Excel-公式大全-最全
什么是中国梦-
Excel
函数大全
第一章：
统计函数
用途：
返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值，该函数可以评测
数据
(
例如学生的某科考试
成绩
)
的离散度。
语法：
AVEDEV(number
1
，
number2
，
...)
参数：
Number1
、
number2
、
...
是用来计算绝对偏差平均值的一组参数，
其个数可以在
1
～
30
个之
间。
实例：
如果
A1=79
、
A2=62
、
A3=45
、
A4=90
、
A5=25
，则公式“
=AVEDE
V(A1:A5)
”返回
20.16
。
E
用途：
计算所有参数的算术平均值。
语法：
A
VERAGE(number1
，
number2
，
...)
。
参数：
N
umber1
、
number2
、
...
是要计算平均值的
1
～
30
个参数。
实例：
如
果
A1:A5
区域命名为分数，
其中的
数值分别为
100
、
70
、
92
、
47
和
82
，
则公式
“
=AVERAGE(
分
数
)
”返回
78.2
< br>。
EA
<
/p>
用途：
计算参数清单中数值的平均值。它与
AVERAGE
函数的区别在于不仅数字，而且文本和逻辑
值
(
如
TRUE
和
FALSE)
也参与计算。
语法：
A
VERAGEA(value1
，
value2
，
...)
参数：
value1
、
v
alue2
、
...
为需要计算平均值
的
1
至
30
个
单元格、单元格区域或数值。
<
/p>
实例：
如果
A1=76
< br>、
A2=85
、
A3=TRUE
，则公式“
=AVERAGEA(A1:A3)
”返回
54(
即
76+85+
1/3=54)
。
ST
用途：
返回
Beta
分布累积函数的函数值。
Beta
分布累积函数通常用于研究样本集合中某些事物的
发生和变化情况。例如，人们一天
中看电视的时间比率。
语法：
BETADIST(x
，
alpha
，
beta
，
A
，
B)
参数：
X
用
来进行函数计算的值，须居于可选性上下界
(A
和
B)
之间。
Alpha
分布
的参数。
Beta
分
布的参数。
A
是数值
x
所属区间
的可选下界，
B
是数值
x
所属区间的可选上界。
实例：
公式“
=BETADIST(2
，
8
，
10<
/p>
，
1
，
3)
”返回
0.685470581
。
V
用途：
返回
beta
分布累积函数的逆函数值。即，如果
probability=BETADIST(x
，
...)
，则
BETAINV(probability
，
...)=x<
/p>
。
beta
分布累积函数可用于项目设计
，在给出期望的完成时间和变化参数
后，模拟可能的完成时间。
语法：
B
ETAINV(probability
，
alpha
，
beta
，
A
，
B)
参数：
Probability
为
Beta
分布的概率值，
Alpha
分布的参数，
Beta
分布的参数，
A
数值
x
所属
区间的可选下界，
B
数值
x<
/p>
所属区间的可选上界。
实例：
公式“
=BETAINV(0.685470581
，
8
，
10
，
1
，
3)
”返回
2
。
IST
用途：
返回一元二项式分布的概率值。
BINOMDIST
函数适用于固定次数的独立实验，
实验的结
果只
包含成功或失败二种情况，且成功的概率在实验期间固定不变。例如，它可以计算掷
10
次硬币时正面朝
上
6
次的概率。
语法：
BINOMDIST(num
ber_s
，
trials
，
probability_s
，
cumulat
ive)
1
参数：
N
umber_s
为实验成功的次数，
Trials
为独立实验的次数，
Probability_s
为
一次实验中成
功的概率，
Cumulative
是一个逻辑值，用于确定函数的形式。如果
cumulative
为
TRUE
，则
BINOM
DIST
函
数返回累积分布函数，即至多
number_s
次成功的概率
;
如果为
FALSE
，返回概率密度函数，即
number_s
次成功的概率。
实例：
抛
硬币的结果不是正面就是反面，第一次抛硬币为正面的概率是
0.5
。则掷硬币
10
次中
6
次的计算公式为“
=BINOMDIST(6
，<
/p>
10
，
0.5
，
FALSE)
”，计算的结果等于
0.
205078
T
用途：
返回
c2
分
布的单尾概率。
c2
分布与
c2
检验相关。使用
c2
检验可以比较观察值和期
望值。
例如，某项遗传学实验假设下一代植物将呈现出某一组颜色。使用此函数比较观测
结果和期望值，可以确
定初始假设是否有效。
语法：
C
HIDIST(x
，
degrees_freedom)
参数：
X
是用来计算
c2
分布单尾概率的数值，
Degrees_freedom
是自由度。
< br>
实例：
< br>公式“
=CHIDIST(1
，
2)
”的计算结果等于
0.606530663
。
用途：
返回
c2
分布
单尾概率的逆函数。如果
probability=CHIDIST(x
，
?)
，则
CHIINV(p
robability
，
?)=x
。使
用此函数比较观测结果和期望值，可以确定初始假设是否有效。
语法：
C
HIINV(probability
，
degrees_fr
eedom)
参数：
Probability
为
c2
< br>分布的单尾概率，
Degrees_freedom
为自
由度。
实例：
公式“
=CHIINV(0.5
，
2)
”返回
1.386293564
。
T
用途：
返回相关性检验值，即返回
c2
分布的统计值和相应的自由度，可使用
c2
检验确定假设值
是否被实验所证实。
语法：
CHITEST(actua
l_range
，
expected_range)
参数：
A
ctual_range
是包含观察值的数据区域，
Expec
ted_range
是包含行列汇总的乘积与总计值
之比的数据
区域。
实例：
如果
A1=1
、
A2=2
、
A3=3
、
B1=4
、
B2=5
、
B3=6
，
则公式
< br>“
=CHITEST(A1:A3
，
B1:B3)
”
返回
0.0623
49477
。
ENCE
用途：
返回总体平均值的置信区间，
它是样本平均值任意一侧的区域。例如，某班学生参加考试，
依照给定的置信度，可以确
定该次考试的最低和最高分数。
语法：
CONFIDENCE(alpha
，
standard_dev
，
s
ize)
。
参数：
Alpha
< br>是用于计算置信度
(
它等于
10
0*(1-alpha)%
，如果
alpha
< br>为
0.05
，则置信度为
95%
)
的显著水平参数，
Standard_dev
是数据区域的总体标准偏差，
Size
为样本容量。<
/p>
实例：<
/p>
假设样本取自
46
名学生的考试成绩，他
们的平均分为
60
，总体标准偏差为
5
分，
则平均分
在下列区域内的置信度为
95%
。公式“
=CONFIDENC
E(0.05
，
5
，
< br>46)
”返回
1.44
，即考试
成绩为
60
±
1.44
分。
用途：
返回单元格区域
array1
和
array2
之间的相关系数。它可以确定两
个不同事物之间的关系，
例如检测学生的物理与数学学习成绩之间是否关联。
语法：
CORREL(array1
，
array2)
参数：
A
rray1
第一组数值单元格区域。
Array2
第二组数值单元格区域。
实例：
如果
A1=90
、
A2=86
、
A3=65
、
A4=54
、
A5=36
、
B1=89
、
B2=83
、
B3=6
0
、
B4=50
、
B5=32
，则公
式“
=CORR
EL(A1:A5
，
B1:B5)
”返
回
0.998876229
，可以看出
A
、
B
两列数据具有很高的相关性。<
/p>
用途：
返回数字参数的个数。它可以统计数组或单元格区域中含有数字
的单元格个数。
语法：
COUNT(value1
，
< br>value2
，
...)
。
2
参数：
v
alue1
，
value2
，
...
是包含或引用各种类型数据的参数
(1<
/p>
～
30
个
)
，其中只有数字类型的
数据才能被统计。
实例：
如
果
A1=90
、
A2=
人数、
A3=
〞〞、
A4=5
4
、
A5=36
，则公式“
=COUNT(A1:A5)
”返回
3
。
用途：
返回参数组中非空值的数目。
利用函数
COUNTA
可以计算数组或单元格区域中数据项的个数。
语法：
COUNTA(value1
，
value
2
，
...)
说明
:value1
，
value2
，
...
所要计数的值，参数个数为
1
～
30
个。在这种情况下的参数可以是任
何类型，它
们包括空格但不包括空白单元格。如果参数是数组或单元格引用，则数组或引用中的空白单元
格将被忽略。如果不需要统计逻辑值、文字或错误值，则应该使用
COUNT
函数。
实例：
如果
A1=6.28
< br>、
A2=3.74
，其余单元格为空，则公式“
=COUNTA(A1:A7)
”的计算结果等于
2
。
LANK
用途：
计算某个单元格区域中空白单元格的数目。
语法：
COUNTBLANK(range)
参数：
R
ange
为需要计算其中空白单元格数目的区域。
实例：
如
果
A1=88
、
A2=55
、
A3=
、
A4=72<
/p>
、
A5=
，则公式“
=COUNTBLANK(A1:A5)
”返回
2
。
F
用途：
计算区域中满足给定条件的单元格的个数。
< br>
语法：
< br>COUNTIF(range
，
criteria)
参数：
R
ange
为需要计算其中满足条件的单元格数目的单元格区域。
Criteria
为确定哪些单元格
将被计算在内的条件，其形
式可以为数字、表达式或文本。
用途：
返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数。利用协方差可
以研究两个数据集合之间
的关系。
语法：
COVAR(array1<
/p>
，
array2)
参数：
Array1
是第一个所含数据为整数的单元格区域，
Array2
是第二个所含数据为整数的单元格
区域。
实例：
如
果
A1=3
、
A2=2
、
A3=1
、
B1=3600
、
B2=1500
、
< br>B3=800
，则公式“
=COVAR(A1:A3
，
B1:B3)
”
返回
933.3333333
。
NOM
用途：
返
回使累积二项式分布大于等于临界值的最小值，其结果可以用于质量检验。例如决定最
多
允许出现多少个有缺陷的部件，才可以保证当整个产品在离开装配线时检验合格。
语法：
C
RITBINOM(trials
，
probability_
s
，
alpha)
参数：
Trials
是伯努利实验的次数，
Probability_s
是
一次试验中成功的概率，
Alpha
是临界值。
实例：
公式“
=CRITBINOM(10
，
0.9
，
0.75)
”返回<
/p>
10
。
用途：
返回数据点与各自样本平均值
的偏差的平方和。
语法：
DEVSQ(number1
，
number2
，
...)
参数：
N
umber1
、
number2
、
...
是用于计算偏差平方和的
1
到
30
个参数。它们可以是用逗号分隔
的数值，也可以是数组引用。
实例：
如果
A1=90
、
A2=86
、
A3=65
、
A4=54
、
A5=36
，则公式“
=DEVSQ
(A1:A5)
”返回
2020.8
。
IST
用途：
返回指数分布。该函数可以建立事件之间的时间间隔模型
，如估计银行的自动取款机支付
一次现金所花费的时间，从而确定此过程最长持续一分钟
的发生概率。
< br>语法：
EXPONDIST(x
，
lambda
，
cumulative)
。
参数：
X
函数的数值，
Lambda<
/p>
参数值，
Cumulative
为确定指
数函数形式的逻辑值。
如果
cumulative
为
TRUE
，
EXPOND
IST
返回累积分布函数
;
如果
cumulative
为
FALSE
，则返回概率密度函数。
3
<
/p>
实例：
公式“
=EXPONDIST(0
.2
，
10
，
TRUE)
”返回
0.864665
，
=EXPONDIST(0.2
，
10
，
FALSE)
返回
< br>1.353353
。
用途：
返回
F
概率分布，它可以确定两个数据系列是否存在变化程度上的不同。例如，通过分析
某一班级男、女生的考试分数，确定女生分数的变化程度是否与男生不同。
< br>
语法：
< br>FDIST(x
，
degrees_freedom1<
/p>
，
degrees_freedom2)
参数：
X
是用来计算概率分布的区间点，
Degrees_freedo
m1
是分子自由度，
Degrees_freedom2
是
分母自由度。
实例：
公式“
=FDIST(1
，
90
，
89)
”返回
0.500157305
。
用途：
返回
F
概率分
布的逆函数值，
即
F
分布的临界值。<
/p>
如果
p=FDIST(x
，
„
)
，
则
< br>FINV(p
，
„
)=x
。
语法：
FINV(probability
，
degrees_freedom1
，
de
grees_freedom2)
参数：
Probability
是累积
F
分布的概率值，
Degrees_freedom1
是分子自由度，
Degrees_freedom2
< br>是分母自由度。
实例：
公式“
=FINV(0.1
，
86
，
74)
”返回
1.337888023
。
用途：
返回点
x
的<
/p>
Fisher
变换。该变换生成一个近似正态分布而非偏斜的函数
，使用此函数可以
完成相关系数的假设性检验。
语法：
FISHER(x)
参数：
X
为
一个数字，在该点进行变换。
<
/p>
实例：
公式“
=FISHER(0.55
)
”返回
0.618381314
。<
/p>
INV
用途：
返回
Fisher
变换的逆函数值，如果
y=FISHER(x)
，则
FISHERINV(y)=x
。上述变换可以分析
数据区域或数组之间的相关性。
语法：
FISHERINV(y)
参数：
Y
为一个数值，在该点进行反变换。
实例：
公式“
=FISHERINV(0.765)
”返回
0.64401
2628
。
ST
用途：
根据一条线性回归拟合线返回
一个预测值。使用此函数可以对未来销售额、库存需求或消
费趋势进行预测。
语法：
FORECAST(x
，
known_y
’
s
，
known_x
’
s)
。
参数：
X
为需要进行预测的数据点的
X
坐标
(
自变量值
)
。<
/p>
Known_y
’
s
是从满足线性拟合直线
y=kx+b
的点集合中选出的一组
已知的
y
值，
Known_x
’
s
是从满足线性拟合直线
y=kx+b
的点集合中选出的一组已
知的
x
值。
实例：
公式“
=FORECAST(16
，
{7
，
8
，
9
，
11
，
15}
，<
/p>
{21
，
26
，
32
，
36
，
42})
”返回
4.37831858
4
。
NCY
用途：
以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。它可以
计算出在给定的值域和接收区间
内，每个区间包含的数据个数。
语法：
F
REQUENCY(data_array
，
bins_arr
ay)
参数：
< br>Data_array
是用来计算频率一个数组，或对数组单元区域的引用。
Bins_array
是数据接收
区间，为
一数组或对数组区域的引用，设定对
data_array
进行
频率计算的分段点。
用途：
返
回
F
检验的结果。它返回的是当数组
1
和数组
2
的方差无明显差异时的单尾概
率，可以
判断两个样本的方差是否不同。例如，给出两个班级同一学科考试成绩，从而检
验是否存在差别。
语法：
FTEST(array1
，
array2)
参数：
Array1
是第一个数组或数据区域，
Array2
是第二个数组或数据区域。
4
实例：
如果
A1=71
、
A2=83
、
A3=76
、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
、
A7=96
，
B1=5
9
、
B2=70
、
B3=80
、
B4=90
、
B5=89
、
B6=84
、
B7=92
，则公式“
=FTE
ST(A1:A7
，
B1:B7)
”返
回
0.519298931
。
IST
用途：
返
回伽玛分布。可用它研究具有偏态分布的变量，通常用于排队分析。
语法：
G
AMMADIST(x
，
alpha
，
beta
，
cumulative)<
/p>
。
参数：
X
为用来计算伽玛分布的数值，
Alpha
是
γ
分布
参数，
Beta
γ
分布的一个参数。<
/p>
如果
beta=1
，
GAMMADIST
函数返回标准伽玛分布。
Cumul
ative
为一逻辑值，
决定函数的形式。
如果
cumulative
为
TR
UE
，
GAMMADIST
函数返回累
积分布函数
;
如果为
FALSE
，则返回概率密度函数。
实例：
公式“
=GAMMADIST(10
，
9
，
2
，
FALSE)
”的计算结果等于
0.032639
，
=GAMMADIST(10
，
9
，
2
，
TRUE)
返回
0.068094
。
NV
用途：
返
回具有给定概率的伽玛分布的区间点，用来研究出现分布偏斜的变量。如果
P=GAMM
ADIST(x
，
...)
，则
GAMMAINV(p
，
...)=x
。
语法：
GAMMAINV(probability
，
alpha
，
beta)
参数：
P
robability
为伽玛分布的概率值，
Alpha
γ
分布参数，
Beta
γ
分布参数。如果
beta=1
，函
数
GAMMAINV
返回标准伽玛分布
。
实例
：
公式“
=GAMMAINV(0.05
，
8
，
2)
”返回
7.96164386
。
N
用途：
返
回伽玛函数的自然对数
Γ
(x)
。
语法：
GAMMALN(x)
参数：
X
为
需要计算
GAMMALN
函数的数值。
实例：
公
式“
=GAMMALN(6)
”返回
4
.787491743
。
N
用途：
返回正数数组或数据区域的几
何平均值。可用于计算可变复利的平均增长率。
语法：
GEOMEAN(numbe
r1
，
number2
，
...)
参数：
Number1
，
number2
，
...
为需要计算其平均值的
1
到
30
个参数，除了使用逗
号分隔数值的
形式外，还可使用数组或对数组的引用。
实例：
公
式“
=GEOMEAN(1.2
，
1.
5
，
1.8
，
2.3
，
2.6
，
2.8
，
3)
”的计算结果是
2.069818248
。
用途：
给
定的数据预测指数增长值。根据已知的
x
值和
< br>y
值，函数
GROWTH
返回一
组新的
x
值对应
的
y
值。通常使用
GROWTH
函数
拟合满足给定
x
值和
y
值的指数曲线。
语法：
GROWTH(known_y
’
s
，
known_x
’
s
，
new_x
< br>’
s
，
const)
参数：
K
nown_y
’
s
是满足指数回归拟合
曲线
y=b*m^x
的一组已知的
y<
/p>
值
;Known_x
’
< br>s
是满足指数
回归拟合曲线
y
=b*m^x
的一组已知的
x
值的集合
(
可选参数
);New_x
’
s
是一组新的
x
值，可通过
GROWTH
函数返回各自对应的
y
值
;Const
为一逻辑值，指明是否将系数
b
强制设为
< br>1
，如果
const
为
TRUE
或省略，
b
将
参与正常计算。如果
const
为
FA
LSE
，
b
将被设为
< br>1
，
m
值将被调整使得
y=m^x
。
N
用途：
返回数据集合的调和平均值。
调和平均值与倒数的算术平均值互为倒数。调和平均值总小
于几何平均值，而几何平均值
总小于算术平均值。
语法：
HARMEAN(number1
，
number2
，
...)
参数：
N
umber1
，
number2
，
...
是需要计算其平均值的
1
到
30
个参数。可以使用逗号分隔参数的
形式，还可以使用数组或数组的引用。
实例：
公式“
=HARMEAN(66
，
88
，<
/p>
92)
”返回
80.24669604<
/p>
。
MDIST
用途：
返回超几何分布。给定样本容
量、样本总体容量和样本总体中成功的次数，
HYPGEOMDIST
< br>函数返回样本取得给定成功次数的概率。
5
<
/p>
语法：
HYPGEOMDIST(sample_s
，
number_sample
，
< br>population_s
，
number_popul
ation)
参数：
Sample_s
为样本中成功的次数，
Numb
er_sample
为样本容量。
Population_s<
/p>
为样本总体中
成功的次数，
Number
_population
为样本总体的容量。
实例：
如
果某个班级有
42
名学生。其中
22<
/p>
名是男生，
20
名是女生。如果随机选出
6
人，则其中
恰好有三名女生的概率公
式是
:
“
=HYPGEOMDIST(
3
，
6
，
20
，
42)
”，返回的结果为
0.334668627
。
EPT
用途：
利
用已知的
x
值与
y
值计算直线与
y
轴的截距。当已知自变量为零时，利用截距
可以求得
因变量的值。
语法：
INTERCEPT(kno
wn_y
’
s
，
known_x
’
s)
参数：
Known_y
’
s
是一组因变量数据或数据组，
< br>Known_x
’
s
是一组自变
量数据或数据组。
实例：
如果
A1=71
、<
/p>
A2=83
、
A3=76
、
A4=49
、
A5=92<
/p>
、
A6=88
、
A7=96
，
B1=59
、
B2=70
、
B3=80
、
B4=90
、
B5=89
、
B6=84
、
B7=9
2
，则公式“
=INTERCEPT(A1:A7
，
B1:B7)
”返回
87
.61058785
。
用途：
返回数据集的峰值。它反映与
正态分布相比时某一分布的尖锐程度或平坦程度，正峰值表
示相对尖锐的分布，负峰值表
示相对平坦的分布。
语法：
KURT(number1
，
number2
，
...)
参数：
N
umber1
，
number2
，
...
为需要计算其峰值的
1
到
30
个参数。它们可以使用逗号分隔参数
的形式，也可以使用单一数组，即对数组单元格的引用。
实例：
如
果某次学生考试的成绩为
A1=71
、
A2=83
、
A3=76
、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
、
A7=96
，则公式
“
=KURT(A1:A7)
”返回
-1.199009798
，说明这次的成
绩相对正态分布是一比较平坦的分布。
用途：
返回某一数据集中的某个最大
值。可以使用
LARGE
函数查询考试分数集中第一、第二、第
三等的得分。
语法：
LARGE(array
，
k)
参数：
Array
为需要从中查询第
k
个最大值的数组或数据区域，
K
为返回值在数组或数据单元格区
域里的位置
(
即名次
)
。
实例：
如
果
B1=59
、
B2=70
、
B3=80
、
B4=9
0
、
B5=89
、
B6=84
、
B7=92
，，则公
式“
=LARGE(B1
，
B7
，
2)
”返回
90<
/p>
。
用途：
使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合，并返回描述此直
线的数组。
语法：
LINEST(known_y
’
< br>s
，
known_x
’
s
，
const
，
stats)
参数：
Known_y
’
s
是表达式
y=mx+b
中已知的
y
值集合，
Known_x
’
s
是关系表达式
y=mx+b
中已知
的可选
x
值集合
，
Const
为一逻辑值，指明是否强制使常数
b
为
0
，如果
const
为
TRUE
或省略
，
b
将参与
正常计算。如果
const
为
FALSE
，
b
将被设为
0
，并同时调整
m
值使得
y=mx<
/p>
。
Stats
为一逻辑值，指明是
否返回附加回归统计值。如果
stats
为<
/p>
TRUE
，函数
LINEST
返回附加回归统计值。如果
stats
为
FALSE
或
省略，函数
LINEST
只返回系数
m
和常数项
b
。
实例：
如果
A1=71
、
A2=83
、
A3=76
、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
、
A7=96
，
B1=5
9
、
B2=70
、
B3=80
、
B4=90
、
B5=89
、
B6=84
< br>、
B7=92
，则数组公式“
{
=LINEST(A1:A7
，
B1:B7)}
”返回
-0.174244885
、
-0.174244885
、
-0.17424488
5
、
-0.174244885
、
-0.174244885
、
-0.17
4244885
、
-0.174244885
< br>。
用途：
在回归分析中，计算最符合观测数据组的指数回归拟合曲线，并
返回描述该曲线的数组。
语法：
LOGEST(known_y
’
s
，
known_x
’
s
，
const
< br>，
stats)
参数：
Known_y
’
s
是一组符合
y=b*m^x
函数关
系的
y
值的集合，
Known_x
’
s
是一组符合
y
=b*m^x
运算关系的可选
x
值集合
，
Const
是指定是否要设定常数
b
为
1
的逻辑值，
如果
const
设定为
TRUE
或省略，
则常数项
b
将通过计算求得。
6
实例：
如果某公司的新产品销售额呈指数增长，
依次为
A1=33100
、
A2=47300
、
A3=69000
、
A4
=102000
、
A5=150000
和
A6=220000
，
同时
B1=11
、
B2=12
、
B3=13
、
B4=14
、
B5=15
、
B6=
16
。
则使用数组公式
“
{=LOGEST(A1:A6
，
B1:B6
，
TRUE
，
TRU
E)}
”
，
在
C1:D5
单元格内得到的计算结果是
:1.46327562
8
、
495.3047702
、
0.002633403
、
0.03583
4282
、
0.99980862
、<
/p>
0.011016315
、
20896.
8011
、
4
、
2.53601883
和
0.000485437
。
用途：
返回
x
的对数
正态分布累积函数的逆函数，此处的
ln(x)
是含有
mean(
平均数
)
与
standard-dev(
标准差
)
参数的正态分布。如果
p=LOGNORMDIST(x
，
...)
，那么
L
OGINV(p
，
...)=x
。
语法：
LOGINV(probability
，
mean
，
standard_dev)
参数：
P
robability
是与对数正态分布相关的概率，
Mean
为
ln(x)
的平均数，
Standard_dev
为
ln(x)
的标准偏差。
实例：
公式“
=LOGINV(0.036
，
2.5
，
1
.5)
”返回
0.819815949
。
MDIST
用途：
返回
x
的对数正态分布的累积函数，
其中
l
n(x)
是服从参数为
mean
和
standard_dev
的正态
分布。使
用此函数可以分析经过对数变换的数据。
语法：
LOGNORMDIST(x
，
mean
，
standard_dev)
参
数：
X
是用来计算函数的数值，
Mea
n
是
ln(x)
的平均值，
Standard_dev
是
ln(x)
的标准偏差。
<
/p>
实例：
公式“
=LOGNORMDIST
(2
，
5.5
，
1.6)
”返回
0.001331107
。
用途：
返回数据集中的最大数值。
语法：
M
AX(number1
，
number2
，
...)
< br>参数：
Number1
，
num
ber2
，
...
是需要找出最大数值
的
1
至
30
个
数值。
实例：
如果
A1=71
、
A2=83
、
A3=76
、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
、
A7=96
，则公式“
=MAX(A1:A7)
”
返回
96
。
用途：
返回数据集中的最大数值。它
与
MAX
的区别在于文本值和逻辑值
(
如
TRUE
和
FALSE)
作为数
字参与计算。
语法：
M
AXA(value1
，
value2
，
...)
参数：
value1
，
value
2
，
...
为需要从中查找最大数值的
1
到
30
个参
数。
实
例：
如果
A1:A5
包含
0
、
0.2
、
0.5
、
0.4
和
TRUE
，则
:MAXA(A1:A5)
返回
1
。
用途：
返
回给定数值集合的中位数
(
它是在一组数据中居于中间的数。换
句话说，在这组数据中，
有一半的数据比它大，有一半的数据比它小
)
。
语法：
MEDIAN(number1
，
number2
，
...)
参数：
N
umber1
，
number2
，
...
是需要找出中位数的
1
到
30
个数字参数。
实例：
M
EDIAN(11
，
12
，
13
，
14
，
15)
返回
13;MEDIAN(1
，
2
，
3
< br>，
4
，
5
，
6)
返回
3.5
< br>，即
3
与
4
的平
均值。
用途：
返回给定参数表中的最小值。
语法：
M
IN(number1
，
number2
，
...)
。
参数：
N
umber1
，
number2
，
...
是要从中找出最小值的
1
到
30
个数字参数。
实例：
如
果
A1=71
、
A2=83
、
A3=76
、
A4=4
9
、
A5=92
、
A6=88
、
A7=96
，则公式
“
=MIN(A1:A7)
”返回
49
;
而
=MIN(A1:A5
，
0
，
-8)
返回
-8
。
用途：
返回参数清单中的最小数值。
它与
MIN
函数的区别在于文本值和逻辑值
(
如
TRUE
和
< br>FALSE)
也作为数字参与计算。
语法：
M
INA(value1
，
value2
，
...)
7
参数：
value1
，
value2
，
...
为需要从中查找最小数值的
1
到
30
个参数。
实例：
如果
A1=71
、
A
2=83
、
A3=76
、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
、
A7=FALSE
，则公式“
=MINA(A1:A7)
”
返回
0
。
用途：
返
回在某一数组或数据区域中的众数。
语法：
MODE(number1<
/p>
，
number2
，
...)
。
参数：
Number1
，
number2
，
...
是用于众数计算的
1
到
30
个参数。
实例：
如果
A1=71
、
A2=83
、
A3=71
、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
，则公式“
=MODE(A1:A6)
”返回
71
。
OMDIST
用途：
返
回负二项式分布。当成功概率为常数
probability_s
时，函数
NEGBINOMDIST
返回在到达
number_s
次成功之前，
< br>出现
number_f
次失败的概率。此函数与二项式分
布相似，
只是它的成功次数固定，
试验总数为变量。与二项分布
类似的是，试验次数被假设为自变量。
语法：
NEGBINOMDIST(
number_f
，
number_s
，
probability_s)
Number_f
是失败次数，
Num
ber_s
为成功的临界次数，
Probability_s<
/p>
是成功的概率。
实例：
如果要找
10
个反应敏捷的人，且已知具有这种特征的候选人的概率为
0.3
。那么，找到
10
个合格候选
人之前，需要对不合格候选人进行面试的概率公式为“
=NEGBINOMDIST(4
0
，
10
，
0
.3)
”，计算
结果是
0.00772
3798
。
ST
用途：
返回给定平均值和标准偏差的
正态分布的累积函数。
语法：
NORMDIST(x
，
mean
，
standard_dev
，
cumulative)
参数：
X
为
用于计算正态分布函数的区间点，
Mean
是分布的算术平均值
，
Standard_dev
是分布的
标准方差
;Cumulative
为一逻辑值，指明函数的形式
。如果
cumulative
为
TRU
E
，则
NORMDIST
函数返回累<
/p>
积分布函数
;
如果为
FALSE
，则返回概率密度函数。
实例：
公
式“
=NORMDIST(46
，
35
，
2.5
，
T
RUE)
”返回
0.999994583
。
NV
<
/p>
用途：
返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平均值为<
/p>
0
，标准偏差为
1
。
语法：
NORMSINV(probability)
参数：
P
robability
是正态分布的概率值。
实例：
公
式“
=NORMSINV(0.8)
”返回
0.841621386
。
IST
用途：
返回标准正态分布的累积函数
，该分布的平均值为
0
，标准偏差为
1
。
语法：
NORMSDIST(z)
参数：
Z
为
需要计算其分布的数值。
实例：
公式“
=NORMSDIST(1.5
)
”的计算结果为
0.933192771
。
NV
<
/p>
用途：
返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平均值为<
/p>
0
，标准偏差为
1
。
语法：
NORMSINV(probability)
参数：
P
robability
是正态分布的概率值。
实例：
公
式“
=NORMSINV(0.933192771)
”返回<
/p>
1.499997779(
即
1.5)<
/p>
。
N
用途：
返回
Pearson(
皮尔生
)
乘积矩相关系数
r
，
它是一个范围在
-1.0
到
1.0
之间
(
包括
-1.0
和
1.0
在内
)
的无量纲指数，反映了两个数据
集合之间的线性相关程度。
语法：
PEARSON(array1
，<
/p>
array2)
< br>参数：
Array1
为自变量集合，
Array2
为因变量集合。
实例：
如果
A1=71
、
A2=83
、
A3=71
、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
，
B1=69
、
B2=8
0
、
B3=76
、
B4=40
、
B5=90
、
B6=81
，则公式“
=PEARSON(A
1:A6
，
B1:B6)
”返回
0.96229628
。
8
TILE
用途：
返回数值区域的
K
百分比数值点。例如确定考试排名在
80
个百分点以上的分数。
语法：
PERCENTILE(ar
ray
，
k)
参数：
Array
< br>为定义相对位置的数值数组或数值区域，
k
为数组中需要
得到其排位的值。
实例：
如果某次考试成绩为
A1=71
、
A2=83
、
A3=71
、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
，
则公式
“
=PERCENTILE(A1:A6
，
0.8)
”返回
88
，即考试排名要想在
80
个百
分点以上，则分数至少应当为
88
分。
TRANK
用途：
返回某个数值在一个数据集合
中的百分比排位，可用于查看数据在数据集中所处的位置。
例如计算某个分数在所有考试
成绩中所处的位置。
语法：
PERCENTRANK(array
，<
/p>
x
，
significance)
参数：
A
rray
为彼此间相对位置确定的数据集合，
X
为其中需要得到排位的值，
Significance
为可
选项，表示返回的百分数值的有效位数。如果省略，函数
P
ERCENTRANK
保留
3
位小数。
实例：
如果某次考试成绩为
A1=71
、
A2=83
、
A3=71
< br>、
A4=49
、
A5=92
、
A6=88
，则公式
“
=PERCENTRANK(A1:A6
，
71)
”的计算结果为
0.2
，即
71
分在
6
个分数中排
20%
。
用途：
返
回从给定数目的元素集合中选取的若干元素的排列数。
语法：
PERMUT(number
，
number_chosen)
参数：
Number
为元素总数，
Number_chosen
是每个排列
中的元素数目。
实例：
如果某种彩票的号码有
9
个数，每个数的范围是从
0
到
9(<
/p>
包括
0
和
9)<
/p>
。则所有可能的排列
数量用公式“
=PE
RMUT(10
，
9)
”计算，其结果
为
3628800
。
N
用途：
返
回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生的次数，比如一分钟内通过收
费
站的轿车的数量。
语法：
POISSON(x
，
mean
，
cumulative)
参数：
X
是某一事件出现的次数，
Mean
是期
望值，
Cumulative
为确定返回的概率分布形式的逻辑
值。
<
/p>
实例：
公式
“
=
POISSON(5
，
10
，
TRUE)
”
返回
0.
067085963
，
=POISSON(3
< br>，
12
，
FALSE)
返回
0.001769533
。
用途：
返回一概率事件组中落在指定区域内的事件所对应的概率之和。
语法：
PROB(x_range
，
prob
_range
，
lower_limit
，
upper_limit)
参数：
X_range
是具有各自相应
概率值的
x
数值区域，
Prob_ra
nge
是与
x_range
中的数值相
对应
的一组概率值，
Lower_limit
< br>是用于概率求和计算的数值下界，
Upper_limit
是用于概率求和计算的数值
可选上界。
实例：
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
，<
/p>
3)
返回
0.8
。
LE
<
/p>
用途：
返回一组数据的四分位点。四分位数通常用于在考试成绩之
类的数据集中对总体进行分组，
如求出一组分数中前
25%
的分数。
<
/p>
语法：
QUARTILE(array
，
quart)
< br>参数：
Array
为需要求得四分位数值的数组或数字引
用区域，
Quart
决定返回哪一个四分位值。如
果
qurart
取
0
、
1
、
2
、
3
或
4
，则函数
QUARTILE
返回最小值、第一个四分
位数
(
第
25
个百分排位
)
、中分
位数
(
第
50
个百分排位
)
、第三个四分位数
(
第
75
个百分排位
)
和最大数值。
实例：
如果
A1=78
、
A2=45
、
A3=90
、
A4=12
、
A5=8
5
，则公式“
=QUARTILE(A1:A5
，
3)
”返回
85
。
用途：
返回一个数值在一组数值中的排位
(<
/p>
如果数据清单已经排过序了，则数值的排位就是它当前
的位置
)
。
9
<
/p>
语法：
RANK(number
，
ref
，
order)
参数：
N
umber
是需要计算其排位的一个数字
;Ref
是包含一组数字的数组或引用
(
其中的非数值型
参数将被忽略
);Order
为一数字，
指明排位的方式。如果
order
为
0
或省略，则按降序排列的数据清单进
行排位。如果
order
不为零，
ref
当作按升序排列的数据清单进行排位。
注意：
函数
RANK
对重复数值的排位相同。但重复数的存在将影响后续数值的排位。如在一列整数
中，若整数
60
出现两次，其排位为<
/p>
5
，则
61
的排
位为
7(
没有排位为
6
的数值
)
。
实例：
如
果
A1=78
、
A2=45
、
A3=90
、
A4=1
2
、
A5=85
，则公式“
=RANK(A1
，
$$A$$1:$$A$$5)
”返回
5
、
8
、
2
、
10
、
4
。
用途：
返
回给定数据点的
Pearson
乘积矩相关系数的平方。
语法：
RSQ(known_y
’
s
，
known_x
’
s)
参数：
K
nown_y
’
s
为一个数组或数据区
域，
Known_x
’
s
也是一个数组或数据区域。
实例：
公式
“
=RSQ({22
，
23
，
29
，
19
，
38
，
27
，
25}
，
{16
，
15
，
19
，
17
，
15
，
14
，
34})<
/p>
”
返回
0.013009334
。
用途：
返
回一个分布的不对称度。它反映以平均值为中心的分布的不对称程度，正不对称度表示
不
对称边的分布更趋向正值。负不对称度表示不对称边的分布更趋向负值。
语法：
S
KEW(number1
，
number2
，
...)
。
参数：
N
umber1
，
number2...
是需要计算不对称度的
1
到
30
个参数。包括逗号分隔的数值、单一
数组和名称等。
< br>
实例：
< br>公式
“
=SKEW({22
，<
/p>
23
，
29
，<
/p>
19
，
38
，<
/p>
27
，
25}
，
{16
，
15
，
19
，
17
，
15
，
14
，
34})
”
返回
0.854631382
。
用途：
返回经过给定数据点的线性回
归拟合线方程的斜率
(
它是直线上任意两点的垂直距离与水平<
/p>
距离的比值，也就是回归直线的变化率
)
。
语法
：
SLOPE(known_y
’
s<
/p>
，
known_x
’
s)
参数：
Known_y
’
s
为数字型
因变量数组或单元格区域，
Known_x
’
< br>s
为自变量数据点集合。
实例：
公式“
=SLOPE({22
，
23
，
29
，
19
，
38
，
27
，
25}
，
{16
，
15
，
19
，
17
，
15
，
14
，
34})
”返回
-0.100680934
。
用途：
返
回数据集中第
k
个最小值，从而得到数据集中特定位置上的数值
。
语法
：
SMALL(array
，
k)
参数：
A
rray
是需要找到第
k
个最小值的数
组或数字型数据区域，
K
为返回的数据在数组或数据区
域里的位置
(
从小到大
)
。
<
/p>
实例：
如果如果
A1=78
、
A2=45
、
A3=90
、
A4=12
、
A5=85
，则公式“
=SMALL(A1:A5
，
3)
”返回
78
。
RDIZE
用途：
返回以
mean
为平均值，以
standard-
dev
为标准偏差的分布的正态化数值。
语法：
S
TANDARDIZE(x
，
mean
，
standard_dev)
参数：
X
为需要进行正态化的数值，<
/p>
Mean
分布的算术平均值，
Stand
ard_dev
为分布的标准偏差。
实例：
公式“
=STANDARDIZE(62
，
60
，
10)
”返回
0.2
。
用途：
估算样本的标准偏差。它反映了数据相对于平均值
(mean)
的离散程度。
语法：
S
TDEV(number1
，
number2
< br>，
...)
参数：
Number1
，
n
umber2
，
...
为对应于总体样
本的
1
到
30
个参数。可以使用逗号分隔的参数形
式，也可使用数组，即对数组单元格的引用。
注意：
STDEV
函数假设其参数是总体中的样本。如果数据是全部样本总体
，则应该使用
STDEVP
函
数计算标
准偏差。同时，函数忽略参数中的逻辑值
(TRUE
或
FALSE)
和文本。如果不能忽略逻辑值和文本，
应使用
STDEVA
函数。
10
实例：
假设某次考试的成绩样本为<
/p>
A1=78
、
A2=45
、
A3=90
、
A4=12<
/p>
、
A5=85
，则估算所有成绩标准偏<
/p>
差的公式为“
=STDEV(A1:A5)
”，其结果等于
33.00757489
。
< br>
用途：
计
算基于给定样本的标准偏差。它与
STDEV
函数的区别是文本
值和逻辑值
(TRUE
或
FALSE)
也将参与计算。
语法：
STDEVA(value1
，
value2
，
...)
参数：
value1
，
value2
，
...
是作为总体样本的
1
到
30
个参数。可以使用逗号分隔参数的形
式，
也可以使用单一数组，即对数组单元格的引用。
实例：
假
设某次考试的部分成绩为
A1=78
、
A2=45
、
A3=90
、
A4=12
、
A5=85
，则估算所有成绩标准偏
差的公式为“
=STDEVA(A1:
A5)
”，其结果等于
33.00757489
。
用途：
返回整个样本总体的标准偏差。它反映了样本总体相对于平均值
(mean)
的离散程度。
语法：
S
TDEVP(number1
，
number2
，
...)
参数：
Number1
，
number2
，
...
为对应于样本
总体的
1
到
30
个参数。可以使用逗号分隔参数的形
式，也可以使用单一数组，即对数组单元格的引用
。
注意
：
STDEVP
函数在计算过程中忽略逻辑值
< br>(TRUE
或
FALSE)
和文
本。
如果逻辑值和文本不能忽略，
应当使用
STDEVPA
函数。
同时
STDEVP
< br>函数假设其参数为整个样本总体。
如果数据代表样本总体中的样本，
应使用函数
STDEV
来计算标准偏差。当样本数较
多时，
STDEV
和
STDEVP
函数的计算结果相差很小。
实例：
如果某次考试只有
5
名学生参加，成绩为
A1=78
、
A2=45
、
A3=90<
/p>
、
A4=12
、
A5=85
，则计算的
所有成绩的标准偏差公式为“
=STDEVP(A1:A5)
”，返回的结果等于
29.52287249
。
A
用途：
计算样本总体的标准偏差。它
与
STDEVP
函数的区别是文本值和逻辑值
< br>(TRUE
或
FALSE)
参与
计算。
语法：
STDEVPA(value1
，
value2
，
...)
参数：
v
alue1
，
value2
，
...
作为样本总体的
1
到
30
个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，也
可以使用单一数组
(
即对数组单元格的引用
)
。
注意：
STDEVPA
函数假设参数为样本总体。
如果数据代表的是总体的部分样本，
则必须使用
STDEVA
函数来估算标准偏差。
实例：
如果某次考试只有
5
名学生参加，成绩为<
/p>
A1=78
、
A2=45
、
A3=90
、
A4=12<
/p>
、
A5=85
，则计算的
所有成绩的标准偏差公式为“
=STDEVP(A1:A5)
< br>”，返回的结果等于
29.52287249
。
用途：
返回通过线性回归法计算
y
预测值时所产生的标准误差。标准误差用来度量根据单个
x
变
量计算出的
y
预测值的误差
量。
语
法：
STEYX(known_y
’
s
，
known_x
’
< br>s)
参数：
Known_y
’
s
为因变
量数据点数组或区域，
Known_x
’
s
为自变量数据点数组或区域。
实例：
公式“
=STEYX({22
，
13
，
29
，
19
，
18
，
17
，
15}
，
{16
，
25
，
11
，
17
，
25
，
14
，
17})
”返回
4.251584755
。
用途：
返
回学生氏
t-
分布的百分点
(
概率
)
，
t
分布中的数值
(x)
是
t
的计算值
(
将计算其百分点
)
。
t
分布用于小样本数
据集合的假设检验，使用此函数可以代替
t
分布的临界值表。<
/p>
语法：<
/p>
TDIST(x
，
degrees_fr
eedom
，
tails)
参数：
X
为
需要计算分布的数字，
Degrees_freedom
为表示
自由度的整数，
Tails
指明返回的分布
函数是单尾分布还是双尾分布。如果
tails=1
，函数
TDIST
返回单尾分布。如果
tai
ls=2
，函数
TDIST
返
回双尾分布。
<
/p>
实例：
公式“
=TDIST(60
，
2
，
1)
”返回
0.000138831
。
11
用途：
返
回作为概率和自由度函数的学生氏
t
分布的
t
值。
语法：
TINV(probabil
ity
，
degrees_freedom)
参数：
P
robability
为对应于双尾学生氏
-t
分布的概率，
Degrees_freedom
为分布
的自由度。
实例：
公式“
=TINV(0.5
，
60)
”返回
0.67860071
3
。
用途：
返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值
(y
值
)
。即找到适合给定的数组<
/p>
known_y
’
s
和
known_x
’
s
的直线
(
用最小二乘法
)
，并返回指定数组
new_x
’
s
值在直线上对应的
y
值。
语法：
TREND(known_y
’
s
，
known_x
’
s
，
new_x
’
s
，
const)
参数：
Known_y
’
s
为已知关系
y=mx+
b
中的
y
值集合，
Known_x
’
s
为已知关系<
/p>
y=mx+b
中可选的
x
值的集合，
New_x
’
s<
/p>
为需要函数
TREND
返回对应
y
值的新
x
值，
Const
为逻辑值指明是否强制常数项
b<
/p>
为
0
。
AN
用途：
返
回数据集的内部平均值。
TRIMMEAN
函数先从数据集的头
部和尾部除去一定百分比的数据
点，然后再求平均值。当希望在分析中剔除一部分数据的
计算时，可以使用此函数。
语法：
TRIMMEAN(array
，<
/p>
percent)
参数：
Array
为需要进行筛选并求平均值的数组或
数据区域，
Percent
为计算时所要除去的数据点
的比例。
如果
percent=0.2
，
则在
20
个数据中
除去
4
个，
即头部除去
2
个尾部除去
2
个。
如果
percent=0.1
，
30
个数据点的
10%
等于<
/p>
3
个数据点。函数
TRIMMEAN
将对称地在数据集的头部和尾部各除去一个数据。
实例：
如
果
A1=78
、
A2=45
、
A3=90
、
A4=1
2
、
A5=85
，则公式“
=TRIMMEAN(A1:A5
，
0.1)
”返回
62
。
用途：
返
回与学生氏
-t
检验相关的概率。
它可
以判断两个样本是否来自两个具有相同均值的总体。
语法：
TTEST(array1<
/p>
，
array2
，
tails
，
type)
参数：
Array1
是第一个数据集，
Array2
是第二个数据集，
Tails
指明分布曲线的尾数。如果
<
/p>
tails=1
，
TTEST
函数使用单尾分布。如果
tails=2
，
TTEST
函数使用双尾分布。
Type
为
t
检验的类型。如
果
type
等于
(1
、
2
、
3)
检验方法
(
成对、等方差双样本检验、异方差双样本检
验
)
实
例：
公式“
=TTEST({3
，
4
，
5
，
8
，
9
，
1
，
2
，
< br>4
，
5}
，
{6
，
19
，
3
，
2
，
14
，
4
，
5
，
17
，
1}
，
2
，
1)<
/p>
”
返回
0.196016
。
用途：
估算样本方差。
语法：
V
AR(number1
，
number2
，
...)
< br>参数：
Number1
，
num
ber2
，
...
对应于与总体样本的
1
到
30
个参
数。
实
例：
假设抽取某次考试中的
5
个分数，
并将其作为随机样本，用
VAR
函数估算成绩方差，样本
值为
A1=78
、
A
2=45
、
A3=90
、
A4=12
、
A5=85
，
则公式“
=VAR(A1:A5)
”返回
1089.5
。
用途：
用来估算给定样本的方差。它
与
VAR
函数的区别在于文本和逻辑值
(TRUE
和
FALSE)
也将参
与计算。
<
/p>
语法：
VARA(value1
，
value2
，
...)
参数：
v
alue1
，
value2
，
...
作为总体的一个样本的
1
到
30
个参数。
实例：
假
设抽取某次考试中的
5
个分数，并将其作为随机样本，用
VAR
函数估算成绩方差，样本
值为
A1=78
、
A2=45
、
A3=90
、
A4=12
、
A5=85
，则公式“
=VARA(A1:A5
，
TRUE)
”返回
1491.766667
。
用途：
计算样本总体的方差。
语法：
V
ARP(number1
，
number2
，
...)
参数：
Number1
，
nu
mber2
，
...
为对应于样本总体
的
1
到
30
个
参数。
其中的逻辑值
(TRUE
和
FALSE)
和文本将被忽略。
12