本篇關于介紹Excel統(tǒng)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(qū)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(qū)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(qū)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(fā)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(qū)間的可選下界，B是數值x所屬區(qū)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(qū)間的可選下界，B數值x所屬區(qū)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(tǒng)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(qū)域，Expected_range是包含行列匯總的乘積與總計值之比的數據區(qū)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(qū)間，它是樣本平均值任意一側的區(qū)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(qū)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(qū)域內的置信度為95%。公式“=CONFIDENCE(0.05，5，46)”返回1.44，即考試成績?yōu)?0±1.44分。

11.CORREL

用途：返回單元格區(qū)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(qū)域。Array2第二組數值單元格區(qū)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(tǒng)計數組或單元格區(qū)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(tǒng)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(qū)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(tǒng)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)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(qū)域，Array2是第二個所含數據為整數的單元格區(qū)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(xù)一分鐘的發(fā)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(qū)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(tài)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(qū)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(qū)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(qū)間內，每個區(qū)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(qū)域的引用。Bins_array是數據接收區(qū)間，為一數組或對數組區(qū)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(qū)域，Array2是第二個數組或數據區(qū)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?？捎盟芯烤哂衅珣B(tài)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(qū)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(qū)域的幾何平均值?？捎糜谟嬎憧勺儚屠?span id="qqqqqqq" class="keyword">平均增長率。

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档男问剑€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(tài)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?yōu)锳1=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(tài)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?？梢允褂肔ARGE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(qū)域，K為返回值在數組或數據單元格區(qū)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(tǒng)=mx+b中已知的y值集合，Known_x’s是關系表達式y(tǒng)=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(tǒng)計值。如果stats為TRUE，函數LINEST返回附加回歸統(tǒng)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(tài)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(tài)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(tài)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(tài)分布的累積函數，其中l(wèi)n(x)是服從參數為mean和standard_dev的正態(tài)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(qū)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(qū)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(qū)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(tài)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(tài)分布函數的區(qū)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(tài)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(tài)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(tài)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(tài)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(tài)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(qū)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(qū)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?yōu)锳1=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?yōu)锳1=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(fā)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(qū)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(qū)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(qū)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(xù)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(qū)域，Known_x’s也是一個數組或數據區(qū)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(qū)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(qū)域，K為返回的數據在數組或數據區(qū)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(tài)化數值。

語法：STANDARDIZE(x，mean，standard_dev)

參數：X為需要進行正態(tài)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?？梢允褂枚禾柗指舻膮敌问?，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(qū)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。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：假設某次考試的部分成績?yōu)锳1=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?？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：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?yōu)锳1=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(qū)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?，也可以使用單一數組(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?yōu)锳1=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(qū)域，Known_x’s為自變量數據點數組或區(qū)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(qū)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(qū)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?yōu)锳1=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(qū)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?yōu)锳1=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(tài)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(qū)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。