世界杯開始的時候看到別人做的表，感覺很有意思。但別人的表已經(jīng)加密無法看到公式，閑來無事自己手癢，花了一天的時間做了一個功能上一樣的，百度網(wǎng)盤分享：https://pan.baidu/s/1_gjMMyBW4hZLaKNfxj8RIQ。當然我還分享制表過程和所有公式，純純的干貨。

1、在F列和G列填入比賽成績，J-Q列自動計算出場次、勝負、進球、積分，并根據(jù)積分、凈勝球、總進球自己進行排序。

2、當小組賽場次達3場時，第49-56場次對應的隊伍自動更新。

3、之后只要填入比賽成績，下一場隊伍就會自動更新。

主要難點：

1、小組賽每一場比賽后的成績統(tǒng)計

2、球隊排名以前三個條件計算結(jié)果（先比積分，積分相同比凈勝球，凈勝球相同比總進球，總進球相同比小組勝負關系，勝負關系為平則組委會抽簽）

3、小組名單自動排序

A區(qū)域

$E$1:$E$48=主隊區(qū)域

$F$1:$F$48=主隊成績區(qū)域

$H$1:$H$48=客隊區(qū)域

$G$1:$G$48=客隊成績區(qū)域

B區(qū)域

包括球隊名字，場次，勝平負，凈勝球，得失球，積分，小組排名

C區(qū)域

無重復排名

D區(qū)域

根據(jù)C區(qū)域結(jié)果自動排名

E區(qū)域

根據(jù)D區(qū)域結(jié)果自動排16強名單

制表思路：A區(qū)域為基礎數(shù)據(jù)——>B區(qū)域所有數(shù)據(jù)都用A區(qū)域計算生成——>C區(qū)域用B區(qū)域的積分數(shù)據(jù)做無重復排名——> D區(qū)域根據(jù)C區(qū)域結(jié)果生成——>E區(qū)域根據(jù)D區(qū)域結(jié)果生成

注：EXCEL的計算邏輯是線性發(fā)展，本來想在B區(qū)域直接做自動排名，發(fā)現(xiàn)太過于復雜所以增加C區(qū)域、D區(qū)域來實現(xiàn)自動排名功能。

所用到的函數(shù)如下：

COUNTIFS函數(shù)：用來計算多個區(qū)域中滿足給定條件的單元格的個數(shù)，可以同時設定多個條件。

SUMPRODUCT函數(shù)：在給定的幾組數(shù)組中，將數(shù)組間對應的元素相乘，并返回乘積之和。

SUMIFS函數(shù)： 多條件求和，用于對某一區(qū)域內(nèi)滿足多重條件（兩個條件以上）的單元格求和。

SMALL函數(shù)：在一列數(shù)值中，按從小到大的順序取第n個值。

VLOOKUP函數(shù)：縱向查找并引用。

IF函數(shù)：條件判斷。

場次

=COUNTIFS($E$1:$E$48,U2,$F$1:$F$48,">=0")+COUNTIFS($H$1:$H$48,U2,$G$1:$G$48,">=0")

=主隊區(qū)域里對應名字并且主隊成績不為0的個數(shù)+客隊區(qū)域里對應名字并且主隊成績不為0的個數(shù)

勝

=SUMPRODUCT(($F$1:$F$48>$G$1:$G$48)*($E$1:$E$48=U2))+SUMPRODUCT(($G$1:$G$48>$F$1:$F$48)*($H$1:$H$48=U2))

=主隊區(qū)域里對應名字并且主隊成績大于客隊成績的個數(shù)+客隊區(qū)域里對應名字并且客隊成績大于主隊成績的個數(shù)

平

=SUMPRODUCT(($F$1:$F$48=$G$1:$G$48)*($E$1:$E$48=U2)*($F$1:$F$48<>"")*($G$1:$G$48<>""))+SUMPRODUCT(($G$1:$G$48=$F$1:$F$48)*($H$1:$H$48=U2)*($F$1:$F$48<>"")*($G$1:$G$48<>""))

=主隊區(qū)域里對應名字并且主隊非空成績等于客隊非空成績的個數(shù)+客隊區(qū)域里對應名字并且客隊非空成績等于主隊非空成績的個數(shù)

負

=SUMPRODUCT(($F$1:$F$48<$G$1:$G$48)*($E$1:$E$48=U2))+SUMPRODUCT(($G$1:$G$48<$F$1:$F$48)*($H$1:$H$48=U2))

=主隊區(qū)域里對應名字并且主隊成績小于客隊成績的個數(shù)+客隊區(qū)域里對應名字并且客隊成績小于主隊成績的個數(shù)

凈勝

=進球-失球

進球

=SUMIFS($F$1:$F$48,$E$1:$E$48,U2)+SUMIFS($G$1:$G$48,$H$1:$H$48,U2)

=主隊區(qū)域里對應名字的主隊成績之合+客隊區(qū)域里對應名字的客隊成績之合

失球

=SUMIFS($G$1:$G$48,$E$1:$E$48,U2)+SUMIFS($F$1:$F$48,$H$1:$H$48,U2)

=主隊區(qū)域里對應名字的客隊成績之合+客隊區(qū)域里對應名字的主隊成績之合

積分

=勝*3+平

名次

=SUMPRODUCT(N(($AC$2:$AC$5*100+$Z$2:$Z$5*10+$AA$2:$AA$5)>(AC2*100+Z2*10+AA2)))+1

=根據(jù)小組內(nèi)各隊的積分*100+凈勝*10+進球為數(shù)組來判斷各隊在小組內(nèi)名次

內(nèi)排

=SUMPRODUCT(N(($AD$2:$AD$5*100+SMALL($AD$2:$AD$5,ROW(A1)))<(AD2*100+SMALL($AD$2:$AD$5,ROW(A1)))))+1

=根據(jù)小組內(nèi)名次做無重復排名

自動排序

以內(nèi)排名次在新的區(qū)域里用VLOOKUP函數(shù)進行數(shù)據(jù)引用。

16強勝者及之后的引用

=IF(K2=3,J2,"未果")

=如果場次等于3顯示對就名字，否則顯示"未果"。

=IF(AJ3="","未果",IF(AJ3>AJ4,AI3,AI4))

=如果成績等于空則顯示"未果"，否則顯示成績大的名字。

電子表格Excel文件大家日常工作一個應用范圍非常廣泛的工作簿，一般每個工作簿可以包含255個工作表，每個工作表中包含的數(shù)據(jù)量也是非常的大。相信大家一定遇到過打開一個以前編輯好的Excel工作簿，卻發(fā)現(xiàn)打不開，打開之后內(nèi)容混亂，原有數(shù)據(jù)已經(jīng)被破壞，無法再繼續(xù)進行數(shù)據(jù)增刪、修改、打印等相關編輯。在處理Excel文件時大家都應該都會遇到的類似問題，下面就給大家介紹一下本人收集整理的拯救Excel文檔數(shù)據(jù)的方法和技巧，希望對大家的工作有所幫助。

一、利用電子表格Excel本身自我修復功能

1、轉(zhuǎn)換為較早的版本

因為故障而沒有保存Excel工作簿，則最后保存的版本可能不會被損壞。當然，該版本不包括最后一次保存后對文檔所作的更改。

首先關閉打開的工作簿，當系統(tǒng)詢問是否保存更改時，單擊“否”。在“文件”菜單中，單擊“打開”命令，雙擊該工作簿文件即可。這里要提醒大家一下，平常做表時注意多保存，每做完一個關鍵步驟都要保存一下，這樣大大避免文件損壞給大家?guī)淼穆闊?/p>

2、Excel2003中的“打開并修復”功能

在“文件”菜單中，單擊“打開”命令。通過“查找范圍”框，定位并打開包含受損文檔的文件夾，選擇要恢復的文件。單擊“打開”按鈕旁邊的箭頭，然后單擊“打開并修復”即可。

二、轉(zhuǎn)換格式修復

1、將工作簿另存為SYLK格式：

若Excel文件能夠打開，將工作簿轉(zhuǎn)換為SYLK格式可以篩選出文檔的損壞部分，然后再保存數(shù)據(jù)。首先，打開需要的工作簿。在“文件”菜單中，單擊“另存為”命令。在“保存類型”列表中，單擊“SYLK（符號連接）（*.slk）”選項，然后單擊“保存”按鈕。關閉目前開啟的文件后，打開剛才另存的SYLK版本即可。

2、利用wod轉(zhuǎn)換文件格式

可以嘗試一下能否用word打開Excel文件。進入word，打開要修復的XLS文件，如果Excel只有一個工作表，會自動以表形式裝入word，若文件是由多個工作表組成，每次只能打開一個工作表。打開后，先將文件中損壞的數(shù)據(jù)刪除。用鼠標選中［表格］→［轉(zhuǎn)換］→［表格轉(zhuǎn)文本]，注意可用“，”間隔符或其他分隔符，另存為一個TXT文本文件。在Excel中直接打開該文本文件，在打開時，Excel會提示文本導入向?qū)?，一般情況下只要直接點擊［下一步］即可，打開后另存為其他的Excel文件即可。

注意：這種修復的方法是利用word的直接讀取Excel文件的功能實現(xiàn)，該方法在文件頭沒有損壞，只是文件內(nèi)容有損壞的情況下比較有效。

三、用第三方軟件恢復

1、Excel查看程序

Excel查看程序是一個用于查看Excel工作簿的免費的實用程序，可從微軟網(wǎng)站上得到，最新版本為Excel Viewer 2003[點擊下載]。

雙擊下載文件xlviewer.exe啟動安裝程序。安裝完畢，單擊“開始”菜單中的“Microsoft office Excel Viewer 2003”即可啟動該軟件，嘗試打開損壞的工作簿。大家可以在該程序中打開損壞的工作簿，然后復制單元格，并將它們粘貼到Excel的一個新工作簿中。如果以后要刪除Excel查看程序，可通過“控制面板”中的“添加/刪除程序”進行刪除。

2、officeFIX5.01輕松修復受損Excel文件。

該軟件可以下載，文件有10MB大小，安裝后，運用的“Excelfix”自動修復向?qū)迯虴xcel文件。

3、EasyRecovery Professional V6.10.07修復受損Excel文件。

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

LINEST 函數(shù)

描述

LINEST函數(shù)可通過使用最小二乘法計算與現(xiàn)有數(shù)據(jù)最佳擬合的直線，來計算某直線的統(tǒng)計值，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)合使用來計算未知參數(shù)中其他類型的線性模型的統(tǒng)計值，包括多項式、對數(shù)、指數(shù)和冪級數(shù)。 因為此函數(shù)返回數(shù)值數(shù)組，所以它必須以數(shù)組公式的形式輸入。 請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 x 值相對應的系數(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。 關系表達式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。如果known_y's對應的單元格區(qū)域在單獨一列中，則known_x's的每一列被視為一個獨立的變量。如果known_y's對應的單元格區(qū)域在單獨一行中，則known_x's的每一行被視為一個獨立的變量。Known_x's可選。 關系表達式 y = mx + b 中已知的 x 值集合。known_x's對應的單元格區(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，則假設該數(shù)組為 {1,2,3,...}，其大小與known_y's相同。const可選。 一個邏輯值，用于指定是否將常量 b 強制設為 0。如果const為 TRUE 或省略，b 將按正常計算。如果const為 FALSE，b 將被設為 0，并同時調(diào)整 m 值使 y = mx。stats可選。 一個邏輯值，用于指定是否返回附加回歸統(tǒng)計值。如果stats為 TRUE，則LINEST函數(shù)返回附加回歸統(tǒng)計值，這時返回的數(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)計值如下：

下面的圖示顯示了附加回歸統(tǒng)計值返回的順序。

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，如果需要計算斜率，則選取直線上的兩點，(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 y 軸時與 y 軸交點的數(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算出直線上的任意一點。 還可以使用TREND函數(shù)。

當只有一個自變量 x 時，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)使用最小二乘法來判定數(shù)據(jù)的最佳擬合。 當只有一個自變量 x 時，m 和 b 是根據(jù)下面的公式計算出的：

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可用來計算與給定數(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)來計算直線，或用函數(shù)GROWTH(known_y's, known_x's)來計算指數(shù)曲線。 這些不帶new_x's參數(shù)的函數(shù)可在實際數(shù)據(jù)點上根據(jù)直線或曲線來返回 y 預測值的數(shù)組， 然后可以將預測值與實際值進行比較。 可能需要用圖表方式來直觀地比較二者?；貧w分析時，Excel 會計算每一點的 y 的估計值和實際值的平方差。 這些平方差之和稱為殘差平方和 (ssresid)。 然后 Excel 會計算總平方和 (sstotal)。 當參數(shù)const= TRUE 或被省略時，總平方和是 y 的實際值和平均值的平方差之和。 當參數(shù)const= FALSE 時，總平方和是 y 的實際值的平方和（不需要從每個 y 值中減去平均值）。 回歸平方和 (ssreg) 可通過公式 ssreg = sstotal - ssresid 計算出來。 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 是用來判斷從回歸分析求得的公式是否足以描述變量之間關系的指示器。 r2 = ssreg/sstotal。在某些情況下，一個或多個 X 列可能沒有出現(xiàn)在其他 X 列中的附加預測值（假設 Y's 和 X's 位于列中）。 換句話說，刪除一個或多個 X 列可能會得到同樣精度的 y 預測值。 在這種情況下，應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”，因為任何多余的 X 列都可被表示為多個非多余 X 列的和。LINEST函數(shù)會檢查是否存在共線，并在識別出多余的 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輸出中被識別出來。 如果一個或多個多余的列被刪除，則將影響 df，原因是 df 取決于實際用于預測目的的 X 列的數(shù)量。 有關計算 df 的詳細信息，請參閱案例 4。 如果由于刪除多余的 X 列而更改了 df，則也會影響 sey 和 F 的值。 實際上，出現(xiàn)共線的情況應該相對很少。 但是，如果某些 X 列僅包含 0 和 1 數(shù)值作為實驗中的對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 對應于每個男性對象，0 對應于女性對象；而在另一列中，1 對應于每個女性對象，0 對應于男性對象，那么后一列就是多余的，因為其中的項可通過從所有 1 值的另一列（通過LINEST函數(shù)添加）中減去“男性指示器”列中的項來獲得。在沒有 X 列因共線而被從模型中刪除時，請用以下方法計算 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 X 列都會使 df 的值加 1。對于返回結(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。

當輸入一個數(shù)組常量（如known_x's）作為參數(shù)時，請使用逗號分隔同一行中的各值，使用分號分隔各行。 分隔符可能會因區(qū)域設置的不同而有所不同。注意，如果 y 的回歸分析預測值超出了用來計算公式的 y 值的范圍，它們可能是無效的。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。 當數(shù)據(jù)未定且共線時，這些算法之間的差異會導致不同的結(jié)果。 例如，如果參數(shù)known_y's的數(shù)據(jù)點為 0，參數(shù)known_x's的數(shù)據(jù)點為 1：LINEST會返回值 0。LINEST函數(shù)的算法用來返回共線數(shù)據(jù)的合理結(jié)果，在這種情況下至少可找到一個答案。SLOPE和INTERCEPT返回 錯誤 #p/0!。SLOPE和INTERCEPT函數(shù)的算法只用來查找一個答案，在這種情況下可能有多個答案。除了使用LOGEST計算其他回歸分析類型的統(tǒng)計值外，還可以使用LINEST計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LINEST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 值的單個列和 x 值的單個列計算下面的方程式的近似立方（多項式次數(shù) 3）值時運行：

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

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

LINEST 函數(shù)返回的 F 檢驗值與FTEST 函數(shù)返回的 F 檢驗值不同。 LINEST 返回 F 統(tǒng)計值，而 FTEST 返回概率。

案例

案例 1 - 斜率和 Y 軸截距

案例 2 - 簡單線性回歸

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格之間存在很強的相關性。 可以通過 F 統(tǒng)計值來確定具有如此高的 r2 值的結(jié)果偶然發(fā)生的可能性。

假設事實上在變量間不存在相關性，但選用 11 個辦公樓作為小樣本進行統(tǒng)計分析卻導致很強的相關性。 術語“Alpha”表示得出這樣的相關性結(jié)論錯誤的概率。

LINEST函數(shù)輸出中的 F 和 df 值可被用于評估偶然出現(xiàn)較高 F 值的可能性。 F 可與發(fā)布的 F 分布表中的值進行比較，或者 Excel 中的FDIST函數(shù)可被用于計算偶然出現(xiàn)較高 F 值的概率。 適當?shù)?F 分布具有 v1 和 v2 自由度。 如果 n 是數(shù)據(jù)點的個數(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 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 遠大于 4.53，所以偶然出現(xiàn)高 F 值的可能性非常低。 （因為，在 Alpha = 0.05 的情況下，當 F 超過臨界值 4.53 時，known_y’s和known_x’s之間沒有關系這一假設不成立。）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，是一個極小的概率。 于是可以斷定，無論通過在表中查找 F 的臨界值，還是使用FDIST函數(shù)，回歸公式都可用于預測該區(qū)域中的辦公樓的評估價值。 請注意，使用在上一段中計算出的 v1 和 v2 的正確值是非常關鍵的。

案例 5 - 計算 t 統(tǒng)計值

另一個假設測試可以判定每個斜率系數(shù)是否可以用來估算案例 3中的辦公樓的評估價值。 例如，要測試年齡系數(shù)的統(tǒng)計顯著性水平，以 13.268（單元格 A15 中年齡系數(shù)的估計標準誤差）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 的絕對值足夠大，那么可以斷定斜率系數(shù)可用來估算案例 3中的辦公樓的評估價值。 下表顯示了 4 個 t 觀察值的絕對值。

如果查閱統(tǒng)計手冊里的表，將會發(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)計算。TINV(0.05,6) = 2.447。 既然 t 的絕對值為 17.7，大于 2.447，則辦公樓的使用年數(shù)對于估算辦公樓的評估價值來說是一個重要變量。 用同樣方法，可以測試其他每個自變量的統(tǒng)計顯著性水平。 以下是每個自變量的 t 觀察值。

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

LOGEST 函數(shù)

描述

在回歸分析中，計算最符合數(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。 因為此函數(shù)返回數(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 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。 關系表達式 y = b*m^x 中已知的 y 值集合。如果數(shù)組 known_y's 在單獨一列中，則 known_x's 的每一列被視為一個獨立的變量。如果數(shù)組 known_y's 在單獨一行中，則 known_x's 的每一行被視為一個獨立的變量。Known_x's可選。 關系表達式 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，則假設該數(shù)組為 {1,2,3,...}，其大小與 known_y's 相同。Const可選。 一個邏輯值，用于指定是否將常量 b 強制設為 1。如果 const 為 TRUE 或省略，b 將按正常計算。如果 const 為 FALSE，則常量 b 將設為 1，而 m 的值滿足公式 y=m＾x。Stats可選。 一個邏輯值，用于指定是否返回附加回歸統(tǒng)計值。如果 stats 為 TRUE，函數(shù) LOGEST 將返回附加的回歸統(tǒng)計值，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。

有關附加的回歸統(tǒng)計值的詳細信息，請參閱LINEST 函數(shù)。

備注

由數(shù)據(jù)繪出的圖越近似于指數(shù)曲線，則計算出來的曲線就越符合原來給定的數(shù)據(jù)。 正如 LINEST 函數(shù)一樣，LOGEST 函數(shù)返回一組描述數(shù)值間相互關系的數(shù)值數(shù)組，但 LINEST 函數(shù)是用直線來擬合數(shù)據(jù)，而 LOGEST 函數(shù)則以指數(shù)曲線來擬合數(shù)據(jù)。 有關詳細信息，請參閱 LINEST 函數(shù)。當僅有一個自變量 x 時，可直接用下面的公式計算出 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 公式來預測 y 的值，但是 Microsoft Excel 另外提供了可以預測因變量 y 值的 GROWTH 函數(shù)。 有關詳細信息，請參閱GROWTH 函數(shù)。

對于返回結(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。

當輸入一個數(shù)組常量（如 known_x's）作為參數(shù)時，請使用逗號分隔同一行中的各值，使用分號分隔各行。 分隔符可能會因區(qū)域設置的不同而有所不同。應注意的一點是：如果由回歸公式所預測的 y 值超出用來計算回歸公式的 y 的取值區(qū)間，則該值可能無效。

案例

案例 1

案例 2...

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

FORECAST.ETS.CONFINT 函數(shù)

說明

返回指定目標日期預測值的置信區(qū)間。 95% 的置信區(qū)間意味著 95% 的未來點預計將處于 FORECAST.ETS 預期結(jié)果中的此范圍內(nèi)（使用正態(tài)分布）。 使用置信區(qū)間可以幫助掌握預測模型的準確度。較小的區(qū)間意味著在針對此特定點的預測中有更多置信。

用法

預測. ets . confint ( target_date 、值、時間線,[ 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。要為其預測值的數(shù)據(jù)點。目標日期可以是日期/時間或數(shù)字。 如果目標日期在歷史時間線結(jié)束前按時間順序排序，則 FORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #NUM! 錯誤。

值必需。 值是歷史值，您要為其預測下一點。

時間線必需。獨立數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。時間線中的日期之間必須有一致步長且不能為零。 無需對時間線進行排序，因為 FORECAST.ETS.CONFINT 會對其進行隱式排序，以進行計算。 如果無法在提供的時間線中識別一致步長，則 FORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #NUM! 錯誤。 如果時間線包含重復值，則 FORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #VALUE! 錯誤。 如果時間線和值的范圍大小不同，則 FORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #N/A 錯誤。

confidence_level 可選。0 和 1 之間的一個數(shù)值（獨占），指示計算置信區(qū)間的置信度。 例如，對于 90% 的置信區(qū)間，將計算 90% 置信度（90% 的未來點將處于此預測范圍內(nèi)）。 默認值為 95%。 對于 (0,1) 范圍外的數(shù)值，F(xiàn)ORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #NUM! 錯誤。

季節(jié)性可選。一個數(shù)值。 默認值為 1，意味著 Excel 自動檢測季節(jié)性進行預測，并使用正整數(shù)作為季節(jié)性模式的長度。 0 表示無季節(jié)性，意味著預測為線性預測。 正整數(shù)指示算法使用此長度模式作為季節(jié)性。 對于其他任何值，F(xiàn)ORECAST.ETS.CONFINT 將返回 #NUM! 錯誤。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小時數(shù)）。 該數(shù)字上方的任何 seasonality 將導致# NUM ! 錯誤。

數(shù)據(jù)完成可選。雖然時間線需要數(shù)據(jù)點之間的一致步長，但 FORECAST.ETS.CONFINT 支持最多 30% 的丟失數(shù)據(jù)，并會自動對其進行調(diào)整。 0 表示算法將缺少的點視為零。 通過將缺少的點算為鄰接點的平均值，默認值 1 將計算缺少的點。

聚合可選。雖然時間線需要數(shù)據(jù)點之間的一致步長，但 FORECAST.ETS.CONFINT 會聚合具有相同時間戳的多個點。聚合參數(shù)是一個數(shù)值，指明要用于聚合具有相同時間戳的多個值的方法。默認值 0 將使用 AVERAGE，而其他選項為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

FORECAST.ETS.SEASONALITY 函數(shù)

說明

返回 Excel 針對指定時間系列檢測到的重復模式的長度。 FORECAST.ETS.Seasonality 可用于FORECAST.ETS之后，確定已檢測到的自動季節(jié)性和 FORECAST.ETS 使用的季節(jié)性。 雖然它可以獨立于 FORECAST.ETS 使用，但鑒于相同的輸入?yún)?shù)會影響數(shù)據(jù)完整性，函數(shù)會受到限制，因為在該函數(shù)中檢測到的季節(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，您要為其預測下一點。時間線 必需。獨立數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。時間線中的日期之間必須有一致步長且不能為零。 無需對時間線進行排序，因為 FORECAST.ETS.SEASONALITY 會對其進行隱式排序，以進行計算。 如果無法在提供的時間線中識別一致步長，則 FORECAST.ETS.SEASONALITY 將返回 #NUM! 錯誤。 如果時間線包含重復值，則 FORECAST.ETS.SEASONALITY 將返回 #VALUE! 錯誤。 如果時間線和值的范圍大小不同，則 FORECAST.ETS.SEASONALITY 將返回 #N/A 錯誤。數(shù)據(jù)完成 可選。雖然時間線需要數(shù)據(jù)點之間的一致步長，但 FORECAST.ETS.SEASONALITY 支持最多 30% 的丟失數(shù)據(jù)，并會自動對其進行調(diào)整。 0 表示算法將缺少的點視為零。 通過將缺少的點算為鄰接點的平均值，默認值 1 將計算缺少的點。聚合 可選。雖然時間線需要數(shù)據(jù)點之間的一致步長，但 FORECAST.ETS.SEASONALITY 會聚合具有相同時間戳的多個點。聚合參數(shù)是一個數(shù)值，指明要用于聚合具有相同時間戳的多個值的方法。默認值 0 將使用 AVERAGE，而其他選項為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

FORECAST.ETS.STAT 函數(shù)

說明

返回作為時間序列預測的結(jié)果的統(tǒng)計值。

統(tǒng)計值類型表明此函數(shù)請求的統(tǒng)計信息。

用法

FORECAST.ETS.STAT(值, 時間線, 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，您要為其預測下一點。時間線 必需。獨立數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。時間線中的日期之間必須有一致步長且不能為零。 無需對時間線進行排序，因為 FORECAST.ETS.STAT 會對其進行隱式排序，以進行計算。 如果無法在提供的時間線中識別一致步長，則 FORECAST.ETS.STAT 將返回 #NUM! 錯誤。 如果時間線包含重復值，則 FORECAST.ETS.STAT 將返回 #VALUE! 錯誤。 如果時間線和值的范圍大小不同，則 FORECAST.ETS.STAT 將返回 #N/A 錯誤。statistic_type 必需。 數(shù)字值介于1和8之間，指示哪些統(tǒng)計值將不會為計算預測返回。季節(jié)性 可選。一個數(shù)值。 默認值為 1，意味著 Excel 自動檢測季節(jié)性進行預測，并使用正整數(shù)作為季節(jié)性模式的長度。 0 表示無季節(jié)性，意味著預測為線性預測。 正整數(shù)指示算法使用此長度模式作為季節(jié)性。 對于其他任何值，F(xiàn)ORECAST.ETS.STAT 將返回 #NUM! 錯誤。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小時數(shù)）。 該數(shù)字上方的任何 seasonality 將導致# NUM ! 錯誤。

數(shù)據(jù)完成 可選。雖然時間線需要數(shù)據(jù)點之間的一致步長，但 FORECAST.ETS.STAT 支持最多 30% 的丟失數(shù)據(jù)，并會自動對其進行調(diào)整。 0 表示算法將缺少的點視為零。 通過將缺少的點算為鄰接點的平均值，默認值 1 將計算缺少的點。聚合 可選。雖然時間線需要數(shù)據(jù)點之間的一致步長，但 FORECAST.ETS.STAT 會聚合具有相同時間戳的多個點。聚合參數(shù)是一個數(shù)值，指明要用于聚合具有相同時間戳的多個值的方法。默認值 0 將使用 AVERAGE，而其他選項為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

下列可選的統(tǒng)計信息可以返回：

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)點的詳細粗細。Beta ets 算法的參數(shù) 返回參數(shù)的趨勢值較高值為最近的趨勢的詳細粗細。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)的詳細粗細。mase 躍點 返回絕對按比例縮放的錯誤平均值躍點數(shù)度量值預測的準確性。smape 躍點 返回絕對躍點數(shù)基于百分比錯誤的準確性度量值的百分比錯誤的對稱平均值。mae 躍點 返回絕對躍點數(shù)基于百分比錯誤的準確性度量值的百分比錯誤的對稱平均值。rmse 躍點 返回 根 平均值平方值錯誤躍點數(shù)預測和觀察值之間的差異的度量。檢測到步驟大小 返回歷史時間線中檢測到的步驟大小。

FORECAST.LINEAR 函數(shù)

說明

根據(jù)現(xiàn)有值計算或預測未來值。 預測值為給定 x 值后求得的 y 值。 已知值為現(xiàn)有的 x 值和 y 值，并通過線性回歸來預測新值。 可以使用該函數(shù)來預測未來銷售、庫存需求或消費趨勢等。

用法

預測.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。 需要進行值預測的數(shù)據(jù)點。

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

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

FREQUENCY 函數(shù)

說明

計算數(shù)值在某個區(qū)域內(nèi)的出現(xiàn)頻率，然后返回一個垂直數(shù)組。 例如，使用函數(shù) FREQUENCY 可以在分數(shù)區(qū)域內(nèi)計算測驗分數(shù)的個數(shù)。 由于 FREQUENCY 返回一個數(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。 要對其頻率進行計數(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。 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數(shù)。 例如，在對輸入到三個單元格中的三個值范圍（間隔）進行計數(shù)時，確保將 FREQUENCY 輸入到結(jié)果的四個單元格。 額外的單元格將返回 data_array 中大于第三個間隔值的值的數(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。 返回一個數(shù)字。

備注

GAMMA 使用以下公式：

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

案例

GAMMA.DIST 函數(shù)

說明

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

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。 用來計算分布的數(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 返回標準伽瑪分布。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 錯誤值 #VALUE!。如果 x 0，則 GAMMA.DIST 返回 錯誤值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，則 GAMMA.DIST 返回 錯誤值 #NUM!。伽瑪概率密度函數(shù)的計算公式如下：

標準伽瑪概率密度函數(shù)為：

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

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

案例

GAMMA.INV 函數(shù)

說明

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 返回標準伽瑪分布。

備注

如果任一參數(shù)為文本型，則 GAMMA.INV 返回 錯誤值 #VALUE!。如果 probability 0 或 probability 1，則 GAMMA.INV 返回 錯誤值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，則 GAMMA.INV 返回 錯誤值 #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。 如果搜索在 64 次迭代之后沒有收斂，則函數(shù)返回錯誤值 #N/A。

案例

GAMMALN 函數(shù)

說明

返回伽瑪函數(shù)的自然對數(shù)，Γ(x)。

用法

GAMMALN(x)

GAMMALN 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。 要計算其 GAMMALN 的數(shù)值。

備注

如果 x 為非數(shù)值型，則 GAMMALN 返回 錯誤值 #VALUE!。如果 x ≤ 0，則 GAMMALN 返回 錯誤值 #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)

說明

返回伽瑪函數(shù)的自然對數(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 錯誤值 #VALUE!。如果 x ≤ 0，則 GAMMALN.PRECISE 返回 錯誤值 #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 計算公式如下：

GAMMALN.PRECISE=LN(Γ(x))

其中：

案例

GAUSS 函數(shù)

說明

計算標準正態(tài)總體的成員處于平均值與平均值的 z 倍標準偏差之間的概率。

用法

GAUSS(z)

GAUSS 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

z 必需。返回一個數(shù)字。

備注

如果 z 不是有效數(shù)字，GAUSS 返回 錯誤值 #NUM!。如果 z 不是有效數(shù)據(jù)類型，GAUSS 返回 錯誤值 #VALUE!。因為 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 計算可變復利的平均增長率。

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。 用于計算平均值的 1 到 255 個參數(shù)。 也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€數(shù)組的引用來代替用逗號分隔的參數(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)計函數(shù)（2）》，這次分享給大家統(tǒng)計函數(shù)（3）。

COUNTIFS 函數(shù)

描述

COUNTIFS函數(shù)將條件應用于跨多個區(qū)域的單元格，然后統(tǒng)計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。在其中計算關聯(lián)條件的第一個區(qū)域。criteria1必需。條件的形式為數(shù)字、表達式、單元格引用或文本，它定義了要計數(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)域及其關聯(lián)條件。最多允許 127 個區(qū)域/條件對。

重要:每一個附加的區(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)域無需彼此相鄰。

備注

每個區(qū)域的條件一次應用于一個單元格。如果所有的第一個單元格都滿足其關聯(lián)條件，則計數(shù)增加 1。如果所有的第二個單元格都滿足其關聯(lián)條件，則計數(shù)再增加 1，依此類推，直到計算完所有單元格。如果條件參數(shù)是對空單元格的引用，COUNTIFS 會將該單元格的值視為 0。您可以在條件中使用通配符，即問號 (?) 和星號 (*)。問號匹配任意單個字符，星號匹配任意字符串。如果要查找實際的問號或星號，請在字符前鍵入波形符 (~)。

案例 1

案例 2

COVARIANCE.P 函數(shù)

描述

返回總體協(xié)方差，即兩個數(shù)據(jù)集中每對數(shù)據(jù)點的偏差乘積的平均數(shù)。利用協(xié)方差確定兩個數(shù)據(jù)集之間的關系。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)的第一個單元格區(qū)域。Array2必需。整數(shù)的第二個單元格區(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算在內(nèi)。如果 array1 和 array2 所含數(shù)據(jù)點的個數(shù)不等，則 COVARIANCE.P 返回錯誤值 #N/A。如果 array1 和 array2 當中有一個為空，則 COVARIANCE.P 返回錯誤值 #p/0!。協(xié)方差計算公式為

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，即兩個數(shù)據(jù)集中每對數(shù)據(jù)點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)的第一個單元格區(qū)域。Array2必需。整數(shù)的第二個單元格區(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算在內(nèi)。如果 array1 和 array2 具有不同數(shù)量的數(shù)據(jù)點，則 COVARIANCE.S 返回錯誤值 #N/A。如果 array1 或 array2 為空或各自僅包含 1 個數(shù)據(jù)點，則 COVARIANCE.S 返回錯誤值 #p/0!。

案例

DEVSQ 函數(shù)

描述

返回各數(shù)據(jù)點與數(shù)據(jù)均值點之差（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。用于計算偏差平方和的 1 到 255 個參數(shù)。也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€數(shù)組的引用來代替用逗號分隔的參數(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算在內(nèi)。如果參數(shù)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。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間間隔模型，如銀行自動提款機支付一次現(xiàn)金所花費的時間。例如，可通過 EXPON.DIST 來確定這一過程最長持續(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 返回錯誤值 #VALUE!。如果 x < 0，則 EXPON.DIST 返回錯誤值 #NUM!。如果 lambda < 0，則 EXPON.DIST 返回錯誤值 #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，分析進入中學的男生、女生的考試分數(shù)，來確定女生分數(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。用來計算函數(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 返回錯誤值 #VALUE!。如果 x 為負數(shù)，則 F.DIST 返回錯誤值 #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 返回錯誤值 #NUM!。如果 deg_freedom2 < 1，則 F.DIST 返回錯誤值 #NUM!。

案例

F.DIST.RT 函數(shù)

描述

返回兩個數(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，分析進入中學的男生、女生的考試分數(shù)，來確定女生分數(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。用來計算函數(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 返回錯誤值 #VALUE!。如果 x 為負數(shù)，則 F.DIST.RT 返回錯誤值 #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 返回錯誤值 #NUM!。如果 deg_freedom2 < 1，則 F.DIST.RT 返回錯誤值 #NUM!。F.DIST.RT 的計算公式為 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，可以分析美國和加拿大的收入分布，判斷兩個國家/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 返回錯誤值 #VALUE!。如果 probability < 0 或 probability > 1，則 F.INV 返回錯誤值 #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，可以分析美國和加拿大的收入分布，判斷兩個國家/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 返回錯誤值 #VALUE!。如果 Probability < 0 或 Probability > 1，則 F.INV.RT 返回錯誤值 #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 返回錯誤值 #NUM!。如果 Deg_freedom2 < 1 或 Deg_freedom2 ≥ 10^10，則 F.INV.RT 返回錯誤值 #NUM!。

F.INV.RT 可用于返回 F 分布的臨界值。例如，ANOVA 計算的結(jié)果常常包括 F 統(tǒng)計值、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。如果搜索在 64 次迭代之后沒有收斂，則函數(shù)返回錯誤值 #N/A。

案例

F.TEST 函數(shù)

描述

返回 F 檢驗的結(jié)果，即當 array1 和 array2 的方差無明顯差異時的雙尾概率。

使用此函數(shù)可確定兩個案例是否有不同的方差。例如，給定公立和私立學校的測驗分數(shù)，可以檢驗各學校間測驗分數(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。第一個數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。Array2必需。第二個數(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算在內(nèi)。如果 array1 或 array2 中數(shù)據(jù)點的個數(shù)少于 2 個，或者 array1 或 array2 的方差為零，則 F.TEST 返回錯誤值 #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)可以完成相關系數(shù)的假設檢驗。

用法

FISHER(x)

FISHER 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

X必需。要對其進行變換的數(shù)值。

備注

如果 x 為非數(shù)值型，則 FISHER 返回錯誤值 #VALUE!。如果 x ≤ -1 或 x ≥ 1，則 FISHER 返回錯誤值 #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。要對其進行逆變換的數(shù)值。

備注

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

案例

FORECAST 函數(shù)

描述

根據(jù)現(xiàn)有值計算或預測未來值。預測值為給定 x 值后求得的 y 值。已知值為現(xiàn)有的 x 值和 y 值，并通過線性回歸來預測新值?？梢允褂迷摵瘮?shù)來預測未來銷售、庫存需求或消費趨勢等。

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。需要進行值預測的數(shù)據(jù)點。Known_y's必需。相關數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。Known_x's必需。獨立數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。

備注

如果 x 為非數(shù)值型，則 FORECAST 返回錯誤值 #VALUE!。如果 known_y's 和 known_x's 為空或含有不同個數(shù)的數(shù)據(jù)點，函數(shù) FORECAST 返回錯誤值 #N/A。如果 known_x's 的方差為零，則 FORECAST 返回錯誤值 #p/0!。函數(shù) FORECAST 的計算公式為 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)預測未來值。預測值是指定的目標日期，應為時間線的延續(xù)標記中的歷史值的延續(xù)標記?？梢允褂么撕瘮?shù)來預測未來銷售額、庫存需求或消費趨勢。

此函數(shù)需要時間線與不同點間常量步驟進行組織。例如，每月、每年的時間線或數(shù)值的日程表的1日的值可能是一個月的時間線的索引。對于此類型的時間線，它與之前的詳細數(shù)據(jù)應用聚合原始非常有用的預測，生成更加精確的預測和結(jié)果。

用法

預測. ets ( target_date "、"值"、"時間線",[ seasonality ]、[ data_completion ],[匯總])

FORECAST.ETS 函數(shù)用法具有以下參數(shù)：

target_date必需。要為其預測值的數(shù)據(jù)點。目標日期可以是日期/時間或數(shù)值。如果目標日期按時間前后排列處于歷史時間線結(jié)束之前，則 FORECAST.ETS 將返回 #NUM! 錯誤。值必需。值是"歷史值，您要為其預測下一點。時間線必需。獨立數(shù)組或數(shù)值數(shù)據(jù)區(qū)域。時間線中的日期之間必須有一致步長且不能為零。無需對時間線進行排序，因為 FORECAST.ETS 會對其進行隱式排序，以進行計算。如果無法在提供的時間線中識別一致步長，則 Forecast.ETS 將返回 #NUM! 錯誤。如果時間線包含重復值，則 Forecast.ETS 將返回 #VALUE! 錯誤。如果時間線和值的范圍大小不同，則 Forecast.ETS 將返回 #N/A 錯誤。季節(jié)性可選。一個數(shù)值。默認值為 1，意味著 Excel 自動檢測季節(jié)性進行預測，并使用正整數(shù)作為季節(jié)性模式的長度。 0 表示無季節(jié)性，意味著預測為線性預測。正整數(shù)指示算法使用此長度模式作為季節(jié)性。對于其他任何值，F(xiàn)ORECAST.ETS 將返回 #NUM! 錯誤。

最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小時數(shù)）。該數(shù)字上方的任何 seasonality 將導致"# NUM ! 錯誤。

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

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

STDEVPA 函數(shù)

描述

根據(jù)作為參數(shù)（包括文字和邏輯值）給定的整個總體計算標準偏差。 標準偏差可以測量值在平均值（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。 對應于總體的 1 到 255 個值。 也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€數(shù)組的引用來代替用逗號分隔的參數(shù)。

備注

STDEVPA 假定其參數(shù)是整個總體。 如果數(shù)據(jù)代表總體樣本，則必須使用 STDEVA 計算標準偏差。對于規(guī)模很大的樣本，STDEVA 和 STDEVPA 返回近似值。此處標準偏差的計算使用“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)字的文本被計算在內(nèi)。包含 TRUE 的參數(shù)作為 1 來計算；包含文本或 FALSE 的參數(shù)作為 0（零）來計算。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)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果要使計算不包括引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請使用 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

返回通過線性回歸法預測每個 x 的 y 值時所產(chǎn)生的標準誤差。 標準誤差是在針對單獨 x 預測 y 時的錯誤量的一個度量值。

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)點數(shù)組或區(qū)域。Known_x's必需。 自變量數(shù)據(jù)點數(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算在內(nèi)。如果參數(shù)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果 known_y's 和 known_x's 的數(shù)據(jù)點個數(shù)不同，函數(shù) STEYX 返回錯誤值 #N/A。如果 known_y's 和 known_x's 為空或其數(shù)據(jù)點個數(shù)小于三，則 STEYX 返回錯誤值 #p/0!。預測值 y 的標準誤差計算公式如下：

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

返回學生的左尾 t 分布。 t 分布用于小型樣本數(shù)據(jù)集的假設檢驗。 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。 需要計算分布的數(shù)值。Deg_freedom必需。 一個表示自由度數(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 錯誤值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，則 T.DIST 返回一個錯誤值。 Deg_freedom 不得小于 1。

案例

T.DIST.2T 函數(shù)

描述

返回學生的雙尾 t 分布。

學生的 t 分布用于小樣本數(shù)據(jù)集的假設檢驗。 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。 需要計算分布的數(shù)值。Deg_freedom必需。 一個表示自由度數(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 錯誤值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，則 T.DIST.2T 返回 錯誤值 #NUM!。如果 x 0，則 T.DIST.2T 返回 錯誤值 #NUM!。

案例

T.DIST.RT 函數(shù)

描述

返回學生的右尾 t 分布。

t 分布用于小型樣本數(shù)據(jù)集的假設檢驗。 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。 需要計算分布的數(shù)值。Deg_freedom必需。 一個表示自由度數(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 錯誤值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1，則 T.DIST.RT 返回 錯誤值 #NUM!。

案例

T.TEST 函數(shù)

描述

返回與學生 t-檢驗相關的概率。 使用函數(shù) T.TEST 確定兩個樣本是否可能來自兩個具有相同平均值的基礎總體。

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。 第一個數(shù)據(jù)集。Array2必需。 第二個數(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 檢驗的類型。

參數(shù)

備注

如果 array1 和 array2 的數(shù)據(jù)點個數(shù)不同，且 type = 1（成對），則 T.TEST 返回錯誤值 #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 錯誤值 #VALUE!。如果 tails 是除 1 或 2 之外的任何值，則 T.TEST 返回 錯誤值 #NUM!。T.TEST 使用 array1 和 array2 中的數(shù)據(jù)計算非負 t 統(tǒng)計值。 如果 tails=1，在假設 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)計值的概率。 tails=2 時，T.TEST 返回的值是 tails=1 時返回值的兩倍，并對應假設“總體平均值相同”時較高的 t 統(tǒng)計絕對值的概率。

案例

TREND 函數(shù)

描述

返回線性趨勢值。 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 在直線上對應的 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。 關系表達式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。如果數(shù)組 known_y's 在單獨一列中，則 known_x's 的每一列被視為一個獨立的變量。如果數(shù)組 known_y's 在單獨一行中，則 known_x's 的每一行被視為一個獨立的變量。Known_x's必需。 關系表達式 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 返回對應 y 值的新 x 值。New_x's 與 known_x's 一樣，對每個自變量必須包括單獨的一列（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 應該有同樣的行數(shù)。如果省略 new_x's，將假設它和 known_x's 一樣。如果 known_x's 和 new_x's 都省略，將假設它們?yōu)閿?shù)組 {1,2,3,...}，大小與 known_y's 相同。Const可選。 一個邏輯值，用于指定是否將常量 b 強制設為 0。如果 const 為 TRUE 或省略，b 將按正常計算。如果 const 為 FALSE，b 將被設為 0（零），m 將被調(diào)整以使 y = mx。

備注

有關 Microsoft Excel 對數(shù)據(jù)進行直線擬合的詳細信息，請參閱 LINEST 函數(shù)?？梢允褂?TREND 函數(shù)計算同一變量的不同乘方的回歸值來擬合多項式曲線。 例如，假設 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 B 列到 D 列進行回歸計算。對于返回結(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。

當為參數(shù)（如 known_x's）輸入數(shù)組常量時，應當使用逗號分隔同一行中的數(shù)據(jù)，用分號分隔不同行中的數(shù)據(jù)。

案例

TRIMMEAN 函數(shù)

描述

返回數(shù)據(jù)集的內(nèi)部平均值。 TRIMMEAN 計算排除數(shù)據(jù)集頂部和底部尾數(shù)中數(shù)據(jù)點的百分比后取得的平均值。 當您要從分析中排除無關的數(shù)據(jù)時，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。 從計算中排除數(shù)據(jù)點的分數(shù)。 例如，如果 percent=0.2，從 20 點 (20 x 0.2) 的數(shù)據(jù)集中剪裁 4 點：數(shù)據(jù)集頂部的 2 點和底部的 2 點。

備注

如果 percent 0 或 percent 1，則 TRIMMEAN 返回 錯誤值 #NUM!。函數(shù) TRIMMEAN 將排除的數(shù)據(jù)點數(shù)向下舍入到最接近的 2 的倍數(shù)。 如果 percent = 0.1，30 個數(shù)據(jù)點的 10% 等于 3 個數(shù)據(jù)點。 為了對稱，TRIMMEAN 排除數(shù)據(jù)集頂部和底部的單個值。

案例

VAR.P 函數(shù)

描述

計算基于整個樣本總體的方差（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。對應于總體的第一個數(shù)值參數(shù)。Number2, ...可選。對應于總體的 2 到 254 個數(shù)值參數(shù)。

備注

VAR.P 假定其參數(shù)是整個總體。如果數(shù)據(jù)代表總體樣本，請使用 VAR.S 計算方差。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)字的文本被計算在內(nèi)。如果參數(shù)是一個數(shù)組或引用，則只計算其中的數(shù)字。數(shù)組或引用中的空白單元格、邏輯值、文本或錯誤值將被忽略。如果參數(shù)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果要使計算包含引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請使用 VARPA 函數(shù)。函數(shù) VAR.P 的計算公式如下：

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。對應于總體樣本的第一個數(shù)值參數(shù)。Number2, ...可選。對應于總體樣本的 2 到 254 個數(shù)值參數(shù)。

備注

函數(shù) VAR.S 假設其參數(shù)是樣本總體中的一個樣本。如果數(shù)據(jù)為整個樣本總體，則應使用函數(shù) VAR.P 來計算方差。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)字的文本被計算在內(nèi)。如果參數(shù)是一個數(shù)組或引用，則只計算其中的數(shù)字。數(shù)組或引用中的空白單元格、邏輯值、文本或錯誤值將被忽略。如果參數(shù)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果要使計算包含引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請使用 VARA 函數(shù)。函數(shù) VAR.S 的計算公式如下：

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。 這些是對應于總體樣本的 1 到 255 個數(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 來計算方差。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)字的文本被計算在內(nèi)。包含 TRUE 的參數(shù)作為 1 來計算；包含文本或 FALSE 的參數(shù)作為 0（零）來計算。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)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果要使計算不包括引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請使用 VAR 函數(shù)。函數(shù) VARA 的計算公式如下：

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)整個總體計算方差。

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。 對應于總體的 1 到 255 個值參數(shù)。

備注

VARPA 假定其參數(shù)是整個總體。 如果數(shù)據(jù)代表總體樣本，則必須使用 VARA 計算方差。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)字的文本被計算在內(nèi)。包含 TRUE 的參數(shù)作為 1 來計算；包含文本或 FALSE 的參數(shù)作為 0（零）來計算。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)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果要使計算不包括引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請使用 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，例如計算設備出現(xiàn)故障的平均時間。

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。 用來計算函數(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 錯誤值 #VALUE!。如果 x 0，則 WEIBULL.DIST 返回 錯誤值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，則 WEIBULL.DIST 返回 錯誤值 #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 alpha = 1，函數(shù) WEIBULL.DIST 返回指數(shù)分布：

案例

Z.TEST 函數(shù)

上次給大家分享了《2018年最全的excel函數(shù)大全14—統(tǒng)計函數(shù)（7）》，這次分享給大家統(tǒng)計函數(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，對數(shù)字列表的引用。 Ref 中的非數(shù)字值會被忽略。Order可選。 一個指定數(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；如果多個值具有相同的排位，則返回該組值的最高排位。

如果要對列表進行排序，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，對數(shù)字列表的引用。 Ref 中的非數(shù)字值會被忽略。Order可選。 一個指定數(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 賦予重復數(shù)相同的排位。 但重復數(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（沒有排位為 6 的數(shù)值）。要達到某些目的，可能需要使用將關聯(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。 這可以通過向 RANK.EQ 返回的值添加以下修正系數(shù)來實現(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）計算排位的情況。

關聯(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，因為無需調(diào)整 RANK.EQ 以進行關聯(lián)。

案例

RSQ 函數(shù)

描述

通過 known_y's 和 known_x's 中的數(shù)據(jù)點返回皮爾生乘積矩相關系數(shù)的平方。有關詳細信息，請參閱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)點區(qū)域。Known_x's必需。 數(shù)組或數(shù)據(jù)點區(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算在內(nèi)。如果參數(shù)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果 known_y's 和 known_x's 為空或其數(shù)據(jù)點個數(shù)不同，函數(shù) RSQ 返回錯誤值 #N/A。如果 known_y's 和 known_x's 只包含 1 個數(shù)據(jù)點，則 RSQ 返回 錯誤值 #p/0!。皮爾生(Pearson)乘積矩相關系數(shù) r 的計算公式如下：

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于平均值的不對稱程度。 正偏斜度表明分布的不對稱尾部趨向于更多正值。 負偏斜度表明分布的不對稱尾部趨向于更多負值。

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。 用于計算偏斜度的 1 到 255 個參數(shù)。 也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€數(shù)組的引用來代替用逗號分隔的參數(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算在內(nèi)。如果參數(shù)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果數(shù)據(jù)點個數(shù)少于三，或者樣本標準偏差為零，則 SKEW 返回 錯誤值 #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稱度：表明分布相對于平均值的不對稱程度。

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，后續(xù)數(shù)字是可選項。Number 1、number 2、… 等是 1 至 254 個數(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) 值的單元格將計算在內(nèi)。SKEW.P 使用樣本總體的標準偏差，而非一個樣本。如果參數(shù)值無效，SKEW.P 返回錯誤值 #NUM!。如果參數(shù)使用的數(shù)據(jù)類型無效，SKEW.P 返回錯誤值 #VALUE!。如果數(shù)據(jù)點個數(shù)少于三，或者樣本標準偏差為零，SKEW.P 返回錯誤值 #p/0!。

案例

SLOPE 函數(shù)

描述

返回通過 known_y's 和 known_x's 中數(shù)據(jù)點的線性回歸線的斜率。 斜率為垂直距離除以線上任意兩個點之間的水平距離，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)點數(shù)組或單元格區(qū)域。Known_x's必需。 自變量數(shù)據(jù)點集合。

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算在內(nèi)。如果 known_y's 和 known_x's 為空或其數(shù)據(jù)點個數(shù)不同，函數(shù) SLOPE 返回錯誤值 #N/A。回歸直線的斜率計算公式如下：

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。 當數(shù)據(jù)未定且共線時，這些算法之間的差異會導致不同的結(jié)果。 例如，如果參數(shù) known_y's 的數(shù)據(jù)點為 0，參數(shù) known_x's 的數(shù)據(jù)點為 1：SLOPE 和 INTERCEPT 返回 錯誤 #p/0!。 SLOPE 和 INTERCEPT 的算法用于只查找一個答案，在這種情況下，還可能會出現(xiàn)多個答案。LINEST 會返回值 0。 LINEST 的算法用來返回共線數(shù)據(jù)的合理結(jié)果，在這種情況下至少可找到一個答案。

案例

SMALL 函數(shù)

描述

返回數(shù)據(jù)集中的第 k 個最小值。 使用此函數(shù)以返回在數(shù)據(jù)集內(nèi)特定相對位置上的值。

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 錯誤值 #NUM!。如果 k ≤ 0 或 k 超過了數(shù)據(jù)點個數(shù)，則 SMALL 返回 錯誤值 #NUM!。如果 n 為數(shù)組中的數(shù)據(jù)點個數(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。 需要進行正態(tài)化的數(shù)值。Mean必需。分布的算術平均值。standard_dev必需。分布的標準偏差。

備注

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

案例

STDEV.P 函數(shù)

描述

計算基于以參數(shù)形式給出的整個樣本總體的標準偏差（忽略邏輯值和文本）。

標準偏差可以測量值在平均值（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。對應于總體的第一個數(shù)值參數(shù)。Number2, ...可選。對應于總體的 2 到 254 個數(shù)值參數(shù)。也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€數(shù)組的引用來代替用逗號分隔的參數(shù)。

備注

STDEV.P 假定其參數(shù)是整個總體。如果數(shù)據(jù)代表總體樣本，請使用 STDEV 計算標準偏差。對于大樣本容量，函數(shù) STDEV.S 和 STDEV.P 計算結(jié)果大致相等。此處標準偏差的計算使用“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)字的文本被計算在內(nèi)。如果參數(shù)是一個數(shù)組或引用，則只計算其中的數(shù)字。數(shù)組或引用中的空白單元格、邏輯值、文本或錯誤值將被忽略。如果參數(shù)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果要使計算包含引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請使用 STDEVPA 函數(shù)。函數(shù) STDEV.P 的計算公式如下：

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

基于樣本估算標準偏差（忽略樣本中的邏輯值和文本）。

標準偏差可以測量值在平均值（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。對應于總體樣本的第一個數(shù)值參數(shù)。也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€數(shù)組的引用來代替用逗號分隔的參數(shù)。Number2, ...可選。對應于總體樣本的 2 到 254 個數(shù)值參數(shù)。也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€數(shù)組的引用來代替用逗號分隔的參數(shù)。

備注

STDEV.S 假設其參數(shù)是總體樣本。如果數(shù)據(jù)代表整個總體，請使用 STDEV.P 計算標準偏差。此處標準偏差的計算使用“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)字的文本被計算在內(nèi)。如果參數(shù)是一個數(shù)組或引用，則只計算其中的數(shù)字。數(shù)組或引用中的空白單元格、邏輯值、文本或錯誤值將被忽略。如果參數(shù)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果要使計算包含引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請使用 STDEVA 函數(shù)。函數(shù) STDEV.S 的計算公式如下：

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)樣本估計標準偏差。 標準偏差可以測量值在平均值（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。 對應于總體樣本的 1 到 255 個值。 也可以用單一數(shù)組或?qū)δ硞€數(shù)組的引用來代替用逗號分隔的參數(shù)。

備注

STDEVA 假定其參數(shù)是總體樣本。 如果數(shù)據(jù)代表整個總體，則必須使用 STDEVPA 計算標準偏差。此處標準偏差的計算使用“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 來計算；包含文本或 FALSE 的參數(shù)作為 0（零）來計算。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)為錯誤值或為不能轉(zhuǎn)換為數(shù)字的文本，將會導致錯誤。如果要使計算不包括引用中的邏輯值和代表數(shù)字的文本，請使用 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或者哪些不足，可以在下面進行評論。如果覺得不錯，可以分享給你的朋友，讓大家一起掌握這些excel的統(tǒng)計函數(shù)（8）。

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

PERCENTRANK.INC 函數(shù)

描述

將某個數(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)可用于計算值在數(shù)據(jù)集內(nèi)的相對位置。 例如，可以使用 PERCENTRANK.INC 計算能力測試得分在所有測試得分中的位置。

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。 用于標識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 錯誤值 #NUM!。如果 significance 1，則 PERCENTRANK.INC 返回 錯誤值 #NUM!。如果數(shù)組里沒有與 x 相匹配的值，函數(shù) PERCENTRANK.INC 將進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)字對象中選擇的給定數(shù)目對象的排列數(shù)。 排列為對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)可用于彩票抽獎的概率計算。

用法

PERMUT(number, number_chosen)

PERMUT 函數(shù)用法具有下列參數(shù)：

Number必需。 表示對象個數(shù)的整數(shù)。Number_chosen必需。 表示每個排列中對象個數(shù)的整數(shù)。

備注

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

案例

PERMUTATIONA 函數(shù)

描述

返回可從對象總數(shù)中選擇的給定數(shù)目對象（含重復）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。表示對象總數(shù)的整數(shù)。Number_chosen 必需。 表示每個排列中對象數(shù)目的整數(shù)。

PERMUTATIONA 使用下面的公式：

備注

兩個參數(shù)將被截尾取整。如果數(shù)字參數(shù)值無效，例如，當總數(shù)為零 (0) 但所選數(shù)目大于零 (0)，則 PERMUTATIONA 返回錯誤值 #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 返回錯誤值 #VALUE! 。

案例

PHI 函數(shù)

描述

返回標準正態(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 是所需的標準正態(tài)分布密度值。

備注

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

案例

POISSON.DIST 函數(shù)

描述

返回泊松分布。 泊松分布的一個常見應用是預測特定時間內(nèi)的事件數(shù)，例如 1 分鐘內(nèi)到達收費停車場的汽車數(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 錯誤值 #VALUE!。如果 x 0，則 POISSON.DIST 返回 錯誤值 #NUM!。如果 mean 0，則 POISSON.DIST 返回 錯誤值 #NUM!。函數(shù) POISSON.DIST 的計算公式如下：

對于 cumulative = FALSE：

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

備注

如果 prob_range 中的任意值 ≤ 0 或 1，則 PROB 返回 錯誤值 #NUM!。如果 prob_range 中所有值之和不等于 1，則 PROB 返回 錯誤值 #NUM!。如果省略 upper_limit，函數(shù) PROB 返回值等于 lower_limit 時的概率。如果 x_range 和 prob_range 中的數(shù)據(jù)點個數(shù)不同，函數(shù) PROB 返回錯誤值 #N/A。

案例

QUARTILE.EXC 函數(shù)

描述

基于 0 到 1 之間（不包括 0 和 1）的百分點值返回數(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。 指定返回哪一個值。

備注

如果 array 為空，則 QUARTILE.EXC 返回 錯誤值 #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 錯誤值 #NUM!。當 quart 分別等于 0（零）、2 和 4 時，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 之間的百分點值（包含 0 和 1）返回數(shù)據(jù)集的四分位數(shù)。

四分位點通常用于銷售和調(diào)查數(shù)據(jù)，以對總體進行分組。 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。 指定返回哪一個值。

參數(shù)

備注

如果 array 為空，則 QUARTILE.INC 返回 錯誤值 #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 錯誤值 #NUM!。當 quart 分別等于 0（零）、2 和 4 時，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或者哪些不足，可以在下面進行評論。如果覺得不錯，可以分享給你的朋友，讓大家一起掌握這些excel的統(tǒng)計函數(shù)（7）。

在我們的工作和生活中，都會用到office等辦公軟件，其中word、ppt比較簡單的，都很容易上手。但是excel算是比較難的一個，其中excel表格的函數(shù)、數(shù)據(jù)分析、精確統(tǒng)計、作圖更是需要長期實踐才能掌握的。那么有沒有更快速的學習和掌握excel的方法和技巧呢？今天給大家分享excel最全套的模板，更著模板學習，必定會起到事半功倍的效果，其中的一些模板也是生活和工作中很常用的模板，都可以直接拿來使用。

這些模板都是是我這幾年精心收藏的，今天分享給大家

【最全的Excel函數(shù)技巧】

【最全的Excel常用模板】

【最全的Excel表格數(shù)據(jù)圖形分析】

excel技巧

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在利用AutoCAD2018繪圖時，往往需要插入材料明細表等各種表格，有些表格甚至很復雜，如果在AutoCAD里編輯，會感覺很麻煩，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表格的過程：

一、準備一個Excel表格。

二、打開AutoCAD2018軟件。

三、點插入表格命令，如下圖所示：

四、打開插入表格對話框。

五、點選“自動數(shù)據(jù)鏈接”按鈕，并找到剛才創(chuàng)建的Excel表格。

六、點“確定”后將表格插入CAD文檔中。

七、當我們對Excel表格的內(nèi)容進行修改時，AutoCAD2018會提示我們數(shù)據(jù)鏈接已更改。我們可以點“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更新了。