| 函数名称 |
函数说明 |
语法形式 |
| AVEDEV |
返回一组数据与其均值的绝对偏差的平均值，即离散度。 |
AVEDEV(number1,number2, ...) |
| AVERAGE |
返回参数算术平均值。 |
AVERAGE(number1,number2, ...) |
| AVERAGEA |
计算参数清单中数值的平均值（算数平均值）。不仅数字，而且文本和逻辑值（如TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 |
AVERAGEA(value1,value2,...) |
| 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。 |
BETADIST(x,alpha,beta,A,B) |
| 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，在给定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) |
| BINOMDIST |
返回一元二项式分布的概率值。 |
BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative) |
| CHIDIST |
返回 γ2 分布的单尾概率。γ2 分布与 γ2 检验相关。使用 γ2 检验可以比较观察值和期望值。 |
CHIDIST(x,degrees_freedom) |
| CHIINV |
返回 γ2 分布单尾概率的逆函数。 |
CHIINV(probability,degrees_freedom) |
| CHITEST |
返回独立性检验值。函数 CHITEST 返回 γ2 分布的统计值及相应的自由度。 |
CHITEST(actual_range,expected_range) |
| CONFIDENCE |
返回总体平均值的置信区间。置信区间是样本平均值任意一侧的区域。 |
CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size) |
| CORREL |
返回单元格区域 array1 和 array2 之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。 |
CORREL(array1,array2) |
| COUNT |
返回参数的个数。利用函数 COUNT 可以计算数组或单元格区域中数字项的个数。 |
COUNT(value1,value2, ...) |
| 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, ...) |
| COVAR |
返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数，利用协方差可以决定两个数据集之间的关系。 |
COVAR(array1,array2) |
| CRITBINOM |
返回使累积二项式分布大于等于临界值的最小值。此函数可以用于质量检验。 |
CRITBINOM(trials,probability_s,alpha) |
| DEVSQ |
返回数据点与各自样本均值偏差的平方和。 |
DEVSQ(number1,number2,...) |
| EXPONDIST |
返回指数分布。使用函数 EXPONDIST 可以建立事件之间的时间间隔模型。 |
EXPONDIST(x,lambda,cumulative) |
| FDIST |
返回 F 概率分布。使用此函数可以确定两个数据系列是否存在变化程度上的不同。 |
FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2) |
| FINV |
返回 F 概率分布的逆函数值。 |
FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2) |
| FISHER |
返回点 x 的 Fisher 变换。该变换生成一个近似正态分布而非偏斜的函数。 |
FISHER(x) |
| FISHERINV |
返回 Fisher 变换的逆函数值。使用此变换可以分析数据区域或数组之间的相关性。 |
FISHERINV(y) |
| FORECAST |
根据给定的数据计算或预测未来值。 |
FORECAST(x,known_y's,known_x's) |
| FREQUENCY |
以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。 |
FREQUENCY(data_array,bins_array) |
| FTEST |
返回 F 检验的结果。F 检验返回的是当数组 1 和数组 2 的方差无明显差异时的单尾概率。可以使用此函数来判断两个样本的方差是否不同。 |
FTEST(array1,array2) |
| GAMMADIST |
返回伽玛分布。可以使用此函数来研究具有偏态分布的变量。伽玛分布通常用于排队分析。 |
GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative) |
| GAMMAINV |
返回伽玛分布的累积函数的逆函数。 |
GAMMAINV(probability,alpha,beta) |
| GAMMALN |
返回伽玛函数的自然对数，Γ(x)。 |
GAMMALN(x) |
| GEOMEAN |
返回正数数组或数据区域的几何平均值。 |
GEOMEAN(number1,number2, ...) |
| GROWTH |
根据给定的数据预测指数增长值。 |
GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const) |
| HARMEAN |
返回数据集合的调和平均值。调和平均值与倒数的算术平均值互为倒数。 |
HARMEAN(number1,number2, ...) |
| HYPGEOMDIST |
返回超几何分布。 |
HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,
population_s,number_population) |
| INTERCEPT |
利用已知的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。 |
INTERCEPT(known_y's,known_x's) |
| KURT |
返回数据集的峰值。 |
KURT(number1,number2, ...) |
| LARGE |
返回数据集里第 k 个最大值。使用此函数可以根据相对标准来选择数值。 |
LARGE(array,k) |
| LINEST |
使用最小二乘法计算对已知数据进行最佳直线拟合，并返回描述此直线的数组。 |
LINEST(known_y's,known_x's,const,stats) |
| LOGEST |
在回归分析中，计算最符合观测数据组的指数回归拟合曲线，并返回描述该曲线的数组。 |
LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats) |
| LOGINV |
返回 x 的对数正态分布累积函数的逆函数。 |
LOGINV(probability,mean,standard_dev) |
| LOGNORMDIST |
返回 x 的对数正态分布的累积函数。 |
LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev) |
| MAX |
返回数据集中的最大数值。 |
MAX(number1,number2,...) |
| MAXA |
返回参数清单中的最大数值。 |
MAXA(value1,value2,...) |
| MEDIAN |
返回给定数值集合的中位数。中位数是在一组数据中居于中间的数。 |
MEDIAN(number1,number2, ...) |
| MIN |
返回给定参数表中的最小值。 |
MIN(number1,number2, ...) |
| MINA |
返回参数清单中的最小数值。 |
MINA(value1,value2,...) |
| MODE |
返回在某一数组或数据区域中出现频率最多的数值。 |
MODE(number1,number2, ...) |
| NEGBINOMDIST |
返回负二项式分布。 |
NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s) |
| NORMDIST |
返回给定平均值和标准偏差的正态分布的累积函数。 |
NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative) |
| NORMINV |
返回给定平均值和标准偏差的正态分布的累积函数的逆函数。 |
NORMINV(probability,mean,standard_dev) |
| NORMSDIST |
返回标准正态分布的累积函数，该分布的平均值为 0，标准偏差为 1。 |
NORMSDIST(z) |
| NORMSINV |
返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平均值为 0，标准偏差为 1。 |
NORMSINV(probability) |
| PEARSON |
返回 Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数，r，这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲指数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度。 |
PEARSON(array1,array2) |
| PERCENTILE |
返回数值区域的 K 百分比数值点。可以使用此函数来建立接受阀值。例如，可以确定得分排名在 90 个百分点以上的检测侯选人。 |
PERCENTILE(array,k) |
| PERCENTRANK |
返回特定数值在一个数据集中的百分比排位。此函数可用于查看特定数据在数据集中所处的位置。例如，可以使用函数 PERCENTRANK 计算某个特定的能力测试得分在所有的能力测试得分中的位置。 |
PERCENTRANK(array,x,significance) |
| PERMUT |
返回从给定数目的对象集合中选取的若干对象的排列数。排列可以为有内部顺序的对象或为事件的任意集合或子集。排列与组合不同，组合的内部顺序无意义。此函数可用于彩票计算中的概率。 |
PERMUT(number,number_chosen) |
| POISSON |
返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生的次数，比如一分钟内通过收费站的轿车的数量。 |
POISSON(x,mean,cumulative) |
| PROB |
返回一概率事件组中落在指定区域内的事件所对应的概率之和。如果没有给出 upper_limit，则返回 x _range 内值等于 lower_limit 的概率。 |
PROB(x_range,prob_range,lower_limit,upper_limit) |
| QUARTILE |
返回数据集的四分位数。四分位数通常用于在销售额和测量值数据集中对总体进行分组。例如，可以使用函数 QUARTILE 求得总体中前 25% 的收入值。 |
QUARTILE(array,quart) |
| RANK |
返回一个数值在一组数值中的排位。数值的排位是与数据清单中其他数值的相对大小（如果数据清单已经排过序了，则数值的排位就是它当前的位置）。 |
RANK(number,ref,order) |
| RSQ |
返回根据 known_y's 和 known_x's 中数据点计算得出的 Pearson 乘积矩相关系数的平方。有关详细信息，请参阅函数 REARSON。R 平方值可以解释为 y 方差与 x 方差的比例。 |
RSQ(known_y's,known_x's) |
| SKEW |
返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值为中心的分布的不对称程度。正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值。负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值。 |
SKEW(number1,number2,...) |
| SLOPE |
返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率。 |
SLOPE(known_y's,known_x's) |
| SMALL |
返回数据集中第 k 个最小值。使用此函数可以返回数据集中特定位置上的数值。 |
SMALL(array,k) |
| STANDARDIZE |
返回以 mean 为平均值，以 standard-dev 为标准偏差的分布的正态化数值。 |
STANDARDIZE(x,mean,standard_dev) |
| STDEV |
估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值（mean）的离散程度。 |
STDEV(number1,number2,...) |
| STDEVA |
估算基于给定样本的标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值（mean）的离散程度。文本值和逻辑值（如 TRUE 或 FALSE）也将计算在内。 |
STDEVA(value1,value2,...) |
| STDEVP |
返回以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值（mean）的离散程度。 |
STDEVP(number1,number2,...) |
| STDEVPA |
计算样本总体的标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值（mean）的离散程度。 |
STDEVPA(value1,value2,...) |
| STEYX |
返回通过线性回归法计算 y 预测值时所产生的标准误差。标准误差用来度量根据单个 x 变量计算出的 y 预测值的误差量。 |
STEYX(known_y's,known_x's) |
| TDIST |
返回学生 t- 分布的百分点（概率），t 分布中数值 (x) 是 t 的计算值（将计算其百分点）。t 分布用于小样本数据集合的假设检验。使用此函数可以代替 t 分布的临界值表。 |
TDIST(x,degrees_freedom,tails) |
| TINV |
返回作为概率和自由度函数的学生 t 分布的 t 值。 |
TINV(probability,degrees_freedom) |
| TREND |
返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值（y 值）。即找到适合给定的数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法），并返回指定数组 new_x's 值在直线上对应的 y 值。 |
TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const) |
| TRIMMEAN |
返回数据集的内部平均值。函数 TRIMMEAN 先从数据集的头部和尾部除去一定百分比的数据点，然后再求平均值。当希望在分析中剔除一部分数据的计算时，可以使用此函数。 |
TRIMMEAN(array,percent) |
| TTEST |
返回与学生氏- t 检验相关的概率。可以使用函数 TTEST 判断两个样本是否可能来自两个具有相同均值的总体。 |
TTEST(array1,array2,tails,type) |
| VAR |
估算样本方差。 |
VAR(number1,number2,...) |
| VARA |
估算基于给定样本的方差。不仅数字，文本值和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 |
VARA(value1,value2,...) |
| VARP |
计算样本总体的方差。 |
VARP(number1,number2,...) |
| VARPA |
计算样本总体的方差。不仅数字，文本值和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 |
VARPA(value1,value2,...) |
| WEIBULL |
返回韦伯分布。使用此函数可以进行可靠性分析，比如计算设备的平均故障时间。 |
WEIBULL(x,alpha,beta,cumulative) |
| ZTEST |
返回 z 检验的双尾 P 值。Z 检验根据数据集或数组生成 x 的标准得分，并返回正态分布的双尾概率。可以使用此函数返回从某总体中抽取特定观测值的似然估计。 |
ZTEST(array,x,sigma) |
