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AVERAGE(number1,number2,...)。
Number1、number2、...是要计算平均值的1~30个参数。
如果A1:
A5区域命名为分数,其中的数值分别为100、70、92、47和82,则公式“=AVERAGE(分数)”返回78.2。
3.AVERAGEA
计算参数清单中数值的平均值。
它与AVERAGE函数的区别在于不仅数字,而且文本和逻辑值(如TRUE和FALSE)也参与计算。
AVERAGEA(value1,value2,...)
value1、value2、...为需要计算平均值的1至30个单元格、单元格区域或数值。
如果A1=76、A2=85、A3=TRUE,则公式“=AVERAGEA(A1:
A3)”返回54(即76+85+1/3=54)。
4.BETADIST
返回Beta分布累积函数的函数值。
Beta分布累积函数通常用于研究样本集合中某些事物的发生和变化情况。
例如,人们一天中看电视的时间比率。
BETADIST(x,alpha,beta,A,B)
X用来进行函数计算的值,须居于可选性上下界(A和B)之间。
Alpha分布的参数。
Beta分布的参数。
A是数值x所属区间的可选下界,B是数值x所属区间的可选上界。
公式“=BETADIST(2,8,10,1,3)”返回0.685470581。
5.BETAINV
返回beta分布累积函数的逆函数值。
即,如果probability=BETADIST(x,...),则BETAINV(probability,...)=x。
beta分布累积函数可用于项目设计,在给出期望的完成时间和变化参数后,模拟可能的完成时间。
BETAINV(probability,alpha,beta,A,B)
Probability为Beta分布的概率值,Alpha分布的参数,Beta分布的参数,A数值x所属区间的可选下界,B数值x所属区间的可选上界。
公式“=BETAINV(0.685470581,8,10,1,3)”返回2。
6.BINOMDIST
返回一元二项式分布的概率值。
BINOMDIST函数适用于固定次数的独立实验,实验的结果只包含成功或失败二种情况,且成功的概率在实验期间固定不变。
例如,它可以计算掷10次硬币时正面朝上6次的概率。
BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
Number_s为实验成功的次数,Trials为独立实验的次数,Probability_s为一次实验中成功的概率,Cumulative是一个逻辑值,用于确定函数的形式。
如果cumulative为TRUE,则BINOMDIST函数返回累积分布函数,即至多number_s次成功的概率;
如果为FALSE,返回概率密度函数,即number_s次成功的概率。
抛硬币的结果不是正面就是反面,第一次抛硬币为正面的概率是0.5。
则掷硬币10次中6次的计算公式为“=BINOMDIST(6,10,0.5,FALSE)”,计算的结果等于0.205078
7.CHIDIST
返回c2分布的单尾概率。
c2分布与c2检验相关。
使用c2检验可以比较观察值和期望值。
例如,某项遗传学实验假设下一代植物将呈现出某一组颜色。
使用此函数比较观测结果和期望值,可以确定初始假设是否有效。
CHIDIST(x,degrees_freedom)
X是用来计算c2分布单尾概率的数值,Degrees_freedom是自由度。
公式“=CHIDIST(1,2)”的计算结果等于0.606530663。
8.CHIINV
返回c2分布单尾概率的逆函数。
如果probability=CHIDIST(x,?
),则CHIINV(probability,?
)=x。
CHIINV(probability,degrees_freedom)
Probability为c2分布的单尾概率,Degrees_freedom为自由度。
公式“=CHIINV(0.5,2)”返回1.386293564。
9.CHITEST
返回相关性检验值,即返回c2分布的统计值和相应的自由度,可使用c2检验确定假设值是否被实验所证实。
CHITEST(actual_range,expected_range)
Actual_range是包含观察值的数据区域,Expected_range是包含行列汇总的乘积与总计值之比的数据区域。
如果A1=1、A2=2、A3=3、B1=4、B2=5、B3=6,则公式“=CHITEST(A1:
A3,B1:
B3)”返回0.062349477。
10.CONFIDENCE
返回总体平均值的置信区间,它是样本平均值任意一侧的区域。
例如,某班学生参加考试,依照给定的置信度,可以确定该次考试的最低和最高分数。
CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)。
Alpha是用于计算置信度(它等于100*(1-alpha)%,如果alpha为0.05,则置信度为95%)的显著水平参数,Standard_dev是数据区域的总体标准偏差,Size为样本容量。
假设样本取自46名学生的考试成绩,他们的平均分为60,总体标准偏差为5分,则平均分在下列区域内的置信度为95%。
公式“=CONFIDENCE(0.05,5,46)”返回1.44,即考试成绩为60±
1.44分。
11.CORREL
返回单元格区域array1和array2之间的相关系数。
它可以确定两个不同事物之间的关系,例如检测学生的物理与数学学习成绩之间是否关联。
CORREL(array1,array2)
Array1第一组数值单元格区域。
Array2第二组数值单元格区域。
如果A1=90、A2=86、A3=65、A4=54、A5=36、B1=89、B2=83、B3=60、B4=50、B5=32,则公式“=CORREL(A1:
A5,B1:
B5)”返回0.998876229,可以看出A、B两列数据具有很高的相关性。
12.COUNT
返回数字参数的个数。
它可以统计数组或单元格区域中含有数字的单元格个数。
COUNT(value1,value2,...)。
value1,value2,...是包含或引用各种类型数据的参数(1~30个),其中只有数字类型的数据才能被统计。
如果A1=90、A2=人数、A3=〞〞、A4=54、A5=36,则公式“=COUNT(A1:
A5)”返回3。
13.COUNTA
返回参数组中非空值的数目。
利用函数COUNTA可以计算数组或单元格区域中数据项的个数。
COUNTA(value1,value2,...)
说明:
value1,value2,...所要计数的值,参数个数为1~30个。
在这种情况下的参数可以是任何类型,它们包括空格但不包括空白单元格。
如果参数是数组或单元格引用,则数组或引用中的空白单元格将被忽略。
如果不需要统计逻辑值、文字或错误值,则应该使用COUNT函数。
如果A1=6.28、A2=3.74,其余单元格为空,则公式“=COUNTA(A1:
A7)”的计算结果等于2。
14.COUNTBLANK
计算某个单元格区域中空白单元格的数目。
COUNTBLANK(range)
Range为需要计算其中空白单元格数目的区域。
如果A1=88、A2=55、A3="
"
、A4=72、A5="
,则公式“=COUNTBLANK(A1:
A5)”返回2。
15.COUNTIF
计算区域中满足给定条件的单元格的个数。
COUNTIF(range,criteria)
Range为需要计算其中满足条件的单元格数目的单元格区域。
Criteria为确定哪些单元格将被计算在内的条件,其形式可以为数字、表达式或文本。
16.COVAR
返回协方差,即每对数据点的偏差乘积的平均数。
利用协方差可以研究两个数据集合之间的关系。
COVAR(array1,array2)
Array1是第一个所含数据为整数的单元格区域,Array2是第二个所含数据为整数的单元格区域。
如果A1=3、A2=2、A3=1、B1=3600、B2=1500、B3=800,则公式“=COVAR(A1:
B3)”返回933.3333333。
17.CRITBINOM
返回使累积二项式分布大于等于临界值的最小值,其结果可以用于质量检验。
例如决定最多允许出现多少个有缺陷的部件,才可以保证当整个产品在离开装配线时检验合格。
CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)
Trials是伯努利实验的次数,Probability_s是一次试验中成功的概率,Alpha是临界值。
公式“=CRITBINOM(10,0.9,0.75)”返回10。
18.DEVSQ
返回数据点与各自样本平均值的偏差的平方和。
DEVSQ(number1,number2,...)
Number1、number2、...是用于计算偏差平方和的1到30个参数。
它们可以是用逗号分隔的数值,也可以是数组引用。
如果A1=90、A2=86、A3=65、A4=54、A5=36,则公式“=DEVSQ(A1:
A5)”返回2020.8。
19.EXPONDIST
返回指数分布。
该函数可以建立事件之间的时间间隔模型,如估计银行的自动取款机支付一次现金所花费的时间,从而确定此过程最长持续一分钟的发生概率。
EXPONDIST(x,lambda,cumulative)。
X函数的数值,Lambda参数值,Cumulative为确定指数函数形式的逻辑值。
如果cumulative为TRUE,EXPONDIST返回累积分布函数;
如果cumulative为FALSE,则返回概率密度函数。
公式“=EXPONDIST(0.2,10,TRUE)”返回0.864665,=EXPONDIST(0.2,10,FALSE)返回1.353353。
20.FDIST
返回F概率分布,它可以确定两个数据系列是否存在变化程度上的不同。
例如,通过分析某一班级男、女生的考试分数,确定女生分数的变化程度是否与男生不同。
FDIST(x,degrees_f
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