2018年10月開(kāi)始使用新個(gè)稅計(jì)算方法，起征整由原來(lái)的3500變成了5000，這個(gè)月發(fā)的工資，算一算扣了多少稅！

工資個(gè)稅的計(jì)算公式為：應(yīng)納稅額=（工資薪金所得 －“五險(xiǎn)一金”－扣除數(shù)）×適用稅率－速算扣除數(shù)

新的個(gè)稅免征額是5000，使用超額累進(jìn)稅率的計(jì)算方法如下：

如果某人的工資扣除五險(xiǎn)一金為12000元，他應(yīng)納個(gè)人所得稅區(qū)間為12000-5000=7000元

應(yīng)繳納稅金為：7000*10%-210=490元

1、速算扣除數(shù)來(lái)源

這個(gè)速算扣除數(shù)是怎么來(lái)的，以12000元為例，扣除基本納稅點(diǎn)12000-5000=7000元

使用速算法公式：7000在級(jí)別2

7000*10%-210

使用常規(guī)公式：

3000*3%+（7000-3000）*10%

公式展開(kāi)即：

7000*10%-(3000*10%-3000*3%)

紅色部分在級(jí)別2是一個(gè)定數(shù)，計(jì)算出來(lái)正好是210

同理可以得到所有級(jí)別的定數(shù)，稱為每一級(jí)別的速算扣除數(shù)

2、計(jì)算公式

對(duì)需要計(jì)算個(gè)稅的金額，舊個(gè)稅扣稅計(jì)算公式為：

=MAX((A1-3500)*{3;10;20;25;30;35;45}%-{0;105;555;1005;2755;5505;13505},0)

新個(gè)稅計(jì)算公式為：

=MAX((A1-5000)*{3;10;20;25;30;35;45}%-{0;210;1410;2660;4410;7160;15160},0)

我們用公式計(jì)算了工資分別從3k-30w新舊個(gè)稅的差額對(duì)比情況

從這個(gè)月開(kāi)始，你又能省一大筆錢(qián)了！給新個(gè)稅點(diǎn)贊吧！

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歡迎關(guān)注，更多精彩內(nèi)容持續(xù)更新中...！

上次給大家分享了《2017年最全的excel函數(shù)大全14—統(tǒng)計(jì)函數(shù)（4）》，這次分享給大家統(tǒng)計(jì)函數(shù)（5）。

LINEST 函數(shù)

描述

LINEST函數(shù)可通過(guò)使用最小二乘法計(jì)算與現(xiàn)有數(shù)據(jù)最佳擬合的直線，來(lái)計(jì)算某直線的統(tǒng)計(jì)值，然后返回描述此直線的數(shù)組。 也可以將LINEST與其他函數(shù)結(jié)合使用來(lái)計(jì)算未知參數(shù)中其他類型的線性模型的統(tǒng)計(jì)值，包括多項(xiàng)式、對(duì)數(shù)、指數(shù)和冪級(jí)數(shù)。 因?yàn)榇撕瘮?shù)返回?cái)?shù)值數(shù)組，所以它必須以數(shù)組公式的形式輸入。 請(qǐng)按照本文中的案例使用此函數(shù)。

直線的公式為：

y = mx + b

- 或 -

y = m1x1 + m2x2 + ... + b

如果有多個(gè)區(qū)域的 x 值，其中因變量 y 值是自變量 x 值的函數(shù)。 m 值是與每個(gè) x 值相對(duì)應(yīng)的系數(shù)，b 為常量。 注意，y、x 和 m 可以是向量。LINEST函數(shù)返回的數(shù)組為 {mn,mn-1,...,m1,b}。LINEST函數(shù)還可返回附加回歸統(tǒng)計(jì)值。

用法

LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])

LINEST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

用法

Known_y's必需。 關(guān)系表達(dá)式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。如果known_y's對(duì)應(yīng)的單元格區(qū)域在單獨(dú)一列中，則known_x's的每一列被視為一個(gè)獨(dú)立的變量。如果known_y's對(duì)應(yīng)的單元格區(qū)域在單獨(dú)一行中，則known_x's的每一行被視為一個(gè)獨(dú)立的變量。Known_x's可選。 關(guān)系表達(dá)式 y = mx + b 中已知的 x 值集合。known_x's對(duì)應(yīng)的單元格區(qū)域可以包含一組或多組變量。 如果僅使用一個(gè)變量，那么只要known_x's和known_y's具有相同的維數(shù)，則它們可以是任何形狀的區(qū)域。 如果用到多個(gè)變量，則known_y's必須為向量（即必須為一行或一列）。如果省略known_x's，則假設(shè)該數(shù)組為 {1,2,3,...}，其大小與known_y's相同。const可選。 一個(gè)邏輯值，用于指定是否將常量 b 強(qiáng)制設(shè)為 0。如果const為 TRUE 或省略，b 將按正常計(jì)算。如果const為 FALSE，b 將被設(shè)為 0，并同時(shí)調(diào)整 m 值使 y = mx。stats可選。 一個(gè)邏輯值，用于指定是否返回附加回歸統(tǒng)計(jì)值。如果stats為 TRUE，則LINEST函數(shù)返回附加回歸統(tǒng)計(jì)值，這時(shí)返回的數(shù)組為{mn,mn-1,...,m1,b;sen,sen-1,...,se1,seb;r2,sey;F,df;ssreg,ssresid}。如果stats為 FALSE 或省略，則函數(shù)LINEST只返回系數(shù) m 和常量 b。

附加回歸統(tǒng)計(jì)值如下：

下面的圖示顯示了附加回歸統(tǒng)計(jì)值返回的順序。

備注

可以使用斜率和 y 軸截距描述任何直線：

斜率 (m)：通常記為 m，如果需要計(jì)算斜率，則選取直線上的兩點(diǎn)，(x1,y1) 和 (x2,y2)；斜率等于 (y2 - y1)/(x2 - x1)。

Y 軸截距 (b)：通常記為 b，直線的 y 軸的截距為直線通過(guò) y 軸時(shí)與 y 軸交點(diǎn)的數(shù)值。

直線的公式為 y = mx + b。 如果知道了 m 和 b 的值，將 y 或 x 的值代入公式就可計(jì)算出直線上的任意一點(diǎn)。 還可以使用TREND函數(shù)。

當(dāng)只有一個(gè)自變量 x 時(shí)，可直接利用下面公式得到斜率和 y 軸截距值：

斜率：=INDEX(LINEST(known_y's,known_x's),1)

Y 軸截距：=INDEX(LINEST(known_y's,known_x's),2)

數(shù)據(jù)的離散程度決定了LINEST函數(shù)計(jì)算的直線的精確度。 數(shù)據(jù)越接近線性，LINEST模型就越精確。LINEST函數(shù)使用最小二乘法來(lái)判定數(shù)據(jù)的最佳擬合。 當(dāng)只有一個(gè)自變量 x 時(shí)，m 和 b 是根據(jù)下面的公式計(jì)算出的：

其中，x 和 y 是樣本平均值；即，x =AVERAGE(known x's)且y = AVERAGE(known_y's)。

直線和曲線擬合函數(shù)LINEST和LOGEST可用來(lái)計(jì)算與給定數(shù)據(jù)擬合程度最高的直線或指數(shù)曲線， 但需要判斷兩者中哪一個(gè)與數(shù)據(jù)擬合程度最高。 可以用函數(shù)TREND(known_y's,known_x's)來(lái)計(jì)算直線，或用函數(shù)GROWTH(known_y's, known_x's)來(lái)計(jì)算指數(shù)曲線。 這些不帶new_x's參數(shù)的函數(shù)可在實(shí)際數(shù)據(jù)點(diǎn)上根據(jù)直線或曲線來(lái)返回 y 預(yù)測(cè)值的數(shù)組， 然后可以將預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較。 可能需要用圖表方式來(lái)直觀地比較二者。回歸分析時(shí)，Excel 會(huì)計(jì)算每一點(diǎn)的 y 的估計(jì)值和實(shí)際值的平方差。 這些平方差之和稱為殘差平方和 (ssresid)。 然后 Excel 會(huì)計(jì)算總平方和 (sstotal)。 當(dāng)參數(shù)const= TRUE 或被省略時(shí)，總平方和是 y 的實(shí)際值和平均值的平方差之和。 當(dāng)參數(shù)const= FALSE 時(shí)，總平方和是 y 的實(shí)際值的平方和（不需要從每個(gè) y 值中減去平均值）。 回歸平方和 (ssreg) 可通過(guò)公式 ssreg = sstotal - ssresid 計(jì)算出來(lái)。 殘差平方和與總平方和的比值越小，判定系數(shù) r2 的值就越大，r2 是用來(lái)判斷從回歸分析求得的公式是否足以描述變量之間關(guān)系的指示器。 r2 = ssreg/sstotal。在某些情況下，一個(gè)或多個(gè) X 列可能沒(méi)有出現(xiàn)在其他 X 列中的附加預(yù)測(cè)值（假設(shè) Y's 和 X's 位于列中）。 換句話說(shuō)，刪除一個(gè)或多個(gè) X 列可能會(huì)得到同樣精度的 y 預(yù)測(cè)值。 在這種情況下，應(yīng)從回歸模型中省略這些多余的 X 列。 這種現(xiàn)象被稱為“共線”，因?yàn)槿魏味嘤嗟?X 列都可被表示為多個(gè)非多余 X 列的和。LINEST函數(shù)會(huì)檢查是否存在共線，并在識(shí)別出多余的 X 列之后從回歸模型中刪除所有這些列。 由于包含 0 系數(shù)以及 0 se 數(shù)值，因此已刪除的 X 列能在LINEST輸出中被識(shí)別出來(lái)。 如果一個(gè)或多個(gè)多余的列被刪除，則將影響 df，原因是 df 取決于實(shí)際用于預(yù)測(cè)目的的 X 列的數(shù)量。 有關(guān)計(jì)算 df 的詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱案例 4。 如果由于刪除多余的 X 列而更改了 df，則也會(huì)影響 sey 和 F 的值。 實(shí)際上，出現(xiàn)共線的情況應(yīng)該相對(duì)很少。 但是，如果某些 X 列僅包含 0 和 1 數(shù)值作為實(shí)驗(yàn)中的對(duì)象是否屬于特定組成員的指示器，則很可能引起共線。 如果const= TRUE 或被省略，則LINEST函數(shù)可有效地插入所有 1 數(shù)值的其他 X 列以便為截距建立模型。 如果在一列中，1 對(duì)應(yīng)于每個(gè)男性對(duì)象，0 對(duì)應(yīng)于女性對(duì)象；而在另一列中，1 對(duì)應(yīng)于每個(gè)女性對(duì)象，0 對(duì)應(yīng)于男性對(duì)象，那么后一列就是多余的，因?yàn)槠渲械捻?xiàng)可通過(guò)從所有 1 值的另一列（通過(guò)LINEST函數(shù)添加）中減去“男性指示器”列中的項(xiàng)來(lái)獲得。在沒(méi)有 X 列因共線而被從模型中刪除時(shí)，請(qǐng)用以下方法計(jì)算 df 的值：如果known_x’s有k列且const= TRUE 或被省略，那么 df = n – k – 1。 如果const= FALSE，那么 df = n - k。 在這兩種情況下，每次由于共線而刪除一個(gè) X 列都會(huì)使 df 的值加 1。對(duì)于返回結(jié)果為數(shù)組的公式，必須以數(shù)組公式的形式輸入。

注意:在 Excel Online 中，不能創(chuàng)建數(shù)組公式。

當(dāng)輸入一個(gè)數(shù)組常量（如known_x's）作為參數(shù)時(shí)，請(qǐng)使用逗號(hào)分隔同一行中的各值，使用分號(hào)分隔各行。 分隔符可能會(huì)因區(qū)域設(shè)置的不同而有所不同。注意，如果 y 的回歸分析預(yù)測(cè)值超出了用來(lái)計(jì)算公式的 y 值的范圍，它們可能是無(wú)效的。LINEST函數(shù)中使用的下層算法與SLOPE和INTERCEPT函數(shù)中使用的下層算法不同。 當(dāng)數(shù)據(jù)未定且共線時(shí)，這些算法之間的差異會(huì)導(dǎo)致不同的結(jié)果。 例如，如果參數(shù)known_y's的數(shù)據(jù)點(diǎn)為 0，參數(shù)known_x's的數(shù)據(jù)點(diǎn)為 1：LINEST會(huì)返回值 0。LINEST函數(shù)的算法用來(lái)返回共線數(shù)據(jù)的合理結(jié)果，在這種情況下至少可找到一個(gè)答案。SLOPE和INTERCEPT返回 錯(cuò)誤 #p/0!。SLOPE和INTERCEPT函數(shù)的算法只用來(lái)查找一個(gè)答案，在這種情況下可能有多個(gè)答案。除了使用LOGEST計(jì)算其他回歸分析類型的統(tǒng)計(jì)值外，還可以使用LINEST計(jì)算其他回歸分析類型的范圍，方法是將 x 和 y 變量的函數(shù)作為L(zhǎng)INEST的 x 和 y 系列輸入。 例如，下面的公式：

=LINEST(yvalues, xvalues^COLUMN($A:$C))

將在您使用 y 值的單個(gè)列和 x 值的單個(gè)列計(jì)算下面的方程式的近似立方（多項(xiàng)式次數(shù) 3）值時(shí)運(yùn)行：

y = m1*x + m2*x^2 + m3*x^3 + b

可以調(diào)整此公式以計(jì)算其他類型的回歸，但是在某些情況下，需要調(diào)整輸出值和其他統(tǒng)計(jì)值。

LINEST 函數(shù)返回的 F 檢驗(yàn)值與FTEST 函數(shù)返回的 F 檢驗(yàn)值不同。 LINEST 返回 F 統(tǒng)計(jì)值，而 FTEST 返回概率。

案例

案例 1 - 斜率和 Y 軸截距

案例 2 - 簡(jiǎn)單線性回歸

案例 3 - 多重線性回歸

案例 4 - 使用 F 和 r2 統(tǒng)計(jì)值

在上例中，判定系數(shù) r2 為 0.99675（函數(shù)LINEST的輸出單元格 A17 中的值），表明自變量與銷售價(jià)格之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性。 可以通過(guò) F 統(tǒng)計(jì)值來(lái)確定具有如此高的 r2 值的結(jié)果偶然發(fā)生的可能性。

假設(shè)事實(shí)上在變量間不存在相關(guān)性，但選用 11 個(gè)辦公樓作為小樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析卻導(dǎo)致很強(qiáng)的相關(guān)性。 術(shù)語(yǔ)“Alpha”表示得出這樣的相關(guān)性結(jié)論錯(cuò)誤的概率。

LINEST函數(shù)輸出中的 F 和 df 值可被用于評(píng)估偶然出現(xiàn)較高 F 值的可能性。 F 可與發(fā)布的 F 分布表中的值進(jìn)行比較，或者 Excel 中的FDIST函數(shù)可被用于計(jì)算偶然出現(xiàn)較高 F 值的概率。 適當(dāng)?shù)?F 分布具有 v1 和 v2 自由度。 如果 n 是數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)且 const = TRUE 或被省略，那么 v1 = n – df – 1 且 v2 = df。 （如果 const = FALSE，那么 v1 = n – df 且 v2 = df。）用法為FDIST(F,v1,v2) 的FDIST函數(shù)將返回偶然出現(xiàn)較高 F 值的概率。 在本例中，df = 6（單元格 B18）且 F = 459.753674（單元格 A18）。

假設(shè) Alpha 值為 0.05，v1 = 11 – 6 – 1 = 4 且 v2 = 6，那么 F 的臨界值為 4.53。 由于 F = 459.753674 遠(yuǎn)大于 4.53，所以偶然出現(xiàn)高 F 值的可能性非常低。 （因?yàn)?，?Alpha = 0.05 的情況下，當(dāng) F 超過(guò)臨界值 4.53 時(shí)，known_y’s和known_x’s之間沒(méi)有關(guān)系這一假設(shè)不成立。）使用 Excel 中的FDIST函數(shù)可獲得偶然出現(xiàn)高 F 值的概率。 例如，F(xiàn)DIST(459.753674, 4, 6) = 1.37E-7，是一個(gè)極小的概率。 于是可以斷定，無(wú)論通過(guò)在表中查找 F 的臨界值，還是使用FDIST函數(shù)，回歸公式都可用于預(yù)測(cè)該區(qū)域中的辦公樓的評(píng)估價(jià)值。 請(qǐng)注意，使用在上一段中計(jì)算出的 v1 和 v2 的正確值是非常關(guān)鍵的。

案例 5 - 計(jì)算 t 統(tǒng)計(jì)值

另一個(gè)假設(shè)測(cè)試可以判定每個(gè)斜率系數(shù)是否可以用來(lái)估算案例 3中的辦公樓的評(píng)估價(jià)值。 例如，要測(cè)試年齡系數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性水平，以 13.268（單元格 A15 中年齡系數(shù)的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差）除 -234.24（年齡斜率系數(shù)）。 下面是 t 觀察值：

t = m4 ÷ se4 = -234.24 ÷ 13.268 = -17.7

如果 t 的絕對(duì)值足夠大，那么可以斷定斜率系數(shù)可用來(lái)估算案例 3中的辦公樓的評(píng)估價(jià)值。 下表顯示了 4 個(gè) t 觀察值的絕對(duì)值。

如果查閱統(tǒng)計(jì)手冊(cè)里的表，將會(huì)發(fā)現(xiàn)：雙尾、自由度為 6、Alpha = 0.05 的 t 臨界值為 2.447。 該臨界值還可使用 Excel 中的TINV函數(shù)計(jì)算。TINV(0.05,6) = 2.447。 既然 t 的絕對(duì)值為 17.7，大于 2.447，則辦公樓的使用年數(shù)對(duì)于估算辦公樓的評(píng)估價(jià)值來(lái)說(shuō)是一個(gè)重要變量。 用同樣方法，可以測(cè)試其他每個(gè)自變量的統(tǒng)計(jì)顯著性水平。 以下是每個(gè)自變量的 t 觀察值。

這些值的絕對(duì)值都大于 2.447；因此，回歸公式的所有變量都可用來(lái)估算此區(qū)域內(nèi)的辦公樓的評(píng)估價(jià)值。

LOGEST 函數(shù)

描述

在回歸分析中，計(jì)算最符合數(shù)據(jù)的指數(shù)回歸擬合曲線，并返回描述該曲線的數(shù)值數(shù)組。 因?yàn)榇撕瘮?shù)返回?cái)?shù)值數(shù)組，所以它必須以數(shù)組公式的形式輸入。

曲線的公式為：

y = b*m^x

或者

y = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*_)

如果有多個(gè) x 值，其中因變量 y 值是自變量 x 值的函數(shù)。 m 值是各指數(shù) x 的底，而 b 值是常量值。 注意，y、x 和 m 可以是向量。 LOGEST 函數(shù)返回的數(shù)組為 {mn,mn-1,...,m1,b}。

用法

LOGEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])

LOGEST 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

Known_y's必需。 關(guān)系表達(dá)式 y = b*m^x 中已知的 y 值集合。如果數(shù)組 known_y's 在單獨(dú)一列中，則 known_x's 的每一列被視為一個(gè)獨(dú)立的變量。如果數(shù)組 known_y's 在單獨(dú)一行中，則 known_x's 的每一行被視為一個(gè)獨(dú)立的變量。Known_x's可選。 關(guān)系表達(dá)式 y=b*m^x 中已知的 x 值集合，為可選參數(shù)。數(shù)組 known_x's 可以包含一組或多組變量。 如果僅使用一個(gè)變量，那么只要 known_x's 和 known_y's 具有相同的維數(shù)，則它們可以是任何形狀的區(qū)域。 如果使用多個(gè)變量，則 known_y's 必須是向量（即具有一列高度或一行寬度的單元格區(qū)域）。如果省略 known_x's，則假設(shè)該數(shù)組為 {1,2,3,...}，其大小與 known_y's 相同。Const可選。 一個(gè)邏輯值，用于指定是否將常量 b 強(qiáng)制設(shè)為 1。如果 const 為 TRUE 或省略，b 將按正常計(jì)算。如果 const 為 FALSE，則常量 b 將設(shè)為 1，而 m 的值滿足公式 y=m＾x。Stats可選。 一個(gè)邏輯值，用于指定是否返回附加回歸統(tǒng)計(jì)值。如果 stats 為 TRUE，函數(shù) LOGEST 將返回附加的回歸統(tǒng)計(jì)值，因此返回的數(shù)組為 {mn,mn-1,...,m1,b;sen,sen-1,...,se1,seb;r 2,sey; F,df;ssreg,ssresid}。如果 stats 為 FALSE 或省略，則函數(shù) LOGEST 只返回系數(shù) m 和常量 b。

有關(guān)附加的回歸統(tǒng)計(jì)值的詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱LINEST 函數(shù)。

備注

由數(shù)據(jù)繪出的圖越近似于指數(shù)曲線，則計(jì)算出來(lái)的曲線就越符合原來(lái)給定的數(shù)據(jù)。 正如 LINEST 函數(shù)一樣，LOGEST 函數(shù)返回一組描述數(shù)值間相互關(guān)系的數(shù)值數(shù)組，但 LINEST 函數(shù)是用直線來(lái)擬合數(shù)據(jù)，而 LOGEST 函數(shù)則以指數(shù)曲線來(lái)擬合數(shù)據(jù)。 有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱 LINEST 函數(shù)。當(dāng)僅有一個(gè)自變量 x 時(shí)，可直接用下面的公式計(jì)算出 y 軸截距 (b) 的值：

Y 軸截距 (b)：INDEX(LOGEST(known_y's,known_x's),2)

可用 y=b*m＾x 公式來(lái)預(yù)測(cè) y 的值，但是 Microsoft Excel 另外提供了可以預(yù)測(cè)因變量 y 值的 GROWTH 函數(shù)。 有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱GROWTH 函數(shù)。

對(duì)于返回結(jié)果為數(shù)組的公式，必須以數(shù)組公式的形式輸入。

注意:在 Excel Online 中，不能創(chuàng)建數(shù)組公式。

當(dāng)輸入一個(gè)數(shù)組常量（如 known_x's）作為參數(shù)時(shí)，請(qǐng)使用逗號(hào)分隔同一行中的各值，使用分號(hào)分隔各行。 分隔符可能會(huì)因區(qū)域設(shè)置的不同而有所不同。應(yīng)注意的一點(diǎn)是：如果由回歸公式所預(yù)測(cè)的 y 值超出用來(lái)計(jì)算回歸公式的 y 的取值區(qū)間，則該值可能無(wú)效。

案例

案例 1

案例 2...

新個(gè)稅2018年10月1日實(shí)行！正式確定了！

一、工資個(gè)稅變更政策

1、工資個(gè)稅起征點(diǎn)由3500上調(diào)至5000

2、個(gè)稅的稅率未變，而級(jí)距發(fā)生了變化：

注：速算扣除數(shù)是推算出來(lái)的，根據(jù)公式：

本級(jí)速算扣除額=上一級(jí)最高應(yīng)納稅所得額×（本級(jí)稅率-上一級(jí)稅率）+上一級(jí)速算扣除數(shù)

3、增加多項(xiàng)支出抵扣個(gè)稅。因?yàn)榫唧w細(xì)節(jié)還需要國(guó)務(wù)院確定，所以今天計(jì)稅依據(jù)為扣除過(guò)支出后的金額。

二、個(gè)稅計(jì)算

最新個(gè)稅計(jì)算公式為

=（應(yīng)納稅額-5000）*稅率-速算扣除數(shù)

在Excel中批量計(jì)算個(gè)稅，有以下多種方法：

1、Vlookup函數(shù)法（C13單元格）

=IFERROR((B13-5000)*VLOOKUP((B13-5000),C$3:E$9,2)-VLOOKUP((B13-5000),C$3:E$9,3),0)

2、Lookup函數(shù)法（D13單元格）

=IFERROR((B13-5000)*LOOKUP(B13-5000,C$3:D$9)-LOOKUP(B13-5000,C$3:C$9,E$3:E$9),0)

3、Max函數(shù)法（E13單元格）推薦

=5*MAX(0,B13*{0.6;2;4;5;6;7;9}%-{30;142;482;782;1182;1782;3482})

4、Max數(shù)組公式法（F13單元格）

=MAX(0,(B13-5000)*D$3:D$9-E$3:E$9)

注：公式輸入后按Ctrl+shift+enter三鍵輸入，兩邊自動(dòng)添加大括號(hào)后算成功

{=MAX(0,(B13-5000)*D$3:D$9-E$3:E$9)}

新個(gè)稅可以省多少稅？

三、個(gè)稅反推

肯定有不少同學(xué)想知道怎么根據(jù)個(gè)稅反推應(yīng)納稅額，公式來(lái)了：

F22單元格公式：

=MIN((D22+{0;210;1410;2660;4410;7160;15160})/{0.03;0.1;0.2;0.25;0.3;0.35;0.45})+5000

在利用AutoCAD2018繪圖時(shí)，往往需要插入材料明細(xì)表等各種表格，有些表格甚至很復(fù)雜，如果在AutoCAD里編輯，會(huì)感覺(jué)很麻煩，效率很低。如果我們將這些表格在EXCELL中編輯好，然后插入到AutoCAD中，這樣會(huì)極大的提高工作效率。本文以AutoCAD2018為例，分享AutoCAD2018插入Excel表格的過(guò)程：

一、準(zhǔn)備一個(gè)Excel表格。

二、打開(kāi)AutoCAD2018軟件。

三、點(diǎn)插入表格命令，如下圖所示：

四、打開(kāi)插入表格對(duì)話框。

五、點(diǎn)選“自動(dòng)數(shù)據(jù)鏈接”按鈕，并找到剛才創(chuàng)建的Excel表格。

六、點(diǎn)“確定”后將表格插入CAD文檔中。

七、當(dāng)我們對(duì)Excel表格的內(nèi)容進(jìn)行修改時(shí)，AutoCAD2018會(huì)提示我們數(shù)據(jù)鏈接已更改。我們可以點(diǎn)“使用數(shù)據(jù)鏈接更新表格”。

八、這樣，CAD文件中的表格也相應(yīng)更新了。

上次給大家分享了《2017年最全的excel函數(shù)大全14—統(tǒng)計(jì)函數(shù)（3）》，這次分享給大家統(tǒng)計(jì)函數(shù)（4）。

FORECAST.ETS.CONFINT 函數(shù)

說(shuō)明

返回指定目標(biāo)日期預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間。 95% 的置信區(qū)間意味著 95% 的未來(lái)點(diǎn)預(yù)計(jì)將處于 FORECAST.ETS 預(yù)期結(jié)果中的此范圍內(nèi)（使用正態(tài)分布）。 使用置信區(qū)間可以幫助掌握預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度。較小的區(qū)間意味著在針對(duì)此特定點(diǎn)的預(yù)測(cè)中有更多置信。

用法

預(yù)測(cè). ets . confint ( target_date 、值、時(shí)間線,[ confidence_level ]、[ seasonality ],[ data_completion ],[匯總])

FORECAST.ETS.CONFINT 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

target_date 必需。要為其預(yù)測(cè)值的數(shù)據(jù)點(diǎn)。目標(biāo)日期可以是日期/時(shí)間或數(shù)字。 如果目標(biāo)日期在歷史時(shí)間線結(jié)束前按時(shí)間順序排序，則 FORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。

值必需。 值是歷史值，您要為其預(yù)測(cè)下一點(diǎn)。

時(shí)間線必需。獨(dú)立數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。時(shí)間線中的日期之間必須有一致步長(zhǎng)且不能為零。 無(wú)需對(duì)時(shí)間線進(jìn)行排序，因?yàn)?FORECAST.ETS.CONFINT 會(huì)對(duì)其進(jìn)行隱式排序，以進(jìn)行計(jì)算。 如果無(wú)法在提供的時(shí)間線中識(shí)別一致步長(zhǎng)，則 FORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。 如果時(shí)間線包含重復(fù)值，則 FORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #VALUE! 錯(cuò)誤。 如果時(shí)間線和值的范圍大小不同，則 FORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #N/A 錯(cuò)誤。

confidence_level 可選。0 和 1 之間的一個(gè)數(shù)值（獨(dú)占），指示計(jì)算置信區(qū)間的置信度。 例如，對(duì)于 90% 的置信區(qū)間，將計(jì)算 90% 置信度（90% 的未來(lái)點(diǎn)將處于此預(yù)測(cè)范圍內(nèi)）。 默認(rèn)值為 95%。 對(duì)于 (0,1) 范圍外的數(shù)值，F(xiàn)ORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。

季節(jié)性可選。一個(gè)數(shù)值。 默認(rèn)值為 1，意味著 Excel 自動(dòng)檢測(cè)季節(jié)性進(jìn)行預(yù)測(cè)，并使用正整數(shù)作為季節(jié)性模式的長(zhǎng)度。 0 表示無(wú)季節(jié)性，意味著預(yù)測(cè)為線性預(yù)測(cè)。 正整數(shù)指示算法使用此長(zhǎng)度模式作為季節(jié)性。 對(duì)于其他任何值，F(xiàn)ORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小時(shí)數(shù)）。 該數(shù)字上方的任何 seasonality 將導(dǎo)致# NUM ! 錯(cuò)誤。

數(shù)據(jù)完成可選。雖然時(shí)間線需要數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的一致步長(zhǎng)，但 FORECAST.ETS.CONFINT 支持最多 30% 的丟失數(shù)據(jù)，并會(huì)自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。 0 表示算法將缺少的點(diǎn)視為零。 通過(guò)將缺少的點(diǎn)算為鄰接點(diǎn)的平均值，默認(rèn)值 1 將計(jì)算缺少的點(diǎn)。

聚合可選。雖然時(shí)間線需要數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的一致步長(zhǎng)，但 FORECAST.ETS.CONFINT 會(huì)聚合具有相同時(shí)間戳的多個(gè)點(diǎn)。聚合參數(shù)是一個(gè)數(shù)值，指明要用于聚合具有相同時(shí)間戳的多個(gè)值的方法。默認(rèn)值 0 將使用 AVERAGE，而其他選項(xiàng)為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

FORECAST.ETS.SEASONALITY 函數(shù)

說(shuō)明

返回 Excel 針對(duì)指定時(shí)間系列檢測(cè)到的重復(fù)模式的長(zhǎng)度。 FORECAST.ETS.Seasonality 可用于FORECAST.ETS之后，確定已檢測(cè)到的自動(dòng)季節(jié)性和 FORECAST.ETS 使用的季節(jié)性。 雖然它可以獨(dú)立于 FORECAST.ETS 使用，但鑒于相同的輸入?yún)?shù)會(huì)影響數(shù)據(jù)完整性，函數(shù)會(huì)受到限制，因?yàn)樵谠摵瘮?shù)中檢測(cè)到的季節(jié)性與 FORECAST.ETS 使用的季節(jié)性相同。

用法

FORECAST.ETS.SEASONALITY(值, 時(shí)間線,[data_completion], [聚合])

FORECAST.ETS.SEASONALITY 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

值 必需。 值是歷史值，您要為其預(yù)測(cè)下一點(diǎn)。時(shí)間線 必需。獨(dú)立數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。時(shí)間線中的日期之間必須有一致步長(zhǎng)且不能為零。 無(wú)需對(duì)時(shí)間線進(jìn)行排序，因?yàn)?FORECAST.ETS.SEASONALITY 會(huì)對(duì)其進(jìn)行隱式排序，以進(jìn)行計(jì)算。 如果無(wú)法在提供的時(shí)間線中識(shí)別一致步長(zhǎng)，則 FORECAST.ETS.SEASONALITY 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。 如果時(shí)間線包含重復(fù)值，則 FORECAST.ETS.SEASONALITY 將返回 #VALUE! 錯(cuò)誤。 如果時(shí)間線和值的范圍大小不同，則 FORECAST.ETS.SEASONALITY 將返回 #N/A 錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)完成 可選。雖然時(shí)間線需要數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的一致步長(zhǎng)，但 FORECAST.ETS.SEASONALITY 支持最多 30% 的丟失數(shù)據(jù)，并會(huì)自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。 0 表示算法將缺少的點(diǎn)視為零。 通過(guò)將缺少的點(diǎn)算為鄰接點(diǎn)的平均值，默認(rèn)值 1 將計(jì)算缺少的點(diǎn)。聚合 可選。雖然時(shí)間線需要數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的一致步長(zhǎng)，但 FORECAST.ETS.SEASONALITY 會(huì)聚合具有相同時(shí)間戳的多個(gè)點(diǎn)。聚合參數(shù)是一個(gè)數(shù)值，指明要用于聚合具有相同時(shí)間戳的多個(gè)值的方法。默認(rèn)值 0 將使用 AVERAGE，而其他選項(xiàng)為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

FORECAST.ETS.STAT 函數(shù)

說(shuō)明

返回作為時(shí)間序列預(yù)測(cè)的結(jié)果的統(tǒng)計(jì)值。

統(tǒng)計(jì)值類型表明此函數(shù)請(qǐng)求的統(tǒng)計(jì)信息。

用法

FORECAST.ETS.STAT(值, 時(shí)間線, statistic_type, [季節(jié)性], [data_completion], [聚合])

FORECAST.ETS.STAT 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

值 必需。 值是歷史值，您要為其預(yù)測(cè)下一點(diǎn)。時(shí)間線 必需。獨(dú)立數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。時(shí)間線中的日期之間必須有一致步長(zhǎng)且不能為零。 無(wú)需對(duì)時(shí)間線進(jìn)行排序，因?yàn)?FORECAST.ETS.STAT 會(huì)對(duì)其進(jìn)行隱式排序，以進(jìn)行計(jì)算。 如果無(wú)法在提供的時(shí)間線中識(shí)別一致步長(zhǎng)，則 FORECAST.ETS.STAT 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。 如果時(shí)間線包含重復(fù)值，則 FORECAST.ETS.STAT 將返回 #VALUE! 錯(cuò)誤。 如果時(shí)間線和值的范圍大小不同，則 FORECAST.ETS.STAT 將返回 #N/A 錯(cuò)誤。statistic_type 必需。 數(shù)字值介于1和8之間，指示哪些統(tǒng)計(jì)值將不會(huì)為計(jì)算預(yù)測(cè)返回。季節(jié)性 可選。一個(gè)數(shù)值。 默認(rèn)值為 1，意味著 Excel 自動(dòng)檢測(cè)季節(jié)性進(jìn)行預(yù)測(cè)，并使用正整數(shù)作為季節(jié)性模式的長(zhǎng)度。 0 表示無(wú)季節(jié)性，意味著預(yù)測(cè)為線性預(yù)測(cè)。 正整數(shù)指示算法使用此長(zhǎng)度模式作為季節(jié)性。 對(duì)于其他任何值，F(xiàn)ORECAST.ETS.STAT 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小時(shí)數(shù)）。 該數(shù)字上方的任何 seasonality 將導(dǎo)致# NUM ! 錯(cuò)誤。

數(shù)據(jù)完成 可選。雖然時(shí)間線需要數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的一致步長(zhǎng)，但 FORECAST.ETS.STAT 支持最多 30% 的丟失數(shù)據(jù)，并會(huì)自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。 0 表示算法將缺少的點(diǎn)視為零。 通過(guò)將缺少的點(diǎn)算為鄰接點(diǎn)的平均值，默認(rèn)值 1 將計(jì)算缺少的點(diǎn)。聚合 可選。雖然時(shí)間線需要數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的一致步長(zhǎng)，但 FORECAST.ETS.STAT 會(huì)聚合具有相同時(shí)間戳的多個(gè)點(diǎn)。聚合參數(shù)是一個(gè)數(shù)值，指明要用于聚合具有相同時(shí)間戳的多個(gè)值的方法。默認(rèn)值 0 將使用 AVERAGE，而其他選項(xiàng)為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

下列可選的統(tǒng)計(jì)信息可以返回：

Alpha ets 算法的參數(shù) 返回參數(shù)較高值基值為最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)的詳細(xì)粗細(xì)。Beta ets 算法的參數(shù) 返回參數(shù)的趨勢(shì)值較高值為最近的趨勢(shì)的詳細(xì)粗細(xì)。ets 算法的伽瑪參數(shù) 返回參數(shù) seasonality 值較高值為最近使用的季節(jié)性期間內(nèi)的詳細(xì)粗細(xì)。mase 躍點(diǎn) 返回絕對(duì)按比例縮放的錯(cuò)誤平均值躍點(diǎn)數(shù)度量值預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。smape 躍點(diǎn) 返回絕對(duì)躍點(diǎn)數(shù)基于百分比錯(cuò)誤的準(zhǔn)確性度量值的百分比錯(cuò)誤的對(duì)稱平均值。mae 躍點(diǎn) 返回絕對(duì)躍點(diǎn)數(shù)基于百分比錯(cuò)誤的準(zhǔn)確性度量值的百分比錯(cuò)誤的對(duì)稱平均值。rmse 躍點(diǎn) 返回 根 平均值平方值錯(cuò)誤躍點(diǎn)數(shù)預(yù)測(cè)和觀察值之間的差異的度量。檢測(cè)到步驟大小 返回歷史時(shí)間線中檢測(cè)到的步驟大小。

FORECAST.LINEAR 函數(shù)

說(shuō)明

根據(jù)現(xiàn)有值計(jì)算或預(yù)測(cè)未來(lái)值。 預(yù)測(cè)值為給定 x 值后求得的 y 值。 已知值為現(xiàn)有的 x 值和 y 值，并通過(guò)線性回歸來(lái)預(yù)測(cè)新值。 可以使用該函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)銷售、庫(kù)存需求或消費(fèi)趨勢(shì)等。

用法

預(yù)測(cè).線性( x , known _ y ' s , known _ x ' s )

FORECAST.LINEAR 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

X 必需。 需要進(jìn)行值預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

Known_y's 必需。 相關(guān)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。

Known_x's 必需。 獨(dú)立數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。

FREQUENCY 函數(shù)

說(shuō)明

計(jì)算數(shù)值在某個(gè)區(qū)域內(nèi)的出現(xiàn)頻率，然后返回一個(gè)垂直數(shù)組。 例如，使用函數(shù) FREQUENCY 可以在分?jǐn)?shù)區(qū)域內(nèi)計(jì)算測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)的個(gè)數(shù)。 由于 FREQUENCY 返回一個(gè)數(shù)組，所以它必須以數(shù)組公式的形式輸入。

用法

FREQUENCY(data_array, bins_array)

FREQUENCY 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Data_array必需。 要對(duì)其頻率進(jìn)行計(jì)數(shù)的一組數(shù)值或?qū)@組數(shù)值的引用。 如果 data_array 中不包含任何數(shù)值，則 FREQUENCY 返回一個(gè)零數(shù)組。Bins_array必需。 要將 data_array 中的值插入到的間隔數(shù)組或?qū)﹂g隔的引用。 如果 bins_array 中不包含任何數(shù)值，則 FREQUENCY 返回 data_array 中的元素個(gè)數(shù)。

備注

在選擇了用于顯示返回的分布結(jié)果的相鄰單元格區(qū)域后，函數(shù) FREQUENCY 應(yīng)以數(shù)組公式的形式輸入。返回的數(shù)組中的元素比 bins_array 中的元素多一個(gè)。 返回的數(shù)組中的額外元素返回最高的間隔以上的任何值的計(jì)數(shù)。 例如，在對(duì)輸入到三個(gè)單元格中的三個(gè)值范圍（間隔）進(jìn)行計(jì)數(shù)時(shí)，確保將 FREQUENCY 輸入到結(jié)果的四個(gè)單元格。 額外的單元格將返回 data_array 中大于第三個(gè)間隔值的值的數(shù)量。函數(shù) FREQUENCY 將忽略空白單元格和文本。對(duì)于返回結(jié)果為數(shù)組的公式，必須以數(shù)組公式的形式輸入。

案例

GAMMA 函數(shù)

說(shuō)明

返回 gamma 函數(shù)值。

用法

GAMMA(number)

GAMMA 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number 必需。 返回一個(gè)數(shù)字。

備注

GAMMA 使用以下公式：

Г(N+1) = N * Г(N)如果 Number 為負(fù)整數(shù)或 0，則 GAMMA 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 Number 包含無(wú)效的字符，則 GAMMA 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。

案例

GAMMA.DIST 函數(shù)

說(shuō)明

返回伽瑪分布函數(shù)的函數(shù)值。 可以使用此函數(shù)來(lái)研究呈斜分布的變量。 伽瑪分布通常用于排隊(duì)分析。

用法

GAMMA.DIST(x,alpha,beta,cumulative)

GAMMA.DIST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。 用來(lái)計(jì)算分布的數(shù)值。Alpha必需。 分布參數(shù)。Beta必需。 分布參數(shù)。 如果 beta = 1，則 GAMMA.DIST 返回標(biāo)準(zhǔn)伽瑪分布。Cumulative必需。 決定函數(shù)形式的邏輯值。 如果 cumulative 為 TRUE，則 GAMMA.DIST 返回累積分布函數(shù)；如果為 FALSE，則返回概率密度函數(shù)。

備注

如果 x、alpha 或 beta 為非數(shù)值型，則 GAMMA.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x 0，則 GAMMA.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，則 GAMMA.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。伽瑪概率密度函數(shù)的計(jì)算公式如下：

標(biāo)準(zhǔn)伽瑪概率密度函數(shù)為：

當(dāng) alpha = 1 時(shí)，GAMMA.DIST 返回如下的指數(shù)分布：

對(duì)于正整數(shù) n，當(dāng) alpha = n/2，beta = 2 且 cumulative = TRUE 時(shí)，GAMMA.DIST 以自由度 n 返回 (1 - CHISQ.DIST.RT(x))。當(dāng) alpha 為正整數(shù)時(shí)，GAMMA.DIST 也稱為愛(ài)爾朗 (Erlang) 分布。

案例

GAMMA.INV 函數(shù)

說(shuō)明

返回伽瑪累積分布函數(shù)的反函數(shù)值。 如果 p = GAMMA.DIST(x,...)，則 GAMMA.INV(p,...) = x。 使用此函數(shù)可以研究有可能呈斜分布的變量。

用法

GAMMA.INV(probability,alpha,beta)

GAMMA.INV 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Probability必需。 伽瑪分布相關(guān)的概率。Alpha必需。 分布參數(shù)。Beta必需。分布參數(shù)。如果 beta = 1，則 GAMMA.INV 返回標(biāo)準(zhǔn)伽瑪分布。

備注

如果任一參數(shù)為文本型，則 GAMMA.INV 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 probability 0 或 probability 1，則 GAMMA.INV 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，則 GAMMA.INV 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。

如果已給定概率值，則 GAMMA.INV 使用 GAMMA.DIST(x, alpha, beta, TRUE) = probability 求解數(shù)值 x。 因此，GAMMA.INV 的精度取決于 GAMMA.DIST 的精度 GAMMA.INV 使用迭代搜索技術(shù)。 如果搜索在 64 次迭代之后沒(méi)有收斂，則函數(shù)返回錯(cuò)誤值 #N/A。

案例

GAMMALN 函數(shù)

說(shuō)明

返回伽瑪函數(shù)的自然對(duì)數(shù)，Γ(x)。

用法

GAMMALN(x)

GAMMALN 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。 要計(jì)算其 GAMMALN 的數(shù)值。

備注

如果 x 為非數(shù)值型，則 GAMMALN 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x ≤ 0，則 GAMMALN 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。數(shù)字 e 的 GAMMALN(i) 次冪的返回值與 (i - 1)! 的結(jié)果相同，其中 i 為整數(shù)。GAMMALN 的公式為：

其中：

案例

GAMMALN.PRECISE 函數(shù)

說(shuō)明

返回伽瑪函數(shù)的自然對(duì)數(shù)，Γ(x)。

用法

GAMMALN.PRECISE(x)

GAMMALN.PRECISE 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。 要計(jì)算其 GAMMALN.PRECISE 的數(shù)值。

備注

如果 x 為非數(shù)值型，則 GAMMALN.PRECISE 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x ≤ 0，則 GAMMALN.PRECISE 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。數(shù)字 e 的 GAMMALN.PRECISE(i) 次冪返回與 (i-1)! 相同的結(jié)果，其中 i 為整數(shù)。GAMMALN.PRECISE 計(jì)算公式如下：

GAMMALN.PRECISE=LN(Γ(x))

其中：

案例

GAUSS 函數(shù)

說(shuō)明

計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)總體的成員處于平均值與平均值的 z 倍標(biāo)準(zhǔn)偏差之間的概率。

用法

GAUSS(z)

GAUSS 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

z 必需。返回一個(gè)數(shù)字。

備注

如果 z 不是有效數(shù)字，GAUSS 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 z 不是有效數(shù)據(jù)類型，GAUSS 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。因?yàn)?NORM.S.DIST(0,True) 總是返回 0.5，所以 GAUSS (z) 將總是等于 NORM.S.DIST(z,True) - 0.5。

案例

GEOMEAN 函數(shù)

說(shuō)明

返回一組正數(shù)數(shù)據(jù)或正數(shù)數(shù)據(jù)區(qū)域的幾何平均值。 例如，可以使用 GEOMEAN 計(jì)算可變復(fù)利的平均增長(zhǎng)率。

用法

GEOMEAN(number1, [number2], ...)

GEOMEAN 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

number1, number2, ...Number1 是必需的，后續(xù)數(shù)字是可選的。 用于計(jì)算平均值的 1 到 255 個(gè)參數(shù)。 也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€(gè)數(shù)組的引用來(lái)代替用逗號(hào)分隔的參數(shù)。

備注

參數(shù)可以是數(shù)字或者是包?...

上次給大家分享了《2017年最全的excel函數(shù)大全14—統(tǒng)計(jì)函數(shù)（2）》，這次分享給大家統(tǒng)計(jì)函數(shù)（3）。

COUNTIFS 函數(shù)

描述

COUNTIFS函數(shù)將條件應(yīng)用于跨多個(gè)區(qū)域的單元格，然后統(tǒng)計(jì)滿足所有條件的次數(shù)。

用法

COUNTIFS(criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2],…)

COUNTIFS 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

criteria_range1必需。在其中計(jì)算關(guān)聯(lián)條件的第一個(gè)區(qū)域。criteria1必需。條件的形式為數(shù)字、表達(dá)式、單元格引用或文本，它定義了要計(jì)數(shù)的單元格范圍。例如，條件可以表示為 32、">32"、B4、"apples"或 "32"。criteria_range2, criteria2, ...可選。附加的區(qū)域及其關(guān)聯(lián)條件。最多允許 127 個(gè)區(qū)域/條件對(duì)。

重要:每一個(gè)附加的區(qū)域都必須與參數(shù)criteria_range1具有相同的行數(shù)和列數(shù)。這些區(qū)域無(wú)需彼此相鄰。

備注

每個(gè)區(qū)域的條件一次應(yīng)用于一個(gè)單元格。如果所有的第一個(gè)單元格都滿足其關(guān)聯(lián)條件，則計(jì)數(shù)增加 1。如果所有的第二個(gè)單元格都滿足其關(guān)聯(lián)條件，則計(jì)數(shù)再增加 1，依此類推，直到計(jì)算完所有單元格。如果條件參數(shù)是對(duì)空單元格的引用，COUNTIFS 會(huì)將該單元格的值視為 0。您可以在條件中使用通配符，即問(wèn)號(hào) (?) 和星號(hào) (*)。問(wèn)號(hào)匹配任意單個(gè)字符，星號(hào)匹配任意字符串。如果要查找實(shí)際的問(wèn)號(hào)或星號(hào)，請(qǐng)?jiān)谧址版I入波形符 (~)。

案例 1

案例 2

COVARIANCE.P 函數(shù)

描述

返回總體協(xié)方差，即兩個(gè)數(shù)據(jù)集中每對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的偏差乘積的平均數(shù)。利用協(xié)方差確定兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。例如，您可檢查教育程度與收入是否成正比。

用法

COVARIANCE.P(array1,array2)

COVARIANCE.P 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array1必需。整數(shù)的第一個(gè)單元格區(qū)域。Array2必需。整數(shù)的第二個(gè)單元格區(qū)域。

備注

參數(shù)必須是數(shù)字，或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。如果 array1 和 array2 所含數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)不等，則 COVARIANCE.P 返回錯(cuò)誤值 #N/A。如果 array1 和 array2 當(dāng)中有一個(gè)為空，則 COVARIANCE.P 返回錯(cuò)誤值 #p/0!。協(xié)方差計(jì)算公式為

其中

是樣本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2)，n 是樣本大小。

案例

COVARIANCE.S 函數(shù)

描述

返回樣本協(xié)方差，即兩個(gè)數(shù)據(jù)集中每對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的偏差乘積的平均值。

用法

COVARIANCE.S(array1,array2)

COVARIANCE.S 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array1必需。整數(shù)的第一個(gè)單元格區(qū)域。Array2必需。整數(shù)的第二個(gè)單元格區(qū)域。

備注

參數(shù)必須是數(shù)字，或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。如果 array1 和 array2 具有不同數(shù)量的數(shù)據(jù)點(diǎn)，則 COVARIANCE.S 返回錯(cuò)誤值 #N/A。如果 array1 或 array2 為空或各自僅包含 1 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，則 COVARIANCE.S 返回錯(cuò)誤值 #p/0!。

案例

DEVSQ 函數(shù)

描述

返回各數(shù)據(jù)點(diǎn)與數(shù)據(jù)均值點(diǎn)之差（數(shù)據(jù)偏差）的平方和。

用法

DEVSQ(number1, [number2], ...)

DEVSQ 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

number1, number2, ... Number1 是必需的，后續(xù)數(shù)字是可選的。用于計(jì)算偏差平方和的 1 到 255 個(gè)參數(shù)。也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€(gè)數(shù)組的引用來(lái)代替用逗號(hào)分隔的參數(shù)。

備注

參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。偏差平方和的公式為：

案例

EXPON.DIST 函數(shù)

描述

返回指數(shù)分布。使用 EXPON.DIST 可以建立事件之間的時(shí)間間隔模型，如銀行自動(dòng)提款機(jī)支付一次現(xiàn)金所花費(fèi)的時(shí)間。例如，可通過(guò) EXPON.DIST 來(lái)確定這一過(guò)程最長(zhǎng)持續(xù)一分鐘的發(fā)生概率。

用法

EXPON.DIST(x,lambda,cumulative)

EXPON.DIST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。函數(shù)值。Lambda必需。參數(shù)值。Cumulative必需。邏輯值，用于指定指數(shù)函數(shù)的形式。如果 cumulative 為 TRUE，則 EXPON.DIST 返回累積分布函數(shù)；如果為 FALSE，則返回概率密度函數(shù)。

備注

如果 x 或 lambda 為非數(shù)值型，則 EXPON.DIST 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x < 0，則 EXPON.DIST 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 lambda < 0，則 EXPON.DIST 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。概率密度函數(shù)的公式為：

累積分布函數(shù)的公式為：

案例

F.DIST 函數(shù)

描述

返回 F 概率分布函數(shù)的函數(shù)值。使用此函數(shù)可以確定兩組數(shù)據(jù)是否存在變化程度上的不同。例如，分析進(jìn)入中學(xué)的男生、女生的考試分?jǐn)?shù)，來(lái)確定女生分?jǐn)?shù)的變化程度是否與男生不同。

用法

F.DIST(x,deg_freedom1,deg_freedom2,cumulative)

F.DIST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。用來(lái)計(jì)算函數(shù)的值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。Cumulative必需。決定函數(shù)形式的邏輯值。如果 cumulative 為 TRUE，則 F.DIST 返回累積分布函數(shù)；如果為 FALSE，則返回概率密度函數(shù)。

備注

如果任一參數(shù)為非數(shù)值型，則 F.DIST 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x 為負(fù)數(shù)，則 F.DIST 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整數(shù)，則將被截尾取整。如果 deg_freedom1 < 1，則 F.DIST 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 deg_freedom2 < 1，則 F.DIST 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。

案例

F.DIST.RT 函數(shù)

描述

返回兩個(gè)數(shù)據(jù)集的（右尾）F 概率分布（變化程度）。使用此函數(shù)可以確定兩組數(shù)據(jù)是否存在變化程度上的不同。例如，分析進(jìn)入中學(xué)的男生、女生的考試分?jǐn)?shù)，來(lái)確定女生分?jǐn)?shù)的變化程度是否與男生不同。

用法

F.DIST.RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2)

F.DIST.RT 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。用來(lái)計(jì)算函數(shù)的值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。

備注

如果任一參數(shù)為非數(shù)值型，則 F.DIST.RT 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x 為負(fù)數(shù)，則 F.DIST.RT 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整數(shù)，則將被截尾取整。如果 deg_freedom1 < 1，則 F.DIST.RT 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 deg_freedom2 < 1，則 F.DIST.RT 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。F.DIST.RT 的計(jì)算公式為 F.DIST.RT=P( F>x )，其中 F 為呈 F 分布且?guī)в?deg_freedom1 和 deg_freedom2 自由度的隨機(jī)變量。

案例

F.INV 函數(shù)

描述

返回 F 概率分布函數(shù)的反函數(shù)值。如果 p = F.DIST(x,...)，則 F.INV(p,...) = x。在 F 檢驗(yàn)中，可以使用 F 分布比較兩組數(shù)據(jù)中的變化程度。例如，可以分析美國(guó)和加拿大的收入分布，判斷兩個(gè)國(guó)家/地區(qū)是否有相似的收入變化程度。

用法

F.INV(probability,deg_freedom1,deg_freedom2)

F.INV 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Probability必需。 F 累積分布的概率值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。

備注

如果任一參數(shù)為非數(shù)值型，則 F.INV 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 probability < 0 或 probability > 1，則 F.INV 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整數(shù)，則將被截尾取整。如果deg_freedom1 < 1 或 deg_freedom2 < 1，則 F.INV 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。

案例

F.INV.RT 函數(shù)

描述

返回（右尾）F 概率分布函數(shù)的反函數(shù)值。如果 p = F.DIST.RT(x,...)，則 F.INV.RT(p,...) = x。在 F 檢驗(yàn)中，可以使用 F 分布比較兩組數(shù)據(jù)中的變化程度。例如，可以分析美國(guó)和加拿大的收入分布，判斷兩個(gè)國(guó)家/地區(qū)是否有相似的收入變化程度。

用法

F.INV.RT(probability,deg_freedom1,deg_freedom2)

F.INV.RT 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Probability必需。 F 累積分布的概率值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。

備注

如果任一參數(shù)為非數(shù)值型，則 F.INV.RT 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 Probability < 0 或 Probability > 1，則 F.INV.RT 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 Deg_freedom1 或 Deg_freedom2 不是整數(shù)，則將被截尾取整。如果 Deg_freedom1 < 1 或 Deg_freedom2 < 1，則 F.INV.RT 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 Deg_freedom2 < 1 或 Deg_freedom2 ≥ 10^10，則 F.INV.RT 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。

F.INV.RT 可用于返回 F 分布的臨界值。例如，ANOVA 計(jì)算的結(jié)果常常包括 F 統(tǒng)計(jì)值、F 概率和顯著水平參數(shù)為 0.05 的 F 臨界值數(shù)據(jù)。若要返回 F 的臨界值，請(qǐng)將顯著水平參數(shù)用作為 F.INV.RT 的 probability 參數(shù)。

如果已給定概率值，則 F.INV.RT 使用 F.DIST.RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2)=probability 求解數(shù)值 x。因此，F(xiàn).INV.RT 的精度取決于 F.DIST.RT 的精度 F.INV.RT 使用迭代搜索技術(shù)。如果搜索在 64 次迭代之后沒(méi)有收斂，則函數(shù)返回錯(cuò)誤值 #N/A。

案例

F.TEST 函數(shù)

描述

返回 F 檢驗(yàn)的結(jié)果，即當(dāng) array1 和 array2 的方差無(wú)明顯差異時(shí)的雙尾概率。

使用此函數(shù)可確定兩個(gè)案例是否有不同的方差。例如，給定公立和私立學(xué)校的測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)，可以檢驗(yàn)各學(xué)校間測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)的差別程度。

用法

F.TEST(array1,array2)

F.TEST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array1必需。第一個(gè)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。Array2必需。第二個(gè)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。

備注

參數(shù)可以是數(shù)字，或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。如果 array1 或 array2 中數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)少于 2 個(gè)，或者 array1 或 array2 的方差為零，則 F.TEST 返回錯(cuò)誤值 #p/0!。

案例

FISHER 函數(shù)

描述

返回 x 的 Fisher 變換值。該變換生成一個(gè)正態(tài)分布而非偏斜的函數(shù)。使用此函數(shù)可以完成相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。

用法

FISHER(x)

FISHER 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。要對(duì)其進(jìn)行變換的數(shù)值。

備注

如果 x 為非數(shù)值型，則 FISHER 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x ≤ -1 或 x ≥ 1，則 FISHER 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。Fisher 變換的公式為：

案例

FISHERINV 函數(shù)

描述

返回 Fisher 逆變換值。使用該變換可以分析數(shù)據(jù)區(qū)域或數(shù)組之間的相關(guān)性。如果 y = FISHER(x)，則 FISHERINV(y) = x。

用法

FISHERINV(y)

FISHERINV 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Y必需。要對(duì)其進(jìn)行逆變換的數(shù)值。

備注

如果 y 為非數(shù)值型，則 FISHERINV 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。Fisher 逆變換的公式為：

案例

FORECAST 函數(shù)

描述

根據(jù)現(xiàn)有值計(jì)算或預(yù)測(cè)未來(lái)值。預(yù)測(cè)值為給定 x 值后求得的 y 值。已知值為現(xiàn)有的 x 值和 y 值，并通過(guò)線性回歸來(lái)預(yù)測(cè)新值?？梢允褂迷摵瘮?shù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)銷售、庫(kù)存需求或消費(fèi)趨勢(shì)等。

用法

FORECAST(x, known_y's, known_x's)

FORECAST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。需要進(jìn)行值預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。Known_y's必需。相關(guān)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。Known_x's必需。獨(dú)立數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。

備注

如果 x 為非數(shù)值型，則 FORECAST 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 known_y's 和 known_x's 為空或含有不同個(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，函數(shù) FORECAST 返回錯(cuò)誤值 #N/A。如果 known_x's 的方差為零，則 FORECAST 返回錯(cuò)誤值 #p/0!。函數(shù) FORECAST 的計(jì)算公式為 a+bx，式中：

且：

且其中 x 和 y 是樣本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

案例

FORECAST.ETS 函數(shù)

描述

計(jì)算指數(shù)平滑( ets )算法的使用" AAA 版本或基于現(xiàn)有值(歷史)預(yù)測(cè)未來(lái)值。預(yù)測(cè)值是指定的目標(biāo)日期，應(yīng)為時(shí)間線的延續(xù)標(biāo)記中的歷史值的延續(xù)標(biāo)記。可以使用此函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)銷售額、庫(kù)存需求或消費(fèi)趨勢(shì)。

此函數(shù)需要時(shí)間線與不同點(diǎn)間常量步驟進(jìn)行組織。例如，每月、每年的時(shí)間線或數(shù)值的日程表的1日的值可能是一個(gè)月的時(shí)間線的索引。對(duì)于此類型的時(shí)間線，它與之前的詳細(xì)數(shù)據(jù)應(yīng)用聚合原始非常有用的預(yù)測(cè)，生成更加精確的預(yù)測(cè)和結(jié)果。

用法

預(yù)測(cè). ets ( target_date "、"值"、"時(shí)間線",[ seasonality ]、[ data_completion ],[匯總])

FORECAST.ETS 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

target_date必需。要為其預(yù)測(cè)值的數(shù)據(jù)點(diǎn)。目標(biāo)日期可以是日期/時(shí)間或數(shù)值。如果目標(biāo)日期按時(shí)間前后排列處于歷史時(shí)間線結(jié)束之前，則 FORECAST.ETS 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。值必需。值是"歷史值，您要為其預(yù)測(cè)下一點(diǎn)。時(shí)間線必需。獨(dú)立數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。時(shí)間線中的日期之間必須有一致步長(zhǎng)且不能為零。無(wú)需對(duì)時(shí)間線進(jìn)行排序，因?yàn)?FORECAST.ETS 會(huì)對(duì)其進(jìn)行隱式排序，以進(jìn)行計(jì)算。如果無(wú)法在提供的時(shí)間線中識(shí)別一致步長(zhǎng)，則 Forecast.ETS 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。如果時(shí)間線包含重復(fù)值，則 Forecast.ETS 將返回 #VALUE! 錯(cuò)誤。如果時(shí)間線和值的范圍大小不同，則 Forecast.ETS 將返回 #N/A 錯(cuò)誤。季節(jié)性可選。一個(gè)數(shù)值。默認(rèn)值為 1，意味著 Excel 自動(dòng)檢測(cè)季節(jié)性進(jìn)行預(yù)測(cè)，并使用正整數(shù)作為季節(jié)性模式的長(zhǎng)度。 0 表示無(wú)季節(jié)性，意味著預(yù)測(cè)為線性預(yù)測(cè)。正整數(shù)指示算法使用此長(zhǎng)度模式作為季節(jié)性。對(duì)于其他任何值，F(xiàn)ORECAST.ETS 將返回 #NUM! 錯(cuò)誤。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小時(shí)數(shù)）。該數(shù)字上方的任何 seasonality 將導(dǎo)致"# NUM ! 錯(cuò)誤。

數(shù)據(jù)完成可選。雖然時(shí)間線需要數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的一致步長(zhǎng)，但 FORECAST.ETS 支持最多...

馬上就要2018年了，最近有很多的商家找我要關(guān)于2018年的年度規(guī)劃表格，其實(shí)，每個(gè)人的店鋪基本上都有自己的特性，別人的計(jì)劃不一定適合你的，所以我基本上也不會(huì)給別人自己的年度計(jì)劃，因?yàn)楹苋菀渍`導(dǎo)對(duì)方，在我的新書(shū)《玩賺淘寶數(shù)據(jù)分析》中我寫(xiě)了這個(gè)內(nèi)容，可是這本書(shū)目前還在出版社審核，要明年才能正式出版，為了讓解大家燃眉之急，特意從書(shū)中摘抄一小段供參加參考如何去做2018年的 年度規(guī)劃

我做了六年的淘寶運(yùn)營(yíng)工作，發(fā)現(xiàn)了很多的商家在做淘寶的時(shí)候從來(lái)都沒(méi)有去考慮過(guò)年銷售的規(guī)劃，他們每天都到處在想著怎么去弄到流量，怎么去研究最新的獲取流量的方法，怎樣找到黑車或者黑搜索的淘寶系統(tǒng)漏洞等等。隨心所欲，隨機(jī)而動(dòng)

其實(shí)，如果沒(méi)有做全店的年銷售額規(guī)劃，就好比你在大海中沒(méi)有方向的劃船，你雖然用盡了所有的力氣在劃，但是，你可能永遠(yuǎn)都到達(dá)不了你想要的目的，甚至你可能會(huì)在陰溝里翻了船把自己淹死。

沒(méi)有規(guī)劃，你就會(huì)像無(wú)頭蒼蠅一樣的胡亂行動(dòng)，你永遠(yuǎn)都是在明天重復(fù)今天的事情，明年重復(fù)今年的事情，所有的事情都不在自己的掌控之中。 你有一種聽(tīng)天由命的感覺(jué)，所以你總會(huì)感覺(jué)做淘寶有時(shí)候就是完全靠運(yùn)氣，能不能起來(lái)就看運(yùn)氣夠不夠，運(yùn)氣夠了自然就起來(lái)，運(yùn)氣不夠就起不來(lái)。

無(wú)規(guī)劃的人生就像隨波逐流的船，這樣今日不知明日事的漂泊其實(shí)只會(huì)讓你非常的累和沒(méi)有效果。因此，我們做淘寶是必須要做好規(guī)劃。這一節(jié)，我們以年銷售額來(lái)案例來(lái)規(guī)劃一個(gè)店鋪應(yīng)該如何的去做好規(guī)劃，讓我們有方向的行動(dòng)。

我們要做全店的銷售計(jì)劃，首先我們腦中要有一個(gè)框架圖，就是我們需要做哪些東西的規(guī)劃，這個(gè)是沒(méi)有固定的，根據(jù)你的目的來(lái)決定，例如，最常見(jiàn)的銷售規(guī)劃可能都會(huì)包含，銷售，成本，利潤(rùn)這三個(gè)大的方面。而在我們淘寶的銷售額中，可能又會(huì)包含所需UV，平均轉(zhuǎn)化率，平均客單價(jià)，日均銷量，日均流量等小的方面，成本可能又會(huì)包含推廣費(fèi)用，人員開(kāi)支，辦公成本，物流費(fèi)用等多個(gè)小的方面

因此我們就以這三個(gè)大的方面和多個(gè)小的方面來(lái)構(gòu)建一個(gè)框架圖，如下圖所示，根據(jù)你的目的在Excel中構(gòu)建你的規(guī)劃圖。

當(dāng)我們把大概的思維規(guī)劃圖繪制出來(lái)之后，我們需要的就是完善這個(gè)表格中的空白地區(qū)的數(shù)據(jù)。要把每一個(gè)數(shù)據(jù)都填寫(xiě)進(jìn)去。

我們先從銷售額開(kāi)始。我們應(yīng)該如何去規(guī)劃1-12月份的銷售額？這是需要我們預(yù)估的，但是預(yù)估我們不能一拍腦袋就決定，不能心里想著要做到多少銷售額就填寫(xiě)多少銷售額，這個(gè)需要根據(jù)實(shí)際情況和規(guī)律去預(yù)測(cè)和評(píng)估。當(dāng)然，這個(gè)預(yù)估的方法是有很多的，不同的情況下使用的方法不一樣，但是最常見(jiàn)的可能就是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)估。

例如，我們現(xiàn)在要做2018年的銷售額規(guī)劃，那么我們就可以根據(jù)2016年和2017年的歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)估2018的數(shù)據(jù)。

2016年和2017年是過(guò)去年，這個(gè)是有實(shí)際銷售額數(shù)據(jù)的，你可以在生意參謀或者生e經(jīng)調(diào)取這個(gè)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在我們要預(yù)測(cè)2018年的銷售額，我們只需要掌握同比增長(zhǎng)率和環(huán)比增長(zhǎng)率這個(gè)概念就可以了。

環(huán)比增長(zhǎng)率=（本期的某個(gè)指標(biāo)的值-上一期這個(gè)指標(biāo)的值）/上一期這個(gè)指標(biāo)的值*100%。

例如，2017年1月份銷售額的環(huán)比增長(zhǎng)率=（2017年1月份的銷售額-2016年12月份的銷售）/2016年12月份的銷售額

2017年2月份的環(huán)比增長(zhǎng)率=（2017年2月份的銷售額-2017年1月份的銷售）/2017年1月份的銷售額

…………

以此類推

同比增長(zhǎng)率=（當(dāng)年的指標(biāo)值-去年同期的值）÷去年同期的值*100%

例如，2017年1月份銷售額的同比增長(zhǎng)率=（2017年1月份的銷售額-2016年1月份的銷售額）/2016年1月份的銷售額

2017年2月份銷售額的同比增長(zhǎng)率=（2017年2月份的銷售額-2016年2月份的銷售額）/2016年2月份的銷售額

…………

以此類推

當(dāng)我們知道了2017年的環(huán)比增長(zhǎng)率和同比增長(zhǎng)率的時(shí)候，我們就可以根據(jù)17年的環(huán)比增長(zhǎng)率和同比增長(zhǎng)率去推算和預(yù)估2018年的預(yù)估銷售額。我們可以假設(shè)2018年的同比增長(zhǎng)率以及環(huán)比增長(zhǎng)率和2017年的同比增長(zhǎng)率和環(huán)比增長(zhǎng)率相同，然后根據(jù)這個(gè)假設(shè)的結(jié)構(gòu)去預(yù)估推算2018年的銷售額。

根據(jù)環(huán)比增長(zhǎng)率去推算2018年的預(yù)估銷售額：本期的數(shù)據(jù)=上一期的數(shù)據(jù)*環(huán)比增長(zhǎng)率+上一期的數(shù)據(jù)

2018年1月份的預(yù)估銷售額=2017年12月份的銷售*2017年1月份的環(huán)比增長(zhǎng)率+2017年12月份的銷售額

2018年2月份的預(yù)估銷售額=2017年2月份的銷售*2017年2月份的環(huán)比增長(zhǎng)率+2018年1月份的銷售額

…………

以此類推

根據(jù)同比增長(zhǎng)率去推算2018年的預(yù)估銷售額：本期的數(shù)據(jù)=去年同期的值*同比增長(zhǎng)率+去年同期的值

2018年1月份的預(yù)估銷售額=2017年1月份的銷售額*2017年1月份的同比增長(zhǎng)率+2017年1月份的銷售額

2018年2月份的預(yù)估銷售額=2017年2月份的銷售額*2017年2月份的同比增長(zhǎng)率+2017年2月份的銷售額

…………

以此類推

這樣，我們2018年1-12月份的預(yù)估銷售額就大概算出來(lái)了，但是這個(gè)算的是兩個(gè)結(jié)果，因?yàn)橐粋€(gè)是根據(jù)同比計(jì)算的，一個(gè)是根據(jù)環(huán)比計(jì)算的，那么我們到底該取哪個(gè)值呢？

這個(gè)時(shí)候要根據(jù)實(shí)際情況來(lái)決定，如果你覺(jué)得未來(lái)更加的符合環(huán)比計(jì)算的結(jié)果，那么你就可以選擇環(huán)比計(jì)算結(jié)果，如果你覺(jué)得未來(lái)更加的符合同比計(jì)算的結(jié)果，那么你就可以選擇同比計(jì)算的結(jié)果，如果這兩個(gè)結(jié)果差距不是很大，那么你也可以取這兩個(gè)值的平均值，具體要根據(jù)實(shí)際情況去參考，記住，我們做數(shù)據(jù)分析是要建立實(shí)際情況下的，脫離了實(shí)際情況，一切數(shù)據(jù)都失去了參考價(jià)值和依據(jù)。

把銷售額預(yù)估填完之后，我們接下來(lái)就要填寫(xiě)所需uv，也就是說(shuō)，要做到這個(gè)預(yù)估的銷售額，我們需要多少訪客數(shù)。

根據(jù)銷售額=訪客數(shù)*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)，可以得出訪客數(shù)=銷售額/（轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)）

所以現(xiàn)在我們只需要知道轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)就可以知道了所需訪客數(shù)是多少了，而正好我們也需要知道平均訪客數(shù)和平均客單價(jià)是多少。要知道每一個(gè)月的平均轉(zhuǎn)化率和平均客單價(jià)很簡(jiǎn)單，我們同樣的可以參考2016年和2017年對(duì)應(yīng)的月份的平均轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)，例如2016年1月份的轉(zhuǎn)化率是1.5%，2017年1月份的轉(zhuǎn)化率是1.8%，那么我們就可以假設(shè)2018年的轉(zhuǎn)化率1.65%

當(dāng)然，這里也是要根據(jù)實(shí)際情況去參考的，例如，我們2016年的轉(zhuǎn)化率是1.5%，但是2017年的轉(zhuǎn)化率是3%，當(dāng)出現(xiàn)這種差別很大的情況的時(shí)候，我們就要先分析原因，我們要分析為什么2017年的轉(zhuǎn)化率會(huì)高這么多，然后判定哪一個(gè)更加的接近平均值，我們就可以根據(jù)這個(gè)進(jìn)行調(diào)整，假設(shè)我們2017年轉(zhuǎn)化率3%是因?yàn)檫@一年我們的客單價(jià)比2016年低了很多，所以導(dǎo)致了轉(zhuǎn)化率高了很多，這個(gè)時(shí)候，我們就要去分析2018年我們要做的客單價(jià)的是更加的接近2016年還是更加的接近2017年，然后根據(jù)這個(gè)結(jié)果去進(jìn)行調(diào)整。

總之，你只需要做到一點(diǎn)，既要參考過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)，也要參考實(shí)際情況。

當(dāng)我們根據(jù)過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)際情況預(yù)估了2018年的轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)之后，我們也就可以根據(jù)訪客數(shù)=銷售額/（轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)）這個(gè)公式計(jì)算出所需uv。

接下來(lái)我們只需要計(jì)算日均流量和日均銷量即可。

日均流量很簡(jiǎn)單，我們已經(jīng)計(jì)算出了每一個(gè)月所需的uv，那么把它除以每一個(gè)月的天數(shù)即可得出日均流量，1，3，5，7，8，10，,12這七個(gè)月除以31天，2月份除以28或者29天，其他的月份除以30天即可得出每一個(gè)月的日均所需流量。

日均銷量也很簡(jiǎn)單，它就等于把每一個(gè)月的銷量除以每一個(gè)月的天數(shù)，雖然我們這里沒(méi)直接計(jì)算每一個(gè)月所需的銷量，但是我們已經(jīng)知道了每一個(gè)的預(yù)估銷售額，而銷售額=銷量*客單價(jià)，所以每一個(gè)月的銷量=銷售額/客單價(jià)，所以日均銷量=銷售額/客單價(jià)/30天。

這樣，銷售額的數(shù)據(jù)就已經(jīng)完善了，我們還需要完善費(fèi)用。

知道了平均毛利潤(rùn)率之后，我們自然也就知道了總毛利額，即：總毛利額=總銷售額*平均毛利潤(rùn)率

我們知道毛利潤(rùn)額，知道費(fèi)用了，自然我們也就知道了凈利潤(rùn)額，即：凈利潤(rùn)額=總毛利額-推廣費(fèi)用-人員開(kāi)支-物流費(fèi)用-辦公費(fèi)用-其他成本。

接下來(lái)我們還需要把表格最上面的年度目標(biāo)銷售，總盈利 ，總投入，投資回報(bào)率，毛利率，凈利潤(rùn)率這幾個(gè)指標(biāo)用公式完成。

年度目標(biāo)銷售額=SUM(E5:P5)，也就是說(shuō)每一個(gè)月的預(yù)估銷售額之和。

總盈利=SUM(E19:P19)，也就是說(shuō)每一個(gè)月的預(yù)估凈利潤(rùn)之和。

總投入=SUM(E11:P11, E13:P13, E14:P14, E15:P15, E16:P16)，也就是所有的費(fèi)用之和。

投資回報(bào)率=H2/K2，也就是總盈利/總投入

毛利潤(rùn)率=總毛利潤(rùn)/總銷售額

凈利潤(rùn)率=總盈利/總銷售額

把所有的數(shù)據(jù)都填寫(xiě)完成之后我們的規(guī)劃工作大致就完成了，整個(gè)規(guī)劃思路圖就完善了起來(lái)，從這個(gè)表格中，你可以清楚的知道，根據(jù)目前的預(yù)算，我們大概能達(dá)到什么樣的目的，做到多少年銷售額，每一個(gè)月能做到，能帶來(lái)多少的利潤(rùn)，每一個(gè)月能盈利多少，投資回報(bào)率有多少等等。

有了這個(gè)樣的規(guī)劃之后，你就可以清楚的知道你應(yīng)該朝著哪個(gè)方向走，最后能達(dá)到什么樣的效果，當(dāng)每一個(gè)月沒(méi)有完成目標(biāo)預(yù)估的時(shí)候，你也可以輕易的知道哪一塊出現(xiàn)了問(wèn)題，是因?yàn)檗D(zhuǎn)化率沒(méi)達(dá)到我們的預(yù)期還是因?yàn)榱髁坎粔?，是因?yàn)橹蓖ㄕ急忍邔?dǎo)致了我們的凈利潤(rùn)減少，還是因?yàn)槊麧?rùn)率降低了導(dǎo)致我們的凈利潤(rùn)減少等等，總之你不會(huì)再像無(wú)頭的蒼蠅一樣胡亂的行動(dòng)

上次給大家分享了《2018年最全的excel函數(shù)大全14—統(tǒng)計(jì)函數(shù)（6）》，這次分享給大家統(tǒng)計(jì)函數(shù)（7）。

PERCENTRANK.INC 函數(shù)

描述

將某個(gè)數(shù)值在數(shù)據(jù)集中的排位作為數(shù)據(jù)集的百分比值返回，此處的百分比值的范圍為 0 到 1（含 0 和 1）。

此函數(shù)可用于計(jì)算值在數(shù)據(jù)集內(nèi)的相對(duì)位置。 例如，可以使用 PERCENTRANK.INC 計(jì)算能力測(cè)試得分在所有測(cè)試得分中的位置。

用法

PERCENTRANK.INC(array,x,[significance])

PERCENTRANK.INC 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array必需。 定義相對(duì)位置的數(shù)值數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。X必需。 需要得到其排位的值。significance可選。 用于標(biāo)識(shí)返回的百分比值的有效位數(shù)的值。 如果省略，則 PERCENTRANK.INC 使用 3 位小數(shù) (0.xxx)。

備注

如果數(shù)組為空，則 PERCENTRANK.INC 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 significance 1，則 PERCENTRANK.INC 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果數(shù)組里沒(méi)有與 x 相匹配的值，函數(shù) PERCENTRANK.INC 將進(jìn)行插值以返回正確的百分比排位。

案例

PERMUT 函數(shù)

描述

返回可從數(shù)字對(duì)象中選擇的給定數(shù)目對(duì)象的排列數(shù)。 排列為對(duì)象或事件的任意集合或子集，內(nèi)部順序很重要。 排列與組合不同，組合的內(nèi)部順序并不重要。 此函數(shù)可用于彩票抽獎(jiǎng)的概率計(jì)算。

用法

PERMUT(number, number_chosen)

PERMUT 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number必需。 表示對(duì)象個(gè)數(shù)的整數(shù)。Number_chosen必需。 表示每個(gè)排列中對(duì)象個(gè)數(shù)的整數(shù)。

備注

兩個(gè)參數(shù)將被截尾取整。如果 number 或 number_chosen 是非數(shù)值的，則 PERMUT 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 number ≤ 0 或 number_chosen 0，則 PERMUT 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 number number_chosen，則 PERMUT 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。排列數(shù)的計(jì)算公式如下：

案例

PERMUTATIONA 函數(shù)

描述

返回可從對(duì)象總數(shù)中選擇的給定數(shù)目對(duì)象（含重復(fù)）的排列數(shù)。

用法

PERMUTATIONA(number, number-chosen)

PERMUTATIONA 函數(shù)用法具有下列參數(shù)。

Number 必需。表示對(duì)象總數(shù)的整數(shù)。Number_chosen 必需。 表示每個(gè)排列中對(duì)象數(shù)目的整數(shù)。

PERMUTATIONA 使用下面的公式：

備注

兩個(gè)參數(shù)將被截尾取整。如果數(shù)字參數(shù)值無(wú)效，例如，當(dāng)總數(shù)為零 (0) 但所選數(shù)目大于零 (0)，則 PERMUTATIONA 返回錯(cuò)誤值 #NUM! 。如果數(shù)字參數(shù)使用的是非數(shù)值數(shù)據(jù)類型，則 PERMUTATIONA 返回錯(cuò)誤值 #VALUE! 。

案例

PHI 函數(shù)

描述

返回標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù)值。

用法

PHI(x)

PHI 函數(shù)用法具有下列參數(shù)。

X 必需。 X 是所需的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布密度值。

備注

如果 x 是無(wú)效的數(shù)值，則 PHI 返回錯(cuò)誤值 #NUM! 。如果 x 使用的是無(wú)效的數(shù)據(jù)類型，如非數(shù)值，則 PHI 返回錯(cuò)誤值 #VALUE! 。

案例

POISSON.DIST 函數(shù)

描述

返回泊松分布。 泊松分布的一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用是預(yù)測(cè)特定時(shí)間內(nèi)的事件數(shù)，例如 1 分鐘內(nèi)到達(dá)收費(fèi)停車場(chǎng)的汽車數(shù)。

用法

POISSON.DIST(x,mean,cumulative)

POISSON.DIST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。 事件數(shù)。Mean必需。 期望值。cumulative必需。 一邏輯值，確定所返回的概率分布的形式。 如果 cumulative 為 TRUE，則 POISSON.DIST 返回發(fā)生的隨機(jī)事件數(shù)在零（含零）和 x（含 x）之間的累積泊松概率；如果為 FALSE，則 POISSON 返回發(fā)生的事件數(shù)正好是 x 的泊松概率密度函數(shù)。

備注

如果 x 不是整數(shù)，將被截尾取整。如果 x 或 mean 是非數(shù)值的，則 POISSON.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x 0，則 POISSON.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 mean 0，則 POISSON.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。函數(shù) POISSON.DIST 的計(jì)算公式如下：

對(duì)于 cumulative = FALSE：

對(duì)于 cumulative = TRUE：

案例

PROB 函數(shù)

描述

返回區(qū)域中的數(shù)值落在指定區(qū)間內(nèi)的概率。 如果未提供 upper_limit，則返回 x_range 中的值等于 lower_limit 的概率。

用法

PROB(x_range, prob_range, [lower_limit], [upper_limit])

PROB 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X_range必需。 具有各自相應(yīng)概率值的 x 數(shù)值區(qū)域。Prob_range必需。 與 x_range 中的值相關(guān)聯(lián)的一組概率值。Lower_limit可選。 要計(jì)算其概率的數(shù)值下界。Upper_limit可選。 要計(jì)算其概率的可選數(shù)值上界。

備注

如果 prob_range 中的任意值 ≤ 0 或 1，則 PROB 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 prob_range 中所有值之和不等于 1，則 PROB 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果省略 upper_limit，函數(shù) PROB 返回值等于 lower_limit 時(shí)的概率。如果 x_range 和 prob_range 中的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)不同，函數(shù) PROB 返回錯(cuò)誤值 #N/A。

案例

QUARTILE.EXC 函數(shù)

描述

基于 0 到 1 之間（不包括 0 和 1）的百分點(diǎn)值返回?cái)?shù)據(jù)集的四分位數(shù)。

用法

QUARTILE.EXC(array,quart)

QUARTILE.EXC 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array必需。 要求得四分位數(shù)值的數(shù)組或數(shù)字型單元格區(qū)域。Quart必需。 指定返回哪一個(gè)值。

備注

如果 array 為空，則 QUARTILE.EXC 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 quart 不為整數(shù)，將被截尾取整。如果 quart ≤ 0 或 quart ≥ 4，則 QUARTILE.EXC 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。當(dāng) quart 分別等于 0（零）、2 和 4 時(shí)，MIN、MEDIAN 和 MAX 返回的值與函數(shù) QUARTILE.EXC 返回的值相同。

案例

QUARTILE.INC 函數(shù)

描述

根據(jù) 0 到 1 之間的百分點(diǎn)值（包含 0 和 1）返回?cái)?shù)據(jù)集的四分位數(shù)。

四分位點(diǎn)通常用于銷售和調(diào)查數(shù)據(jù)，以對(duì)總體進(jìn)行分組。 例如，您可以使用 QUARTILE.INC 查找總體中前 25% 的收入值。

用法

QUARTILE.INC(array,quart)

QUARTILE.INC 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array必需。 要求得四分位數(shù)值的數(shù)組或數(shù)字型單元格區(qū)域。Quart必需。 指定返回哪一個(gè)值。

參數(shù)

備注

如果 array 為空，則 QUARTILE.INC 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 quart 不為整數(shù)，將被截尾取整。如果 quart 0 或 quart 4，則 QUARTILE.INC 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。當(dāng) quart 分別等于 0（零）、2 和 4 時(shí)，函數(shù) MIN、MEDIAN 和 MAX 返回的值與函數(shù) QUARTILE.INC 返回的值相同。

案例

以上是所有EXCEL的統(tǒng)計(jì)函數(shù)（7）描述用法以及使用案例。這次分享中存在哪些疑問(wèn)或者哪些不足，可以在下面進(jìn)行評(píng)論。如果覺(jué)得不錯(cuò)，可以分享給你的朋友，讓大家一起掌握這些excel的統(tǒng)計(jì)函數(shù)（7）。

上次給大家分享了《2018年最全的excel函數(shù)大全14—統(tǒng)計(jì)函數(shù)（7）》，這次分享給大家統(tǒng)計(jì)函數(shù)（8）。

RANK.AVG 函數(shù)

描述

返回一列數(shù)字的數(shù)字排位：數(shù)字的排位是其大小與列表中其他值的比值；如果多個(gè)值具有相同的排位，則將返回平均排位。

用法

RANK.AVG(number,ref,[order])

RANK.AVG 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number必需。 要找到其排位的數(shù)字。Ref必需。 數(shù)字列表的數(shù)組，對(duì)數(shù)字列表的引用。 Ref 中的非數(shù)字值會(huì)被忽略。Order可選。 一個(gè)指定數(shù)字排位方式的數(shù)字。

備注

如果 Order 為 0（零）或省略，Excel 對(duì)數(shù)字的排位是基于 ref 為按降序排列的列表。如果 Order 不為零，Excel 對(duì)數(shù)字的排位是基于 ref 為按升序排列的列表。

案例

RANK.EQ 函數(shù)

描述

返回一列數(shù)字的數(shù)字排位。 其大小與列表中其他值相關(guān)；如果多個(gè)值具有相同的排位，則返回該組值的最高排位。

如果要對(duì)列表進(jìn)行排序，則數(shù)字排位可作為其位置。

用法

RANK.EQ(number,ref,[order])

RANK.EQ 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number必需。 要找到其排位的數(shù)字。Ref必需。 數(shù)字列表的數(shù)組，對(duì)數(shù)字列表的引用。 Ref 中的非數(shù)字值會(huì)被忽略。Order可選。 一個(gè)指定數(shù)字排位方式的數(shù)字。

備注

如果 Order 為 0（零）或省略，Excel 對(duì)數(shù)字的排位是基于 Ref 為按降序排列的列表。如果 Order 不為零， Excel 對(duì)數(shù)字的排位是基于 Ref 為按照升序排列的列表。RANK.EQ 賦予重復(fù)數(shù)相同的排位。 但重復(fù)數(shù)的存在將影響后續(xù)數(shù)值的排位。 例如，在按升序排序的整數(shù)列表中，如果數(shù)字 10 出現(xiàn)兩次，且其排位為 5，則 11 的排位為 7（沒(méi)有排位為 6 的數(shù)值）。要達(dá)到某些目的，可能需要使用將關(guān)聯(lián)考慮在內(nèi)的排位定義。 在上一案例中，可能需要將數(shù)字 10 的排位修改為 5.5。 這可以通過(guò)向 RANK.EQ 返回的值添加以下修正系數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 此修正系數(shù)適用于按降序排序（order = 0 或省略）和按升序排序（order = 非零值）計(jì)算排位的情況。

關(guān)聯(lián)排位的修正系數(shù) =[COUNT(ref) + 1 – RANK.EQ(number, ref, 0) – RANK.EQ(number, ref, 1)]/2。

在工作簿中的案例中，RANK.EQ(A3,A2:A6,1) 等于3。 修正系數(shù)為 (5 + 1 – 2 – 3)/2 = 0.5，將關(guān)聯(lián)考慮在內(nèi)的修訂排位為 3 + 0.5 = 3.5。 如果數(shù)字在 ref 中僅出現(xiàn)一次，此修正系數(shù)將為 0，因?yàn)闊o(wú)需調(diào)整 RANK.EQ 以進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

案例

RSQ 函數(shù)

描述

通過(guò) known_y's 和 known_x's 中的數(shù)據(jù)點(diǎn)返回皮爾生乘積矩相關(guān)系數(shù)的平方。有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱PEARSON 函數(shù)。R 平方值可以解釋為 y 方差可歸于 x 方差的比例。

用法

RSQ(known_y's,known_x's)

RSQ 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Known_y's必需。 數(shù)組或數(shù)據(jù)點(diǎn)區(qū)域。Known_x's必需。 數(shù)組或數(shù)據(jù)點(diǎn)區(qū)域。

備注

參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果 known_y's 和 known_x's 為空或其數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)不同，函數(shù) RSQ 返回錯(cuò)誤值 #N/A。如果 known_y's 和 known_x's 只包含 1 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，則 RSQ 返回 錯(cuò)誤值 #p/0!。皮爾生(Pearson)乘積矩相關(guān)系數(shù) r 的計(jì)算公式如下：

其中 x 和 y 是樣本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

RSQ 返回 r2，即相關(guān)系數(shù)的平方。

案例

SKEW 函數(shù)

描述

返回分布的偏斜度。 偏斜度表明分布相對(duì)于平均值的不對(duì)稱程度。 正偏斜度表明分布的不對(duì)稱尾部趨向于更多正值。 負(fù)偏斜度表明分布的不對(duì)稱尾部趨向于更多負(fù)值。

用法

SKEW(number1, [number2], ...)

SKEW 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

number1, number2, ...Number1 是必需的，后續(xù)數(shù)字是可選的。 用于計(jì)算偏斜度的 1 到 255 個(gè)參數(shù)。 也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€(gè)數(shù)組的引用來(lái)代替用逗號(hào)分隔的參數(shù)。

備注

參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)少于三，或者樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差為零，則 SKEW 返回 錯(cuò)誤值 #p/0!。偏斜度公式的定義如下：

案例

SKEW.P 函數(shù)

描述

返回基于樣本總體的分布不對(duì)稱度：表明分布相對(duì)于平均值的不對(duì)稱程度。

用法

SKEW.P(number 1, [number 2],…)

SKEW.P 函數(shù)用法具有下列參數(shù)。

Number 1, number 2,…Number 1 是必選項(xiàng)，后續(xù)數(shù)字是可選項(xiàng)。Number 1、number 2、… 等是 1 至 254 個(gè)數(shù)字，或包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用，您要以此函數(shù)獲得其樣本總體的分布不對(duì)稱度。

SKEW.P 使用下面的公式：

備注

參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零 (0) 值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。SKEW.P 使用樣本總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差，而非一個(gè)樣本。如果參數(shù)值無(wú)效，SKEW.P 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。如果參數(shù)使用的數(shù)據(jù)類型無(wú)效，SKEW.P 返回錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)少于三，或者樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差為零，SKEW.P 返回錯(cuò)誤值 #p/0!。

案例

SLOPE 函數(shù)

描述

返回通過(guò) known_y's 和 known_x's 中數(shù)據(jù)點(diǎn)的線性回歸線的斜率。 斜率為垂直距離除以線上任意兩個(gè)點(diǎn)之間的水平距離，即回歸線的變化率。

用法

SLOPE(known_y's, known_x's)

SLOPE 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Known_y's必需。 數(shù)字型因變量數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)組或單元格區(qū)域。Known_x's必需。 自變量數(shù)據(jù)點(diǎn)集合。

備注

參數(shù)可以是數(shù)字，或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。如果 known_y's 和 known_x's 為空或其數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)不同，函數(shù) SLOPE 返回錯(cuò)誤值 #N/A。回歸直線的斜率計(jì)算公式如下：

其中 x 和 y 是樣本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

SLOPE 和 INTERCEPT 函數(shù)中使用的下層算法與 LINEST 函數(shù)中使用的下層算法不同。 當(dāng)數(shù)據(jù)未定且共線時(shí)，這些算法之間的差異會(huì)導(dǎo)致不同的結(jié)果。 例如，如果參數(shù) known_y's 的數(shù)據(jù)點(diǎn)為 0，參數(shù) known_x's 的數(shù)據(jù)點(diǎn)為 1：SLOPE 和 INTERCEPT 返回 錯(cuò)誤 #p/0!。 SLOPE 和 INTERCEPT 的算法用于只查找一個(gè)答案，在這種情況下，還可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)答案。LINEST 會(huì)返回值 0。 LINEST 的算法用來(lái)返回共線數(shù)據(jù)的合理結(jié)果，在這種情況下至少可找到一個(gè)答案。

案例

SMALL 函數(shù)

描述

返回?cái)?shù)據(jù)集中的第 k 個(gè)最小值。 使用此函數(shù)以返回在數(shù)據(jù)集內(nèi)特定相對(duì)位置上的值。

用法

SMALL(array,k)

SMALL 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array必需。 需要找到第 k 個(gè)最小值的數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。K必需。 要返回的數(shù)據(jù)在數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域里的位置（從小到大）。

備注

如果 array 為空，則 SMALL 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 k ≤ 0 或 k 超過(guò)了數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)，則 SMALL 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 n 為數(shù)組中的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)，則 SMALL(array,1) 等于最小值，SMALL(array,n) 等于最大值。

案例

STANDARDIZE 函數(shù)

描述

返回由 mean 和 standard_dev 表示的分布的規(guī)范化值。

用法

STANDARDIZE(x, mean, standard_dev)

STANDARDIZE 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。 需要進(jìn)行正態(tài)化的數(shù)值。Mean必需。分布的算術(shù)平均值。standard_dev必需。分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

備注

如果 standard_dev ≤ 0，則 STANDARDIZE 返回錯(cuò)誤值 #NUM!。規(guī)范化值的公式為：

案例

STDEV.P 函數(shù)

描述

計(jì)算基于以參數(shù)形式給出的整個(gè)樣本總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差（忽略邏輯值和文本）。

標(biāo)準(zhǔn)偏差可以測(cè)量值在平均值（中值）附近分布的范圍大小。

用法

STDEV.P(number1,[number2],...)

STDEV.P 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number1必需。對(duì)應(yīng)于總體的第一個(gè)數(shù)值參數(shù)。Number2, ...可選。對(duì)應(yīng)于總體的 2 到 254 個(gè)數(shù)值參數(shù)。也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€(gè)數(shù)組的引用來(lái)代替用逗號(hào)分隔的參數(shù)。

備注

STDEV.P 假定其參數(shù)是整個(gè)總體。如果數(shù)據(jù)代表總體樣本，請(qǐng)使用 STDEV 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差。對(duì)于大樣本容量，函數(shù) STDEV.S 和 STDEV.P 計(jì)算結(jié)果大致相等。此處標(biāo)準(zhǔn)偏差的計(jì)算使用“n”方法。參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果參數(shù)是一個(gè)數(shù)組或引用，則只計(jì)算其中的數(shù)字。數(shù)組或引用中的空白單元格、邏輯值、文本或錯(cuò)誤值將被忽略。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果要使計(jì)算包含引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請(qǐng)使用 STDEVPA 函數(shù)。函數(shù) STDEV.P 的計(jì)算公式如下：

其中 x 為樣本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 為樣本大小。

案例

STDEV.S 函數(shù)

描述

基于樣本估算標(biāo)準(zhǔn)偏差（忽略樣本中的邏輯值和文本）。

標(biāo)準(zhǔn)偏差可以測(cè)量值在平均值（中值）附近分布的范圍大小。

用法

STDEV.S(number1,[number2],...)

STDEV.S 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number1必需。對(duì)應(yīng)于總體樣本的第一個(gè)數(shù)值參數(shù)。也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€(gè)數(shù)組的引用來(lái)代替用逗號(hào)分隔的參數(shù)。Number2, ...可選。對(duì)應(yīng)于總體樣本的 2 到 254 個(gè)數(shù)值參數(shù)。也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€(gè)數(shù)組的引用來(lái)代替用逗號(hào)分隔的參數(shù)。

備注

STDEV.S 假設(shè)其參數(shù)是總體樣本。如果數(shù)據(jù)代表整個(gè)總體，請(qǐng)使用 STDEV.P 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差。此處標(biāo)準(zhǔn)偏差的計(jì)算使用“n-1”方法。參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果參數(shù)是一個(gè)數(shù)組或引用，則只計(jì)算其中的數(shù)字。數(shù)組或引用中的空白單元格、邏輯值、文本或錯(cuò)誤值將被忽略。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果要使計(jì)算包含引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請(qǐng)使用 STDEVA 函數(shù)。函數(shù) STDEV.S 的計(jì)算公式如下：

其中 x 為樣本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 為樣本大小。

案例

STDEVA 函數(shù)

描述

根據(jù)樣本估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏差。 標(biāo)準(zhǔn)偏差可以測(cè)量值在平均值（中值）附近分布的范圍大小。

用法

STDEVA(value1, [value2], ...)

STDEVA 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Value1, value2, ...Value1 是必需的，后續(xù)值是可選的。 對(duì)應(yīng)于總體樣本的 1 到 255 個(gè)值。 也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€(gè)數(shù)組的引用來(lái)代替用逗號(hào)分隔的參數(shù)。

備注

STDEVA 假定其參數(shù)是總體樣本。 如果數(shù)據(jù)代表整個(gè)總體，則必須使用 STDEVPA 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差。此處標(biāo)準(zhǔn)偏差的計(jì)算使用“n-1”方法。參數(shù)可以是下列形式：數(shù)值；包含數(shù)值的名稱、數(shù)組或引用；數(shù)字的文本表示；或者引用中的邏輯值，例如 TRUE 和 FALSE。包含 TRUE 的參數(shù)作為 1 來(lái)計(jì)算；包含文本或 FALSE 的參數(shù)作為 0（零）來(lái)計(jì)算。如果參數(shù)為數(shù)組或引用，則只使用其中的數(shù)值。 數(shù)組或引用中的空白單元格和文本值將被忽略。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果要使計(jì)算不包括引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請(qǐng)使用 STDEV 函數(shù)。STDEVA 使用下面的公式：

其中 x 是樣本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是樣本大小。

案例

以上是所有EXCEL的統(tǒng)計(jì)函數(shù)（8）描述用法以及使用案例。這次分享中存在哪些疑問(wèn)或者哪些不足，可以在下面進(jìn)行評(píng)論。如果覺(jué)得不錯(cuò)，可以分享給你的朋友，讓大家一起掌握這些excel的統(tǒng)計(jì)函數(shù)（8）。

上次給大家分享了《2018年最全的excel函數(shù)大全14—統(tǒng)計(jì)函數(shù)（8）》，這次分享給大家統(tǒng)計(jì)函數(shù)（9）。

STDEVPA 函數(shù)

描述

根據(jù)作為參數(shù)（包括文字和邏輯值）給定的整個(gè)總體計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差。 標(biāo)準(zhǔn)偏差可以測(cè)量值在平均值（中值）附近分布的范圍大小。

用法

STDEVPA(value1, [value2], ...)

STDEVPA 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Value1, value2, ...Value1 是必需的，后續(xù)值是可選的。 對(duì)應(yīng)于總體的 1 到 255 個(gè)值。 也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€(gè)數(shù)組的引用來(lái)代替用逗號(hào)分隔的參數(shù)。

備注

STDEVPA 假定其參數(shù)是整個(gè)總體。 如果數(shù)據(jù)代表總體樣本，則必須使用 STDEVA 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差。對(duì)于規(guī)模很大的樣本，STDEVA 和 STDEVPA 返回近似值。此處標(biāo)準(zhǔn)偏差的計(jì)算使用“n”方法。參數(shù)可以是下列形式：數(shù)值；包含數(shù)值的名稱、數(shù)組或引用；數(shù)字的文本表示；或者引用中的邏輯值，例如 TRUE 和 FALSE。直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。包含 TRUE 的參數(shù)作為 1 來(lái)計(jì)算；包含文本或 FALSE 的參數(shù)作為 0（零）來(lái)計(jì)算。如果參數(shù)為數(shù)組或引用，則只使用其中的數(shù)值。 數(shù)組或引用中的空白單元格和文本值將被忽略。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果要使計(jì)算不包括引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請(qǐng)使用 STDEVP 函數(shù)。STDEVPA 使用下面的公式：

其中 x 是樣本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是樣本大小。

案例

STEYX 函數(shù)

描述

返回通過(guò)線性回歸法預(yù)測(cè)每個(gè) x 的 y 值時(shí)所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)誤差。 標(biāo)準(zhǔn)誤差是在針對(duì)單獨(dú) x 預(yù)測(cè) y 時(shí)的錯(cuò)誤量的一個(gè)度量值。

用法

STEYX(known_y's, known_x's)

STEYX 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Known_y's必需。 因變量數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)組或區(qū)域。Known_x's必需。 自變量數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)組或區(qū)域。

備注

參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果數(shù)組或引用參數(shù)包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計(jì)算在內(nèi)。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果 known_y's 和 known_x's 的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)不同，函數(shù) STEYX 返回錯(cuò)誤值 #N/A。如果 known_y's 和 known_x's 為空或其數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)小于三，則 STEYX 返回錯(cuò)誤值 #p/0!。預(yù)測(cè)值 y 的標(biāo)準(zhǔn)誤差計(jì)算公式如下：

其中 x 和 y 是樣本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)，且 n 是樣本大小。

案例

T.DIST 函數(shù)

描述

返回學(xué)生的左尾 t 分布。 t 分布用于小型樣本數(shù)據(jù)集的假設(shè)檢驗(yàn)。 可以使用該函數(shù)代替 t 分布的臨界值表。

用法

T.DIST(x,deg_freedom, cumulative)

T.DIST 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

X必需。 需要計(jì)算分布的數(shù)值。Deg_freedom必需。 一個(gè)表示自由度數(shù)的整數(shù)。cumulative必需。 決定函數(shù)形式的邏輯值。 如果 cumulative 為 TRUE，則 T.DIST 返回累積分布函數(shù)；如果為 FALSE，則返回概率密度函數(shù)。

備注

如果任一參數(shù)是非數(shù)值的，則 T.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，則 T.DIST 返回一個(gè)錯(cuò)誤值。 Deg_freedom 不得小于 1。

案例

T.DIST.2T 函數(shù)

描述

返回學(xué)生的雙尾 t 分布。

學(xué)生的 t 分布用于小樣本數(shù)據(jù)集的假設(shè)檢驗(yàn)。 可以使用該函數(shù)代替 t 分布的臨界值表。

用法

T.DIST.2T(x,deg_freedom)

T.DIST.2T 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

X必需。 需要計(jì)算分布的數(shù)值。Deg_freedom必需。 一個(gè)表示自由度數(shù)的整數(shù)。

備注

如果任一參數(shù)是非數(shù)值的，則 T.DIST.2T 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，則 T.DIST.2T 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 x 0，則 T.DIST.2T 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。

案例

T.DIST.RT 函數(shù)

描述

返回學(xué)生的右尾 t 分布。

t 分布用于小型樣本數(shù)據(jù)集的假設(shè)檢驗(yàn)。 可以使用該函數(shù)代替 t 分布的臨界值表。

用法

T.DIST.RT(x,deg_freedom)

T.DIST.RT 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

X必需。 需要計(jì)算分布的數(shù)值。Deg_freedom必需。 一個(gè)表示自由度數(shù)的整數(shù)。

備注

如果任一參數(shù)是非數(shù)值的，則 T.DIST.RT 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，則 T.DIST.RT 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。

案例

T.TEST 函數(shù)

描述

返回與學(xué)生 t-檢驗(yàn)相關(guān)的概率。 使用函數(shù) T.TEST 確定兩個(gè)樣本是否可能來(lái)自兩個(gè)具有相同平均值的基礎(chǔ)總體。

用法

T.TEST(array1,array2,tails,type)

T.TEST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array1必需。 第一個(gè)數(shù)據(jù)集。Array2必需。 第二個(gè)數(shù)據(jù)集。tails必需。 指定分布尾數(shù)。 如果 tails = 1，則 T.TEST 使用單尾分布。 如果 tails = 2，則 T.TEST 使用雙尾分布。Type必需。 要執(zhí)行的 t 檢驗(yàn)的類型。

參數(shù)

備注

如果 array1 和 array2 的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)不同，且 type = 1（成對(duì)），則 T.TEST 返回錯(cuò)誤值 #N/A。參數(shù) tails 和 type 將被截尾取整。如果 tails 或 type 是非數(shù)值的，則 T.TEST 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 tails 是除 1 或 2 之外的任何值，則 T.TEST 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。T.TEST 使用 array1 和 array2 中的數(shù)據(jù)計(jì)算非負(fù) t 統(tǒng)計(jì)值。 如果 tails=1，在假設(shè) array1 和 array2 是具有相同平均值的總體中的樣本的情況下，T.TEST 返回較高 t 統(tǒng)計(jì)值的概率。 tails=2 時(shí)，T.TEST 返回的值是 tails=1 時(shí)返回值的兩倍，并對(duì)應(yīng)假設(shè)“總體平均值相同”時(shí)較高的 t 統(tǒng)計(jì)絕對(duì)值的概率。

案例

TREND 函數(shù)

描述

返回線性趨勢(shì)值。 找到適合已知數(shù)組 known_y's 和 known_x's 的直線（用最小二乘法）。 返回指定數(shù)組 new_x's 在直線上對(duì)應(yīng)的 y 值。

用法

TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const])

TREND 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Known_y's必需。 關(guān)系表達(dá)式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。如果數(shù)組 known_y's 在單獨(dú)一列中，則 known_x's 的每一列被視為一個(gè)獨(dú)立的變量。如果數(shù)組 known_y's 在單獨(dú)一行中，則 known_x's 的每一行被視為一個(gè)獨(dú)立的變量。Known_x's必需。 關(guān)系表達(dá)式 y = mx + b 中已知的可選 x 值集合。數(shù)組 known_x's 可以包含一組或多組變量。 如果僅使用一個(gè)變量，那么只要 known_x's 和 known_y's 具有相同的維數(shù)，則它們可以是任何形狀的區(qū)域。 如果用到多個(gè)變量，則 known_y's 必須為向量（即必須為一行或一列）。如果省略 known_x's，則假設(shè)該數(shù)組為 {1,2,3,...}，其大小與 known_y's 相同。New_x's必需。 需要函數(shù) TREND 返回對(duì)應(yīng) y 值的新 x 值。New_x's 與 known_x's 一樣，對(duì)每個(gè)自變量必須包括單獨(dú)的一列（或一行）。 因此，如果 known_y's 是單列的，known_x's 和 new_x's 應(yīng)該有同樣的列數(shù)。 如果 known_y's 是單行的，known_x's 和 new_x's 應(yīng)該有同樣的行數(shù)。如果省略 new_x's，將假設(shè)它和 known_x's 一樣。如果 known_x's 和 new_x's 都省略，將假設(shè)它們?yōu)閿?shù)組 {1,2,3,...}，大小與 known_y's 相同。Const可選。 一個(gè)邏輯值，用于指定是否將常量 b 強(qiáng)制設(shè)為 0。如果 const 為 TRUE 或省略，b 將按正常計(jì)算。如果 const 為 FALSE，b 將被設(shè)為 0（零），m 將被調(diào)整以使 y = mx。

備注

有關(guān) Microsoft Excel 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行直線擬合的詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱 LINEST 函數(shù)。可以使用 TREND 函數(shù)計(jì)算同一變量的不同乘方的回歸值來(lái)擬合多項(xiàng)式曲線。 例如，假設(shè) A 列包含 y 值，B 列含有 x 值。 可以在 C 列中輸入 x^2，在 D 列中輸入 x^3，等等，然后根據(jù) A 列，對(duì) B 列到 D 列進(jìn)行回歸計(jì)算。對(duì)于返回結(jié)果為數(shù)組的公式，必須以數(shù)組公式的形式輸入。

注意:在 Excel Online 中，不能創(chuàng)建數(shù)組公式。

當(dāng)為參數(shù)（如 known_x's）輸入數(shù)組常量時(shí)，應(yīng)當(dāng)使用逗號(hào)分隔同一行中的數(shù)據(jù)，用分號(hào)分隔不同行中的數(shù)據(jù)。

案例

TRIMMEAN 函數(shù)

描述

返回?cái)?shù)據(jù)集的內(nèi)部平均值。 TRIMMEAN 計(jì)算排除數(shù)據(jù)集頂部和底部尾數(shù)中數(shù)據(jù)點(diǎn)的百分比后取得的平均值。 當(dāng)您要從分析中排除無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)時(shí)，可以使用此函數(shù)。

用法

TRIMMEAN(array, percent)

TRIMMEAN 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Array必需。 需要進(jìn)行整理并求平均值的數(shù)組或數(shù)值區(qū)域。百分比必需。 從計(jì)算中排除數(shù)據(jù)點(diǎn)的分?jǐn)?shù)。 例如，如果 percent=0.2，從 20 點(diǎn) (20 x 0.2) 的數(shù)據(jù)集中剪裁 4 點(diǎn)：數(shù)據(jù)集頂部的 2 點(diǎn)和底部的 2 點(diǎn)。

備注

如果 percent 0 或 percent 1，則 TRIMMEAN 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。函數(shù) TRIMMEAN 將排除的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)向下舍入到最接近的 2 的倍數(shù)。 如果 percent = 0.1，30 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的 10% 等于 3 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。 為了對(duì)稱，TRIMMEAN 排除數(shù)據(jù)集頂部和底部的單個(gè)值。

案例

VAR.P 函數(shù)

描述

計(jì)算基于整個(gè)樣本總體的方差（忽略樣本總體中的邏輯值和文本）。

用法

VAR.P(number1,[number2],...)

VAR.P 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number1必需。對(duì)應(yīng)于總體的第一個(gè)數(shù)值參數(shù)。Number2, ...可選。對(duì)應(yīng)于總體的 2 到 254 個(gè)數(shù)值參數(shù)。

備注

VAR.P 假定其參數(shù)是整個(gè)總體。如果數(shù)據(jù)代表總體樣本，請(qǐng)使用 VAR.S 計(jì)算方差。參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果參數(shù)是一個(gè)數(shù)組或引用，則只計(jì)算其中的數(shù)字。數(shù)組或引用中的空白單元格、邏輯值、文本或錯(cuò)誤值將被忽略。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果要使計(jì)算包含引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請(qǐng)使用 VARPA 函數(shù)。函數(shù) VAR.P 的計(jì)算公式如下：

其中 x 為樣本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 為樣本大小。

案例

VAR.S 函數(shù)

描述

估算基于樣本的方差（忽略樣本中的邏輯值和文本）。

用法

VAR.S(number1,[number2],...)

VAR.S 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number1必需。對(duì)應(yīng)于總體樣本的第一個(gè)數(shù)值參數(shù)。Number2, ...可選。對(duì)應(yīng)于總體樣本的 2 到 254 個(gè)數(shù)值參數(shù)。

備注

函數(shù) VAR.S 假設(shè)其參數(shù)是樣本總體中的一個(gè)樣本。如果數(shù)據(jù)為整個(gè)樣本總體，則應(yīng)使用函數(shù) VAR.P 來(lái)計(jì)算方差。參數(shù)可以是數(shù)字或者是包含數(shù)字的名稱、數(shù)組或引用。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。如果參數(shù)是一個(gè)數(shù)組或引用，則只計(jì)算其中的數(shù)字。數(shù)組或引用中的空白單元格、邏輯值、文本或錯(cuò)誤值將被忽略。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果要使計(jì)算包含引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請(qǐng)使用 VARA 函數(shù)。函數(shù) VAR.S 的計(jì)算公式如下：

其中 x 為樣本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 為樣本大小。

案例

VARA 函數(shù)

描述

計(jì)算基于給定樣本的方差。

用法

VARA(value1, [value2], ...)

VARA 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Value1, value2, ...Value1 是必需的，后續(xù)值是可選的。 這些是對(duì)應(yīng)于總體樣本的 1 到 255 個(gè)數(shù)值參數(shù)。

備注

VARA 假定其參數(shù)是總體樣本。 如果數(shù)據(jù)代表的是樣本總體，則必須使用函數(shù) VARPA 來(lái)計(jì)算方差。參數(shù)可以是下列形式：數(shù)值；包含數(shù)值的名稱、數(shù)組或引用；數(shù)字的文本表示；或者引用中的邏輯值，例如 TRUE 和 FALSE。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。包含 TRUE 的參數(shù)作為 1 來(lái)計(jì)算；包含文本或 FALSE 的參數(shù)作為 0（零）來(lái)計(jì)算。如果參數(shù)為數(shù)組或引用，則只使用其中的數(shù)值。 數(shù)組或引用中的空白單元格和文本值將被忽略。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果要使計(jì)算不包括引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請(qǐng)使用 VAR 函數(shù)。函數(shù) VARA 的計(jì)算公式如下：

其中 x 是樣本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是樣本大小。

案例

VARPA 函數(shù)

描述

根據(jù)整個(gè)總體計(jì)算方差。

用法

VARPA(value1, [value2], ...)

VARPA 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Value1, value2, ...Value1 是必需的，后續(xù)值是可選的。 對(duì)應(yīng)于總體的 1 到 255 個(gè)值參數(shù)。

備注

VARPA 假定其參數(shù)是整個(gè)總體。 如果數(shù)據(jù)代表總體樣本，則必須使用 VARA 計(jì)算方差。參數(shù)可以是下列形式：數(shù)值；包含數(shù)值的名稱、數(shù)組或引用；數(shù)字的文本表示；或者引用中的邏輯值，例如 TRUE 和 FALSE。邏輯值和直接鍵入到參數(shù)列表中代表數(shù)字的文本被計(jì)算在內(nèi)。包含 TRUE 的參數(shù)作為 1 來(lái)計(jì)算；包含文本或 FALSE 的參數(shù)作為 0（零）來(lái)計(jì)算。如果參數(shù)為數(shù)組或引用，則只使用其中的數(shù)值。 數(shù)組或引用中的空白單元格和文本值將被忽略。如果參數(shù)為錯(cuò)誤值或?yàn)椴荒苻D(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。如果要使計(jì)算不包括引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請(qǐng)使用 VARP 函數(shù)。VARPA 的公式為：

其中 x 是樣本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是樣本大小。

案例

WEIBULL.DIST 函數(shù)

描述

返回 Weibull 分布。 可以將該分布用于可靠性分析，例如計(jì)算設(shè)備出現(xiàn)故障的平均時(shí)間。

用法

WEIBULL.DIST(x,alpha,beta,cumulative)

WEIBULL.DIST 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。 用來(lái)計(jì)算函數(shù)的值。Alpha必需。 分布參數(shù)。Beta必需。 分布參數(shù)。cumulative必需。 確定函數(shù)的形式。

備注

如果 x、alpha 或 beta 是非數(shù)值的，則 WEIBULL.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #VALUE!。如果 x 0，則 WEIBULL.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，則 WEIBULL.DIST 返回 錯(cuò)誤值 #NUM!。Weibull 累積分布函數(shù)的公式為：

Weibull 概率密度函數(shù)的公式為：

當(dāng) alpha = 1，函數(shù) WEIBULL.DIST 返回指數(shù)分布：

案例

Z.TEST 函數(shù)