。

  語法:CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)

  參數:Trials是伯努利實驗的次數,Probability_s是一次試驗中成功的概率,Alpha是臨界值。

  實例:公式“=CRITBINOM(10,0.9,0.75)”返回10。

  18.DEVSQ

  用途:返回數據點與各自樣本平均值的偏差的平方和。

  語法:DEVSQ(number1,number2,...)

  參數:Number1、number2、...是用于計算偏差平方和的1到30個參數。它們可以是用逗號分隔的數值,也可以是數組引用。

  實例:如果A1=90、A2=86、A3=65、A4=54、A5=36,則公式“=DEVSQ(A1:A5)”返回2020.8。

  19.EXPONDIST

  用途:返回指數分布。該函數可以建立事件之間的時間間隔模型,如估計銀行的自動取款機支付一次現金所花費的時間,從而確定此過程最長持續一分鐘的發生概率。

  語法:EXPONDIST(x,lambda,cumulative)。

  參數:X函數的數值,Lambda參數值,Cumulative為確定指數函數形式的邏輯值。如果cumulative為TRUE,EXPONDIST返回累積分布函數;如果cumulative為FALSE,則返回概率密度函數。

  實例:公式“=EXPONDIST(0.2,10,TRUE)”返回0.864665,=EXPONDIST(0.2,10,FALSE)返回1.353353。

  20.FDIST

  用途:返回F概率分布,它可以確定兩個數據系列是否存在變化程度上的不同。例如,通過分析某一班級男、女生的考試分數,確定女生分數的變化程度是否與男生不同。

  語法:FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)

  參數:X是用來計算概率分布的區間點,Degrees_freedom1是分子自由度,Degrees_freedom2是分母自由度。

  實例:公式“=FDIST(1,90,89)”返回0.500157305。

  21.FINV

  用途:返回F概率分布的逆函數值,即F分布的臨界值。如果p=FDIST(x,…),則FINV(p,…)=x。

  語法:FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2)

  參數:Probability是累積F分布的概率值,Degrees_freedom1是分子自由度,Degrees_freedom2是分母自由度。

  實例:公式“=FINV(0.1,86,74)”返回1.337888023。

  22.FISHER

  用途:返回點x的Fisher變換。該變換生成一個近似正態分布而非偏斜的函數,使用此函數可以完成相關系數的假設性檢驗。

  語法:FISHER(x)

  參數:X為一個數字,在該點進行變換。

  實例:公式“=FISHER(0.55)”返回0.618381314。

  23.FISHERINV

  用途:返回Fisher變換的逆函數值,如果y=FISHER(x),則FISHERINV(y)=x。上述變換可以分析數據區域或數組之間的相關性。

  語法:FISHERINV(y)

  參數:Y為一個數值,在該點進行反變換。

  實例:公式“=FISHERINV(0.765)”返回0.644012628。

  24.FORECAST

  用途:根據一條線性回歸擬合線返回一個預測值。使用此函數可以對未來銷售額、庫存需求或消費趨勢進行預測。

  語法:FORECAST(x,known_y’s,known_x’s)。

  參數:X為需要進行預測的數據點的X坐標(自變量值)。Known_y’s是從滿足線性擬合直線y=kx+b的點集合中選出的一組已知的y值,Known_x’s是從滿足線性擬合直線y=kx+b的點集合中選出的一組已知的x值。

  實例:公式“=FORECAST(16,{7,8,9,11,15},{21,26,32,36,42})”返回4.378318584。

  25.FREQUENCY

  用途:以一列垂直數組返回某個區域中數據的頻率分布。它可以計算出在給定的值域和接收區間內,每個區間包含的數據個數。

  語法:FREQUENCY(data_array,bins_array)

  參數:Data_array是用來計算頻率一個數組,或對數組單元區域的引用。Bins_array是數據接收區間,為一數組或對數組區域的引用,設定對data_array進行頻率計算的分段點。

  26.FTEST

  用途:返回F檢驗的結果。它返回的是當數組1和數組2的方差無明顯差異時的單尾概率,可以判斷兩個樣本的方差是否不同。例如,給出兩個班級同一學科考試成績,從而檢驗是否存在差別。

  語法:FTEST(array1,array2)

  參數:Array1是第一個數組或數據區域,Array2是第二個數組或數據區域。

  實例:如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96,B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92,則公式“=FTEST(A1:A7,B1:B7)”返回0.519298931。

  27.GAMMADIST

  用途:返回伽瑪分布。可用它研究具有偏態分布的變量,通常用于排隊分析。

  語法:GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)。

  參數:X為用來計算伽瑪分布的數值,Alpha是γ分布參數,Betaγ分布的一個參數。如果beta=1,GAMMADIST函數返回標準伽瑪分布。Cumulative為一邏輯值,決定函數的形式。如果cumulative為TRUE,GAMMADIST函數返回累積分布函數;如果為FALSE,則返回概率密度函數。

  實例:公式“=GAMMADIST(10,9,2,FALSE)”的計算結果等于0.032639,=GAMMADIST(10,9,2,TRUE)返回0.068094。

  28.GAMMAINV

  用途:返回具有給定概率的伽瑪分布的區間點,用來研究出現分布偏斜的變量。如果P=GAMMADIST(x,...),則GAMMAINV(p,...)=x。

  語法:GAMMAINV(probability,alpha,beta)

  參數:Probability為伽瑪分布的概率值,Alphaγ分布參數,Betaγ分布參數。如果beta=1,函數GAMMAINV返回標準伽瑪分布。

  實例:公式“=GAMMAINV(0.05,8,2)”返回7.96164386。

  29.GAMMALN

  用途:返回伽瑪函數的自然對數Γ(x)。

  語法:GAMMALN(x)

  參數:X為需要計算GAMMALN函數的數值。

  實例:公式“=GAMMALN(6)”返回4.787491743。

  30.GEOMEAN

  用途:返回正數數組或數據區域的幾何平均值??捎糜谟嬎憧勺儚屠钠骄鲩L率。

  語法:GEOMEAN(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...為需要計算其平均值的1到30個參數,除了使用逗號分隔數值的形式外,還可使用數組或對數組的引用。

  實例:公式“=GEOMEAN(1.2,1.5,1.8,2.3,2.6,2.8,3)”的計算結果是2.069818248。

  31.GROWTH

  用途:給定的數據預測指數增長值。根據已知的x值和y值,函數GROWTH返回一組新的x值對應的y值。通常使用GROWTH函數擬合滿足給定x值和y值的指數曲線。

  語法:GROWTH(known_y’s,known_x’s,new_x’s,const)

  參數:Known_y’s是滿足指數回歸擬合曲線y=b*m^x的一組已知的y值;Known_x’s是滿足指數回歸擬合曲線y=b*m^x的一組已知的x值的集合(可選參數);New_x’s是一組新的x值,可通過GROWTH函數返回各自對應的y值;Const為一邏輯值,指明是否將系數b強制設為1,如果const為TRUE或省略,b將參與正常計算。如果const為FALSE,b將被設為1,m值將被調整使得y=m^x。

  32.HARMEAN

  用途:返回數據集合的調和平均值。調和平均值與倒數的算術平均值互為倒數。調和平均值總小于幾何平均值,而幾何平均值總小于算術平均值。

  語法:HARMEAN(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...是需要計算其平均值的1到30個參數??梢允褂枚禾柗指魠档男问?,還可以使用數組或數組的引用。

  實例:公式“=HARMEAN(66,88,92)”返回80.24669604。

  33.HYPGEOMDIST

  用途:返回超幾何分布。給定樣本容量、樣本總體容量和樣本總體中成功的次數,HYPGEOMDIST函數返回樣本取得給定成功次數的概率。

  語法:HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,population_s,number_population)

  參數:Sample_s為樣本中成功的次數,Number_sample為樣本容量。Population_s為樣本總體中成功的次數,Number_population為樣本總體的容量。

  實例:如果某個班級有42名學生。其中22名是男生,20名是女生。如果隨機選出6人,則其中恰好有三名女生的概率公式是:“=HYPGEOMDIST(3,6,20,42)”,返回的結果為0.334668627。

  34.INTERCEPT

  用途:利用已知的x值與y值計算直線與y軸的截距。當已知自變量為零時,利用截距可以求得因變量的值。

  語法:INTERCEPT(known_y’s,known_x’s)

  參數:Known_y’s是一組因變量數據或數據組,Known_x’s是一組自變量數據或數據組。

  實例:如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96,B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92,則公式“=INTERCEPT(A1:A7,B1:B7)”返回87.61058785。

  35.KURT

  用途:返回數據集的峰值。它反映與正態分布相比時某一分布的尖銳程度或平坦程度,正峰值表示相對尖銳的分布,負峰值表示相對平坦的分布。

  語法:KURT(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...為需要計算其峰值的1到30個參數。它們可以使用逗號分隔參數的形式,也可以使用單一數組,即對數組單元格的引用。

  實例:如果某次學生考試的成績為A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96,則公式“=KURT(A1:A7)”返回-1.199009798,說明這次的成績相對正態分布是一比較平坦的分布。

  36.LARGE

  用途:返回某一數據集中的某個最大值。可以使用LARGE函數查詢考試分數集中第一、第二、第三等的得分。

  語法:LARGE(array,k)

  參數:Array為需要從中查詢第k個最大值的數組或數據區域,K為返回值在數組或數據單元格區域里的位置(即名次)。

  實例:如果B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92,,則公式“=LARGE(B1,B7,2)”返回90。

  37.LINEST

  用途:使用最小二乘法對已知數據進行最佳直線擬合,并返回描述此直線的數組。

  語法:LINEST(known_y’s,known_x’s,const,stats)

  參數:Known_y’s是表達式y=mx+b中已知的y值集合,Known_x’s是關系表達式y=mx+b中已知的可選x值集合,Const為一邏輯值,指明是否強制使常數b為0,如果const為TRUE或省略,b將參與正常計算。如果const為FALSE,b將被設為0,并同時調整m值使得y=mx。Stats為一邏輯值,指明是否返回附加回歸統計值。如果stats為TRUE,函數LINEST返回附加回歸統計值。如果stats為FALSE或省略,函數LINEST只返回系數m和常數項b。

  實例:如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96,B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92,則數組公式“{=LINEST(A1:A7,B1:B7)}”返回-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885。

  38.LOGEST

  用途:在回歸分析中,計算最符合觀測數據組的指數回歸擬合曲線,并返回描述該曲線的數組。

  語法:LOGEST(known_y’s,known_x’s,const,stats)

  參數:Known_y’s是一組符合y=b*m^x函數關系的y值的集合,Known_x’s是一組符合y=b*m^x運算關系的可選x值集合,Const是指定是否要設定常數b為1的邏輯值,如果const設定為TRUE或省略,則常數項b將通過計算求得。

  實例:如果某公司的新產品銷售額呈指數增長,依次為A1=33100、A2=47300、A3=69000、A4=102000、A5=150000和A6=220000,同時B1=11、B2=12、B3=13、B4=14、B5=15、B6=16。則使用數組公式“{=LOGEST(A1:A6,B1:B6,TRUE,TRUE)}”,在C1:D5單元格內得到的計算結果是:1.463275628、495.3047702、0.002633403、0.035834282、0.99980862、0.011016315、20896.8011、4、2.53601883和0.000485437。

  39.LOGINV

  用途:返回x的對數正態分布累積函數的逆函數,此處的ln(x)是含有mean(平均數)與standard-dev(標準差)參數的正態分布。如果p=LOGNORMDIST(x,...),那么LOGINV(p,...)=x。

  語法:LOGINV(probability,mean,standard_dev)

  參數:Probability是與對數正態分布相關的概率,Mean為ln(x)的平均數,Standard_dev為ln(x)的標準偏差。

  實例:公式“=LOGINV(0.036,2.5,1.5)”返回0.819815949。

  40.LOGNORMDIST

  用途:返回x的對數正態分布的累積函數,其中ln(x)是服從參數為mean和standard_dev的正態分布。使用此函數可以分析經過對數變換的數據。

  語法:LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev)

  參數:X是用來計算函數的數值,Mean是ln(x)的平均值,Standard_dev是ln(x)的標準偏差。

  實例:公式“=LOGNORMDIST(2,5.5,1.6)”返回0.001331107。

  41.MAX

  用途:返回數據集中的最大數值。

  語法:MAX(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...是需要找出最大數值的1至30個數值。

  實例:如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96,則公式“=MAX(A1:A7)”返回96。

  42.MAXA

  用途:返回數據集中的最大數值。它與MAX的區別在于文本值和邏輯值(如TRUE和FALSE)作為數字參與計算。

  語法:MAXA(value1,value2,...)

  參數:value1,value2,...為需要從中查找最大數值的1到30個參數。

  實例:如果A1:A5包含0、0.2、0.5、0.4和TRUE,則:MAXA(A1:A5)返回1。

  43.MEDIAN

  用途:返回給定數值集合的中位數(它是在一組數據中居于中間的數。換句話說,在這組數據中,有一半的數據比它大,有一半的數據比它小)。

  語法:MEDIAN(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...是需要找出中位數的1到30個數字參數。

  實例:MEDIAN(11,12,13,14,15)返回13;MEDIAN(1,2,3,4,5,6)返回3.5,即3與4的平均值。

  44.MIN

  用途:返回給定參數表中的最小值。

  語法:MIN(number1,number2,...)。

  參數:Number1,number2,...是要從中找出最小值的1到30個數字參數。

  實例:如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96,則公式“=MIN(A1:A7)”返回49;而=MIN(A1:A5,0,-8)返回-8。

  45.MINA

  用途:返回參數清單中的最小數值。它與MIN函數的區別在于文本值和邏輯值(如TRUE和FALSE)也作為數字參與計算。

  語法:MINA(value1,value2,...)

  參數:value1,value2,...為需要從中查找最小數值的1到30個參數。

  實例:如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=FALSE,則公式“=MINA(A1:A7)”返回0。

  46.MODE

  用途:返回在某一數組或數據區域中的眾數。

  語法:MODE(number1,number2,...)。

  參數:Number1,number2,...是用于眾數計算的1到30個參數。

  實例:如果A1=71、A2=83、A3=71、A4=49、A5=92、A6=88,則公式“=MODE(A1:A6)”返回71。

  47.NEGBINOMDIST

  用途:返回負二項式分布。當成功概率為常數probability_s時,函數NEGBINOMDIST返回在到達number_s次成功之前,出現number_f次失敗的概率。此函數與二項式分布相似,只是它的成功次數固定,試驗總數為變量。與二項分布類似的是,試驗次數被假設為自變量。

  語法:NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)

  Number_f是失敗次數,Number_s為成功的臨界次數,Probability_s是成功的概率。

  實例:如果要找10個反應敏捷的人,且已知具有這種特征的候選人的概率為0.3。那么,找到10個合格候選人之前,需要對不合格候選人進行面試的概率公式為“=NEGBINOMDIST(40,10,0.3)”,計算結果是0.007723798。

  48.NORMDIST

  用途:返回給定平均值和標準偏差的正態分布的累積函數。(3lian素材)

  語法:NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)

  參數:X為用于計算正態分布函數的區間點,Mean是分布的算術平均值,Standard_dev是分布的標準方差;Cumulative為一邏輯值,指明函數的形式。如果cumulative為TRUE,則NORMDIST函數返回累積分布函數;如果為FALSE,則返回概率密度函數。

  實例:公式“=NORMDIST(46,35,2.5,TRUE)”返回0.999994583。

  49.NORMSINV

  用途:返回標準正態分布累積函數的逆函數。該分布的平均值為0,標準偏差為1。

  語法:NORMSINV(probability)

  參數:Probability是正態分布的概率值。(3lian.com)

  實例:公式“=NORMSINV(0.8)”返回0.841621386。

  50.NORMSDIST

  用途:返回標準正態分布的累積函數,該分布的平均值為0,標準偏差為1。

  語法:NORMSDIST(z)

  參數:Z為需要計算其分布的數值。

  實例:公式“=NORMSDIST(1.5)”的計算結果為0.933192771。

  51.NORMSINV

  用途:返回標準正態分布累積函數的逆函數。該分布的平均值為0,標準偏差為1。

  語法:NORMSINV(probability)

  參數:Probability是正態分布的概率值。

  實例:公式“=NORMSINV(0.933192771)”返回1.499997779(即1.5)。

  52.PEARSON

  用途:返回Pearson(皮爾生)乘積矩相關系數r,它是一個范圍在-1.0到1.0之間(包括-1.0和1.0在內)的無量綱指數,反映了兩個數據集合之間的線性相關程度。

  語法:PEARSON(array1,array2)

  參數:Array1為自變量集合,Array2為因變量集合。

  實例:如果A1=71、A2=83、A3=71、A4=49、A5=92、A6=88,B1=69、B2=80、B3=76、B4=40、B5=90、B6=81,則公式“=PEARSON(A1:A6,B1:B6)”返回0.96229628。

  53.PERCENTILE

  用途:返回數值區域的K百分比數值點。例如確定考試排名在80個百分點以上的分數。

  語法:PERCENTILE(array,k)

  參數:Array為定義相對位置的數值數組或數值區域,k為數組中需要得到其排位的值。

  實例:如果某次考試成績為A1=71、A2=83、A3=71、A4=49、A5=92、A6=88,則公式“=PERCENTILE(A1:A6,0.8)”返回88,即考試排名要想在80個百分點以上,則分數至少應當為88分。

  54.PERCENTRANK

  用途:返回某個數值在一個數據集合中的百分比排位,可用于查看數據在數據集中所處的位置。例如計算某個分數在所有考試成績中所處的位置。

  語法:PERCENTRANK(array,x,significance)

  參數:Array為彼此間相對位置確定的數據集合,X為其中需要得到排位的值,Significance為可選項,表示返回的百分數值的有效位數。如果省略,函數PERCENTRANK保留3位小數。

  實例:如果某次考試成績為A1=71、A2=83、A3=71、A4=49、A5=92、A6=88,則公式“=PERCENTRANK(A1:A6,71)”的計算結果為0.2,即71分在6個分數中排20%。

  55.PERMUT

  用途:返回從給定數目的元素集合中選取的若干元素的排列數。(3lian素材)

  語法:PERMUT(number,number_chosen)

  參數:Number為元素總數,Number_chosen是每個排列中的元素數目。

  實例:如果某種彩票的號碼有9個數,每個數的范圍是從0到9(包括0和9)。則所有可能的排列數量用公式“=PERMUT(10,9)”計算,其結果為3628800。

  56.POISSON

  用途:返回泊松分布。泊松分布通常用于預測一段時間內事件發生的次數,比如一分鐘內通過收費站的轎車的數量。

  語法:POISSON(x,mean,cumulative)

  參數:X是某一事件出現的次數,Mean是期望值,Cumulative為確定返回的概率分布形式的邏輯值。

  實例:公式“=POISSON(5,10,TRUE)”返回0.067085963,=POISSON(3,12,FALSE)返回0.001769533。

  57.PROB

  用途:返回一概率事件組中落在指定區域內的事件所對應的概率之和。

  語法:PROB(x_range,prob_range,lower_limit,upper_limit)

  參數:X_range是具有各自相應概率值的x數值區域,Prob_range是與x_range中的數值相對應的一組概率值,Lower_limit是用于概率求和計算的數值下界,Upper_limit是用于概率求和計算的數值可選上界。

  實例:公式“=PROB({0,1,2,3},{0.2,0.3,0.1,0.4},2)”返回0.1,=PROB({0,1,2,3},{0.2,0.3,0.1,0.4},1,3)返回0.8。

  58.QUARTILE

  用途:返回一組數據的四分位點。四分位數通常用于在考試成績之類的數據集中對總體進行分組,如求出一組分數中前25%的分數。(3lian.com)

  語法:QUARTILE(array,quart)

  參數:Array為需要求得四分位數值的數組或數字引用區域,Quart決定返回哪一個四分位值。如果qurart取0、1、2、3或4,則函數QUARTILE返回最小值、第一個四分位數(第25個百分排位)、中分位數(第50個百分排位)、第三個四分位數(第75個百分排位)和最大數值。

  實例:如果A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則公式“=QUARTILE(A1:A5,3)”返回85。

  59.RANK

  用途:返回一個數值在一組數值中的排位(如果數據清單已經排過序了,則數值的排位就是它當前的位置)。

  語法:RANK(number,ref,order)

  參數:Number是需要計算其排位的一個數字;Ref是包含一組數字的數組或引用(其中的非數值型參數將被忽略);Order為一數字,指明排位的方式。如果order為0或省略,則按降序排列的數據清單進行排位。如果order不為零,ref當作按升序排列的數據清單進行排位。

  注意:函數RANK對重復數值的排位相同。但重復數的存在將影響后續數值的排位。如在一列整數中,若整數60出現兩次,其排位為5,則61的排位為7(沒有排位為6的數值)。

  實例:如果A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則公式“=RANK(A1,$A$1:$A$5)”返回5、8、2、10、4。

  60.RSQ

  用途:返回給定數據點的Pearson乘積矩相關系數的平方。

  語法:RSQ(known_y’s,known_x’s)

  參數:Known_y’s為一個數組或數據區域,Known_x’s也是一個數組或數據區域。

  實例:公式“=RSQ({22,23,29,19,38,27,25},{16,15,19,17,15,14,34})”返回0.013009334。

  61.SKEW

  用途:返回一個分布的不對稱度。它反映以平均值為中心的分布的不對稱程度,正不對稱度表示不對稱邊的分布更趨向正值。負不對稱度表示不對稱邊的分布更趨向負值。

  語法:SKEW(number1,number2,...)。

  參數:Number1,number2...是需要計算不對稱度的1到30個參數。包括逗號分隔的數值、單一數組和名稱等。

  實例:公式“=SKEW({22,23,29,19,38,27,25},{16,15,19,17,15,14,34})”返回0.854631382。

  62.SLOPE

  用途:返回經過給定數據點的線性回歸擬合線方程的斜率(它是直線上任意兩點的垂直距離與水平距離的比值,也就是回歸直線的變化率)。

  語法:SLOPE(known_y’s,known_x’s)

  參數:Known_y’s為數字型因變量數組或單元格區域,Known_x’s為自變量數據點集合。

  實例:公式“=SLOPE({22,23,29,19,38,27,25},{16,15,19,17,15,14,34})”返回-0.100680934。

  63.SMALL

  用途:返回數據集中第k個最小值,從而得到數據集中特定位置上的數值。

  語法:SMALL(array,k)

  參數:Array是需要找到第k個最小值的數組或數字型數據區域,K為返回的數據在數組或數據區域里的位置(從小到大)。

  實例:如果如果A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則公式“=SMALL(A1:A5,3)”返回78。

  64.STANDARDIZE

  用途:返回以mean為平均值,以standard-dev為標準偏差的分布的正態化數值。

  語法:STANDARDIZE(x,mean,standard_dev)

  參數:X為需要進行正態化的數值,Mean分布的算術平均值,Standard_dev為分布的標準偏差。

  實例:公式“=STANDARDIZE(62,60,10)”返回0.2。

  65.STDEV

  用途:估算樣本的標準偏差。它反映了數據相對于平均值(mean)的離散程度。

  語法:STDEV(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...為對應于總體樣本的1到30個參數。可以使用逗號分隔的參數形式,也可使用數組,即對數組單元格的引用。

  注意:STDEV函數假設其參數是總體中的樣本。如果數據是全部樣本總體,則應該使用STDEVP函數計算標準偏差。同時,函數忽略參數中的邏輯值(TRUE或FALSE)和文本。如果不能忽略邏輯值和文本,應使用STDEVA函數。

  實例:假設某次考試的成績樣本為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則估算所有成績標準偏差的公式為“=STDEV(A1:A5)”,其結果等于33.00757489。

  66.STDEVA

  用途:計算基于給定樣本的標準偏差。它與STDEV函數的區別是文本值和邏輯值(TRUE或FALSE)也將參與計算。

  語法:STDEVA(value1,value2,...)

  參數:value1,value2,...是作為總體樣本的1到30個參數??梢允褂枚禾柗指魠档男问?,也可以使用單一數組,即對數組單元格的引用。

  實例:假設某次考試的部分成績為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則估算所有成績標準偏差的公式為“=STDEVA(A1:A5)”,其結果等于33.00757489。

  67.STDEVP

  用途:返回整個樣本總體的標準偏差。它反映了樣本總體相對于平均值(mean)的離散程度。

  語法:STDEVP(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...為對應于樣本總體的1到30個參數。可以使用逗號分隔參數的形式,也可以使用單一數組,即對數組單元格的引用。

  注意:STDEVP函數在計算過程中忽略邏輯值(TRUE或FALSE)和文本。如果邏輯值和文本不能忽略,應當使用STDEVPA函數。

  同時STDEVP函數假設其參數為整個樣本總體。如果數據代表樣本總體中的樣本,應使用函數STDEV來計算標準偏差。當樣本數較多時,STDEV和STDEVP函數的計算結果相差很小。

  實例:如果某次考試只有5名學生參加,成績為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則計算的所有成績的標準偏差公式為“=STDEVP(A1:A5)”,返回的結果等于29.52287249。

  68.STDEVPA

  用途:計算樣本總體的標準偏差。它與STDEVP函數的區別是文本值和邏輯值(TRUE或FALSE)參與計算。

  語法:STDEVPA(value1,value2,...)

  參數:value1,value2,...作為樣本總體的1到30個參數??梢允褂枚禾柗指魠档男问剑部梢允褂脝我粩到M(即對數組單元格的引用)。

  注意:STDEVPA函數假設參數為樣本總體。如果數據代表的是總體的部分樣本,則必須使用STDEVA函數來估算標準偏差。

  實例:如果某次考試只有5名學生參加,成績為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則計算的所有成績的標準偏差公式為“=STDEVP(A1:A5)”,返回的結果等于29.52287249。

  69.STEYX

  用途:返回通過線性回歸法計算y預測值時所產生的標準誤差。標準誤差用來度量根據單個x變量計算出的y預測值的誤差量。

  語法:STEYX(known_y’s,known_x’s)

  參數:Known_y’s為因變量數據點數組或區域,Known_x’s為自變量數據點數組或區域。

  實例:公式“=STEYX({22,13,29,19,18,17,15},{16,25,11,17,25,14,17})”返回4.251584755。

  70.TDIST

  用途:返回學生氏t-分布的百分點(概率),t分布中的數值(x)是t的計算值(將計算其百分點)。t分布用于小樣本數據集合的假設檢驗,使用此函數可以代替t分布的臨界值表。

  語法:TDIST(x,degrees_freedom,tails)

  參數:X為需要計算分布的數字,Degrees_freedom為表示自由度的整數,Tails指明返回的分布函數是單尾分布還是雙尾分布。如果tails=1,函數TDIST返回單尾分布。如果tails=2,函數TDIST返回雙尾分布。

  實例:公式“=TDIST(60,2,1)”返回0.000138831。

  71.TINV

  用途:返回作為概率和自由度函數的學生氏t分布的t值。

  語法:TINV(probability,degrees_freedom)

  參數:Probability為對應于雙尾學生氏-t分布的概率,Degrees_freedom為分布的自由度。

  實例:公式“=TINV(0.5,60)”返回0.678600713。

  72.TREND

  用途:返回一條線性回歸擬合線的一組縱坐標值(y值)。即找到適合給定的數組known_y’s和known_x’s的直線(用最小二乘法),并返回指定數組new_x’s值在直線上對應的y值。

  語法:TREND(known_y’s,known_x’s,new_x’s,const)

  參數:Known_y’s為已知關系y=mx+b中的y值集合,Known_x’s為已知關系y=mx+b中可選的x值的集合,New_x’s為需要函數TREND返回對應y值的新x值,Const為邏輯值指明是否強制常數項b為0。

  73.TRIMMEAN

  用途:返回數據集的內部平均值。TRIMMEAN函數先從數據集的頭部和尾部除去一定百分比的數據點,然后再求平均值。當希望在分析中剔除一部分數據的計算時,可以使用此函數。

  語法:TRIMMEAN(array,percent)

  參數:Array為需要進行篩選并求平均值的數組或數據區域,Percent為計算時所要除去的數據點的比例。如果percent=0.2,則在20個數據中除去4個,即頭部除去2個尾部除去2個。如果percent=0.1,30個數據點的10%等于3個數據點。函數TRIMMEAN將對稱地在數據集的頭部和尾部各除去一個數據。

  實例:如果A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則公式“=TRIMMEAN(A1:A5,0.1)”返回62。

  74.TTEST

  用途:返回與學生氏-t檢驗相關的概率。它可以判斷兩個樣本是否來自兩個具有相同均值的總體。

  語法:TTEST(array1,array2,tails,type)

  參數:Array1是第一個數據集,Array2是第二個數據集,Tails指明分布曲線的尾數。如果tails=1,TTEST函數使用單尾分布。如果tails=2,TTEST函數使用雙尾分布。Type為t檢驗的類型。如果type等于(1、2、3)檢驗方法(成對、等方差雙樣本檢驗、異方差雙樣本檢驗)

  實例:公式“=TTEST({3,4,5,8,9,1,2,4,5},{6,19,3,2,14,4,5,17,1},2,1)”返回0.196016。

  75.VAR

  用途:估算樣本方差。

  語法:VAR(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...對應于與總體樣本的1到30個參數。

  實例:假設抽取某次考試中的5個分數,并將其作為隨機樣本,用VAR函數估算成績方差,樣本值為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則公式“=VAR(A1:A5)”返回1089.5。

  76.VARA

  用途:用來估算給定樣本的方差。它與VAR函數的區別在于文本和邏輯值(TRUE和FALSE)也將參與計算。

  語法:VARA(value1,value2,...)

  參數:value1,value2,...作為總體的一個樣本的1到30個參數。

  實例:假設抽取某次考試中的5個分數,并將其作為隨機樣本,用VAR函數估算成績方差,樣本值為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,則公式“=VARA(A1:A5,TRUE)”返回1491.766667。

  77.VARP

  用途:計算樣本總體的方差。

  語法:VARP(number1,number2,...)

  參數:Number1,number2,...為對應于樣本總體的1到30個參數。其中的邏輯值(TRUE和FALSE)和文本將被忽略。

  實例:如果某次補考只有5名學生參加,成績為A1=88、A2=55、A3=90、A4=72、A5=85,用VARP函數估算成績方差,則公式“=VARP(A1:A5)”返回214.5。

  78.VARPA

  用途:計算樣本總體的方差。它與VARP函數的區別在于文本和邏輯值(TRUE和FALSE)也將參與計算。

  語法:VARPA(value1,value2,...)

  參數:value1,value2,...作為樣本總體的1到30個參數。

  實例:如果某次補考只有5名學生參加,成績為A1=88、A2=55、A3=90、A4=72、A5=85,用VARPA函數估算成績方差,則公式“=VARPA(A1:A5)”返回214.5。

  79.WEIBULL

  用途:返回韋伯分布。使用此函數可以進行可靠性分析,如設備的平均無故障時間。

  語法:WEIBULL(x,alpha,beta,cumulative)

  參數:X為用來計算函數值的數值,Alpha分布參數,Beta分布參數,Cumulative指明函數的形式。

  實例:公式“=WEIBULL(98,21,100,TRUE)”返回0.480171231,=WEIBULL(58,11,67,FALSE)返回0.031622583。

  80.ZTEST

  用途:返回z檢驗的雙尾P值。Z檢驗根據數據集或數組生成x的標準得分,并返回正態分布的雙尾概率??梢允褂么撕瘮捣祷貜哪晨傮w中抽取特定觀測值的似然估計。

  語法:ZTEST(array,x,sigma)

  參數:Array為用來檢驗x的數組或數據區域。X為被檢驗的值。Sigma為總體(已知)標準偏差,如果省略,則使用樣本標準偏差。

  實例:公式“=ZTEST({3,6,7,8,6,5,4,2,1,9},4)”返回0.090574。


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