AVEDEV

用途：返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值，该 函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度。

语法：AVEDEV(number1，number2，...)
参数：Number1、number2、...是用来计算绝对偏差平均 值的一组参数，其个数可以在 1～30 个之间。
实例：如果 A1=79、A2=62、A3=45、A4=90、A5=25，则公 式“=AVEDEV(A1：A5)”返回 20.16。

AVERAGE

    用途：计算所有参数的算术平均值。
  语法：AVERAGE(number1，number2，...)。
参数：Number1、number2、...是要计算平均值的 1～30 个参数。

实例：如果 A1：A5 区域命名为分数，其中的数值分别为 100、70、92、47 和 82，则公式“=AVERAGE(分数)”返回 78.2。

AVERAGEA

    用途：计算参数清单中数值的平均值。它与 AVERAGE 函数 的区别在于不仅数字，而且文本和逻辑值(如 TRUE 和 FALSE) 也参与计算。
语法：AVERAGEA(value1，value2，...)
参数：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。

实例：如果 A1=76、A2=85、A3=TRUE，则公式 “=AVERAGEA(A1:A3)”返回 54(即 76+85+1/3=54)。

BETADIST

  用途：返回 Beta 分布累积函数的函数值。Beta 分布累积 函数通常用于研究样本集合中某些事物的发生和变化情况。例 如，人们一天中看电视的时间比率。
语法：BETADIST(x，alpha，beta，A，B)
参数：X 用来进行函数计算的值，须居于可选性上下界(A 和 B)之间。Alpha 分布的参数。Beta 分布的参数。A 是数值 x 所属区间的可选下界，B 是数值 x 所属区间的可选上界。
  实例：公式“=BETADIST(2，8，10，1，3)”返回 0.685470581。

BETAINV

    用途：返回 beta 分布累积函数的逆函数值。即，如果 probability=BETADIST(x，...)，则 BETAINV(probability，...)=x。beta 分布累积函数可用于项 目设计，在给出期望的完成时间和变化参数后，模拟可能的完 成时间。

语法：BETAINV(probability，alpha，beta，A，B)

   参数：Probability 为 Beta 分布的概率值，Alpha 分布的 参数，Beta 分布的参数，A 数值 x 所属区间的可选下界，B 数 值 x 所属区间的可选上界。

实例：公式“=BETAINV(0.685470581，8，10，1，3)”返 回 2。

BINOMDIST

用途：返回一元二项式分布的概率值。BINOMDIST 函数适 用于固定次数的独立实验，实验的结果只包含成功或失败二种 情况，且成功的概率在实验期间固定不变。例如，它可以计算 掷 10 次硬币时正面朝上 6 次的概率。
    语法：BINOMDIST(number_s，trials，probability_s， cumulative)
参数：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。

实例：抛硬币的结果不是正面就是反面，第一次抛硬币为 正面的概率是 0.5。则掷硬币 10 次中 6 次的计算公式为 “=BINOMDIST(6，10，0.5，FALSE)”，计算的结果等于 0.205078

CHIDIST

用途：返回 c2 分布的单尾概率。c2 分布与 c2 检验相关。 使用 c2 检验可以比较观察值和期望值。例如，某项遗传学实 验假设下一代植物将呈现出某一组颜色。使用此函数比较观测 结果和期望值，可以确定初始假设是否有效。
语法：CHIDIST(x，degrees_freedom)
参数：X 是用来计算 c2 分布单尾概率的数值， Degrees_freedom 是自由度。
  实例：公式“=CHIDIST(1，2)”的计算结果等于 0.606530663。

CHIINV

用途：返回 c2 分布单尾概率的逆函数。如果 probability=CHIDIST(x，?)，则 CHIINV(probability，?)=x。 使用此函数比较观测结果和期望值，可以确定初始假设是否有 效。
语法：CHIINV(probability，degrees_freedom)
参数：Probability 为 c2 分布的单尾概率， Degrees_freedom 为自由度。

实例：公式“=CHIINV(0.5，2)”返回 1.386293564。

CHITEST

    用途：返回相关性检验值，即返回 c2 分布的统计值和相 应的自由度，可使用 c2 检验确定假设值是否被实验所证实。

    语法：CHITEST(actual_range，expected_range)

参数：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。

    实例：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。

CONFIDENCE

    用途：返回总体平均值的置信区间，它是样本平均值任意 一侧的区域。例如，某班学生参加考试，依照给定的置信度， 可以确定该次考试的最低和最高分数。
  语法：CONFIDENCE(alpha，standard_dev，size)。
参数：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。

  实例：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。

CORREL

  用途：返回单元格区域 array1 和 array2 之间的相关系数。 它可以确定两个不同事物之间的关系，例如检测学生的物理与 数学学习成绩之间是否关联。
语法：CORREL(array1，array2)
参数：Array1 第一组数值单元格区域。Array2 第二组数 值单元格区域。
实例：如果 A1=90、A2=86、A3=65、A4=54、A5=36、B1=89、 B2=83、B3=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。

COUNT

用途：返回数字参数的个数。它可以统计数组或单元格区 域中含有数字的单元格个数。
语法：COUNT(value1，value2，...)。
  参数：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。

实例：如果 A1=90、A2=人数、A3=〞〞、A4=54、A5=36， 则公式“=COUNT(A1:A5)”返回 3。

COUNTA

用途：返回参数组中非空值的数目。利用函数 COUNTA 可 以计算数组或单元格区域中数据项的个数。
语法：COUNTA(value1，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。

实例：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。

COUNTBLANK

用途：计算某个单元格区域中空白单元格的数目。
语法：COUNTBLANK(range)
参数：Range 为需要计算其中空白单元格数目的区域。
实例：如果 A1=88、A2=55、A3=""、A4=72、A5=""，则公 式“=COUNTBLANK(A1:A5)”返回 2。

COUNTIF

  用途：计算区域中满足给定条件的单元格的个数。
语法：COUNTIF(range，criteria)

参数：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。

COVAR

  用途：返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数。 利用协方差可以研究两个数据集合之间的关系。
语法：COVAR(array1，array2)
参数：Array1 是第一个所含数据为整数的单元格区域， Array2 是第二个所含数据为整数的单元格区域。

  实例：如果 A1=3、A2=2、A3=1、B1=3600、B2=1500、B3=800， 则公式“=COVAR(A1:A3，B1:B3)”返回 933.3333333。

CRITBINOM

    用途：返回使累积二项式分布大于等于临界值的最小值， 其结果可以用于质量检验。例如决定最多允许出现多少个有缺 陷的部件，才可以保证当整个产品在离开装配线时检验合格。
语法：CRITBINOM(trials，probability_s，alpha)
参数：Trials 是伯努利实验的次数，Probability_s 是一 次试验中成功的概率，Alpha 是临界值。

  实例：公式“=CRITBINOM(10，0.9，0.75)”返回 10。

DEVSQ

  用途：返回数据点与各自样本平均值的偏差的平方和。
  语法：DEVSQ(number1，number2，...)
参数：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。
实例：如果 A1=90、A2=86、A3=65、A4=54、A5=36，则公 式“=DEVSQ(A1：A5)”返回 2020.8。

EXPONDIST

用途：返回指数分布。该函数可以建立事件之间的时间间 隔模型，如估计银行的自动取款机支付一次现金所花费的时 间，从而确定此过程最长持续一分钟的发生概率。
语法：EXPONDIST(x，lambda，cumulative)。
参数：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。

    实例：公式“=EXPONDIST(0.2，10，TRUE)”返回 0.864665，=EXPONDIST(0.2，10，FALSE)返回 1.353353。

FDIST

    用途：返回 F 概率分布，它可以确定两个数据系列是否存 在变化程度上的不同。例如，通过分析某一班级男、女生的考 试分数，确定女生分数的变化程度是否与男生不同。
语法：FDIST(x，degrees_freedom1，degrees_freedom2)
  参数：X 是用来计算概率分布的区间点， Degrees_freedom1 是分子自由度，Degrees_freedom2 是分母 自由度。
  实例：公式“=FDIST(1，90，89)”返回 0.500157305。

FINV

  用途：返回 F 概率分布的逆函数值，即 F 分布的临界值。 如果 p=FDIST(x，  )，则 FINV(p， )=x。
  语法：FINV(probability，degrees_freedom1， degrees_freedom2)
参数：Probability 是累积 F 分布的概率值， Degrees_freedom1 是分子自由度，Degrees_freedom2 是分母 自由度。
实例：公式“=FINV(0.1，86，74)”返回 1.337888023。

FISHER

  用途：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，使用此函数可以完成相关系数的假设 性检验。
语法：FISHER(x)
  参数：X 为一个数字，在该点进行变换。

实例：公式“=FISHER(0.55)”返回 0.618381314。

FISHERINV

用途：返回 Fisher 变换的逆函数值，如果 y=FISHER(x)， 则 FISHERINV(y)=x。上述变换可以分析数据区域或数组之间 的相关性。
语法：FISHERINV(y)
参数：Y 为一个数值，在该点进行反变换。
实例：公式“=FISHERINV(0.765)”返回 0.644012628。

FORECAST

  用途：根据一条线性回归拟合线返回一个预测值。使用此 函数可以对未来销售额、库存需求或消费趋势进行预测。
语法：FORECAST(x，known_y's，known_x's)。
参数：X 为需要进行预测的数据点的 X 坐标(自变量值)。 Known_y's 是从满足线性拟合直线 y=kx+b 的点集合中选出的 一组已知的 y 值，Known_x's 是从满足线性拟合直线 y=kx+b 的点集合中选出的一组已知的 x 值。
  实例：公式“=FORECAST(16，{7，8，9，11，15}，{21， 26，32，36，42})”返回 4.378318584。

FREQUENCY

  用途：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。 它可以计算出在给定的值域和接收区间内，每个区间包含的数 据个数。
语法：FREQUENCY(data_array，bins_array)

  参数：Data_array 是用来计算频率一个数组，或对数组 单元区域的引用。Bins_array 是数据接收区间，为一数组或 对数组区域的引用，设定对 data_array 进行频率计算的分段 点。

FTEST

用途：返回 F 检验的结果。它返回的是当数组 1 和数组 2 的方差无明显差异时的单尾概率，可以判断两个样本的方差是 否不同。例如，给出两个班级同一学科考试成绩，从而检验是 否存在差别。

语法：FTEST(array1，array2)

参数：Array1 是第一个数组或数据区域，Array2 是第二 个数组或数据区域。
实例：如果 A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、 A7=96，B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92， 则公式“=FTEST(A1:A7，B1:B7)”返回 0.519298931。

GAMMADIST

用途：返回伽玛分布。可用它研究具有偏态分布的变量， 通常用于排队分析。
  语法：GAMMADIST(x，alpha，beta，cumulative)。
参数：X 为用来计算伽玛分布的数值，Alpha是γ 分布参 数，Betaγ 分布的一个参数。如果 beta=1，GAMMADIST 函数 返回标准伽玛分布。Cumulative 为一逻辑值，决定函数的形 式。如果 cumulative 为 TRUE，GAMMADIST 函数返回累积分布 函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。

  实例：公式“=GAMMADIST(10，9，2，FALSE)”的计算结 果等于 0.032639，=GAMMADIST(10，9，2，TRUE)返回 0.068094。

GAMMAINV

用途：返回具有给定概率的伽玛分布的区间点，用来研究 出现分布偏斜的变量。如果 P=GAMMADIST(x，...)，则 GAMMAINV(p，...)=x。
语法：GAMMAINV(probability，alpha，beta)
参数：Probability 为伽玛分布的概率值，Alphaγ 分布 参数，Betaγ 分布参数。如果 beta=1，函数 GAMMAINV 返回标 准伽玛分布。

实例：公式“=GAMMAINV(0.05，8，2)”返回 7.96164386。

GAMMALN

  用途：返回伽玛函数的自然对数 Γ(x)。
语法：GAMMALN(x)
  参数：X 为需要计算 GAMMALN 函数的数值。
实例：公式“=GAMMALN(6)”返回 4.787491743。

GEOMEAN

  用途：返回正数数组或数据区域的几何平均值。可用于计 算可变复利的平均增长率。
  语法：GEOMEAN(number1，number2，...)
  参数：Number1，number2，...为需要计算其平均值的 1 到 30 个参数，除了使用逗号分隔数值的形式外，还可使用数 组或对数组的引用。
实例：公式“=GEOMEAN(1.2，1.5，1.8，2.3，2.6，2.8， 3)”的计算结果是 2.069818248。

GROWTH

  用途：给定的数据预测指数增长值。根据已知的 x 值和 y 值，函数 GROWTH 返回一组新的 x 值对应的 y 值。通常使用 GROWTH 函数拟合满足给定 x 值和 y 值的指数曲线。
语法：GROWTH(known_y's，known_x's，new_x's，const)

参数：Known_y's 是满足指数回归拟合曲线 y=b*m^x 的一 组已知的 y 值；Known_x's 是满足指数回归拟合曲线 y=b*m^x 的一组已知的 x 值的集合(可选参数)；New_x's 是一组新的 x 值，可通过 GROWTH 函数返回各自对应的 y 值；Const 为一逻 辑值，指明是否将系数 b 强制设为 1，如果 const 为 TRUE 或 省略，b 将参与正常计算。如果 const 为 FALSE，b 将被设为 1， m 值将被调整使得 y=m^x。

HARMEAN

  用途：返回数据集合的调和平均值。调和平均值与倒数的 算术平均值互为倒数。调和平均值总小于几何平均值，而几何 平均值总小于算术平均值。
  语法：HARMEAN(number1，number2，...)
  参数：Number1，number2，...是需要计算其平均值的 1 到 30 个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，还可以使用数 组或数组的引用。

    实例：公式“=HARMEAN(66，88，92)”返回 80.24669604。

HYPGEOMDIST

用途：返回超几何分布。给定样本容量、样本总体容量和 样本总体中成功的次数，HYPGEOMDIST 函数返回样本取得给定 成功次数的概率。
语法：HYPGEOMDIST(sample_s，number_sample， population_s，number_population)
参数：Sample_s 为样本中成功的次数，Number_sample 为样本容量。Population_s 为样本总体中成功的次数， Number_population 为样本总体的容量。
实例：如果某个班级有 42 名学生。其中 22 名是男生，20 名是女生。如果随机选出 6 人，则其中恰好有三名女生的概率 公式是：“=HYPGEOMDIST(3，6，20，42)”，返回的结果为 0.334668627。

INTERCEPT

用途：利用已知的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。当 已知自变量为零时，利用截距可以求得因变量的值。
语法：INTERCEPT(known_y's，known_x's)
  参数：Known_y's 是一组因变量数据或数据组，Known_x's 是一组自变量数据或数据组。
实例：如果 A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、 A7=96，B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92， 则公式“=INTERCEPT(A1:A7，B1:B7)”返回 87.61058785。

KURT

  用途：返回数据集的峰值。它反映与正态分布相比时某一 分布的尖锐程度或平坦程度，正峰值表示相对尖锐的分布，负 峰值表示相对平坦的分布。
  语法：KURT(number1，number2，...)
参数：Number1，number2，...为需要计算其峰值的 1 到 30 个参数。它们可以使用逗号分隔参数的形式，也可以使用 单一数组，即对数组单元格的引用。
实例：如果某次学生考试的成绩为 A1=71、A2=83、A3=76、 A4=49、A5=92、A6=88、A7=96，则公式“=KURT(A1:A7)”返回
-1.199009798，说明这次的成绩相对正态分布是一比较平坦的 分布。

LARGE

  用途：返回某一数据集中的某个最大值。可以使用 LARGE 函数查询考试分数集中第一、第二、第三等的得分。
语法：LARGE(array，k)
参数：Array 为需要从中查询第 k 个最大值的数组或数据 区域，K 为返回值在数组或数据单元格区域里的位置(即名 次)。
  实例：如果 B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、 B7=92，，则公式“=LARGE(B1，B7，2)”返回 90。

LINEST

  用途：使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合，并 返回描述此直线的数组。
语法：LINEST(known_y's，known_x's，const，stats)
参数：Known_y's 是表达式 y=mx+b 中已知的 y 值集合， Known_x's 是关系表达式 y=mx+b 中已知的可选 x 值集合， Const 为一逻辑值，指明是否强制使常数 b 为 0，如果 const 为 TRUE 或省略，b 将参与正常计算。如果 const 为 FALSE，b 将被设为 0，并同时调整 m 值使得 y=mx。Stats 为一逻辑值， 指明是否返回附加回归统计值。如果 stats 为 TRUE，函数 LINEST 返回附加回归统计值。如果 stats 为 FALSE 或省略， 函数 LINEST 只返回系数 m 和常数项 b。
实例：如果 A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、 A7=96，B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92， 则数组公式“{=LINEST(A1:A7，B1:B7)}”返回-0.174244885、
-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、

-0.174244885、-0.174244885。

LOGEST

用途：在回归分析中，计算最符合观测数据组的指数回归 拟合曲线，并返回描述该曲线的数组。
语法：LOGEST(known_y's，known_x's，const，stats)
参数：Known_y's 是一组符合 y=b*m＾x 函数关系的 y 值 的集合，Known_x's 是一组符合 y=b*m＾x 运算关系的可选 x 值集合，Const 是指定是否要设定常数 b 为 1 的逻辑值，如果 const 设定为 TRUE 或省略，则常数项 b 将通过计算求得。
实例：如果某公司的新产品销售额呈指数增长，依次为 A1=33100、A2=47300、A3=69000、A4=102000、A5=150000 和 A6=220000，同时 B1=11、B2=12、B3=13、B4=14、B5=15、B6=16。 则使用数组公式“{=LOGEST(A1:A6，B1:B6，TRUE，TRUE)}”，
在 C1:D5 单元格内得到的计算结果是：1.463275628、 495.3047702、0.002633403、0.035834282、0.99980862、
0.011016315、20896.8011、4、2.53601883 和 0.000485437。

LOGINV

用途：返回 x 的对数正态分布累积函数的逆函数，此处的 ln(x)是含有 mean(平均数)与 standard-dev(标准差)参数的 正态分布。如果 p=LOGNORMDIST(x，...)，那么 LOGINV(p，...)=x。
语法：LOGINV(probability，mean，standard_dev)
参数：Probability 是与对数正态分布相关的概率，Mean 为 ln(x)的平均数，Standard_dev 为 ln(x)的标准偏差。
  实例：公式“=LOGINV(0.036，2.5，1.5)”返回 0.819815949。

LOGNORMDIST

用途：返回 x 的对数正态分布的累积函数，其中 ln(x)是 服从参数为 mean 和 standard_dev 的正态分布。使用此函数可 以分析经过对数变换的数据。
语法：LOGNORMDIST(x，mean，standard_dev)
参数：X 是用来计算函数的数值，Mean 是 ln(x)的平均值， Standard_dev 是 ln(x)的标准偏差。
实例：公式“=LOGNORMDIST(2，5.5，1.6)”返回 0.001331107。

MAX

  用途：返回数据集中的最大数值。
  语法：MAX(number1，number2，...)

  参数：Number1，number2，...是需要找出最大数值的 1 至 30 个数值。

  实例：如果 A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、 A7=96，则公式“=MAX(A1:A7)”返回 96。

MAXA

用途：返回数据集中的最大数值。它与 MAX 的区别在于文 本值和逻辑值(如 TRUE 和 FALSE)作为数字参与计算。
语法：MAXA(value1，value2，...)
参数：Value1，Value2，...为需要从中查找最大数值的 1 到 30 个参数。
实例：如果 A1:A5 包含 0、0.2、0.5、0.4 和 TRUE，则： MAXA(A1:A5)返回 1。

MEDIAN

    用途：返回给定数值集合的中位数(它是在一组数据中居 于中间的数。换句话说，在这组数据中，有一半的数据比它大， 有一半的数据比它小)。
语法：MEDIAN(number1，number2，...)
参数：Number1，number2，...是需要找出中位数的 1 到 30 个数字参数。
实例：MEDIAN(11，12，13，14，15)返回 13；MEDIAN(1， 2，3，4，5，6)返回 3.5，即 3 与 4 的平均值。

MIN

用途：返回给定参数表中的最小值。
语法：MIN(number1，number2，...)。
    参数：Number1，number2，...是要从中找出最小值的 1 到 30 个数字参数。
实例：如果 A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、 A7=96，则公式“=MIN(A1:A7)”返回 49；而=MIN(A1:A5，0，-8)返回-8。

MINA

用途：返回参数清单中的最小数值。它与 MIN 函数的区别 在于文本值和逻辑值(如 TRUE 和 FALSE)也作为数字参与计算。
语法：MINA(value1，value2，...)
参数：Value1，value2，...为需要从中查找最小数值的 1 到 30 个参数。
实例：如果 A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、 A7=FALSE，则公式“=MINA(A1:A7)”返回 0。

MODE

用途：返回在某一数组或数据区域中的众数。
    语法：MODE(number1，number2，...)。
参数：Number1，number2，...是用于众数计算的1到 30 个参数。

实例：如果 A1=71、A2=83、A3=71、A4=49、A5=92、A6=88， 则公式“=MODE(A1:A6)”返回 71。

NEGBINOMDIST

  用途：返回负二项式分布。当成功概率为常数 probability_s 时，函数 NEGBINOMDIST 返回在到达 number_s 次成功之前，出现 number_f 次失败的概率。此函数与二项式 分布相似，只是它的成功次数固定，试验总数为变量。与二项 分布类似的是，试验次数被假设为自变量。
语法：NEGBINOMDIST(number_f，number_s， probability_s)
    Number_f 是失败次数，Number_s 为成功的临界次数， Probability_s 是成功的概率。
实例：如果要找 10 个反应敏捷的人，且已知具有这种特 征的候选人的概率为 0.3。那么，找到 10 个合格候选人之前， 需要对不合格候选人进行面试的概率公式为 “=NEGBINOMDIST(40，10，0.3)”，计算结果是 0.007723798。

NORMDIST

用途：返回给定平均值和标准偏差的正态分布的累积函 数。
语法：NORMDIST(x，mean，standard_dev，cumulative)
参数：X 为用于计算正态分布函数的区间点，Mean 是分布 的算术平均值，Standard_dev 是分布的标准方差；Cumulative 为一逻辑值，指明函数的形式。如果 cumulative 为 TRUE，则 NORMDIST 函数返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率 密度函数。
实例：公式“=NORMDIST(46，35，2.5，TRUE)”返回 0.999994583。

NORMSINV

  用途：返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平 均值为 0，标准偏差为 1。
语法：NORMSINV(probability)
  参数：Probability 是正态分布的概率值。
实例：公式“=NORMSINV(0.8)”返回 0.841621386。

NORMSDIST

用途：返回标准正态分布的累积函数，该分布的平均值为 0，标准偏差为 1。

  语法：NORMSDIST(z)

参数：Z 为需要计算其分布的数值。
实例：公式“=NORMSDIST(1.5)”的计算结果为 0.933192771。

NORMSINV

  用途：返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平 均值为 0，标准偏差为 1。
语法：NORMSINV(probability)
参数：Probability 是正态分布的概率值。
实例：公式“=NORMSINV(0.933192771)”返回 1.499997779(即 1.5)。

PEARSON

    用途：返回 Pearson(皮尔生)乘积矩相关系数 r，它是一 个范围在-1.0 到 1.0 之间(包括-1.0 和 1.0 在内)的无量纲指 数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度。
语法：PEARSON(array1，array2)
  参数：Array1 为自变量集合，Array2 为因变量集合。
实例：如果 A1=71、A2=83、A3=71、A4=49、A5=92、A6=88， B1=69、B2=80、B3=76、B4=40、B5=90、B6=81，则公式 “=PEARSON(A1:A6，B1:B6)”返回 0.96229628。

PERCENTILE

用途：返回数值区域的 K 百分比数值点。例如确定考试排 名在 80 个百分点以上的分数。
语法：PERCENTILE(array，k)
参数：Array 为定义相对位置的数值数组或数值区域，k 为数组中需要得到其排位的值。
实例：如果某次考试成绩为 A1=71、A2=83、A3=71、A4=49、 A5=92、A6=88，则公式“=PERCENTILE(A1:A6，0.8)”返回 88，

即考试排名要想在 80 个百分点以上，则分数至少应当为 88 分。

PERCENTRANK

用途：返回某个数值在一个数据集合中的百分比排位，可 用于查看数据在数据集中所处的位置。例如计算某个分数在所 有考试成绩中所处的位置。
语法：PERCENTRANK(array，x，significance)
参数：Array 为彼此间相对位置确定的数据集合，X 为其 中需要得到排位的值，Significance 为可选项，表示返回的 百分数值的有效位数。如果省略，函数 PERCENTRANK 保留 3 位小数。

实例：如果某次考试成绩为 A1=71、A2=83、A3=71、A4=49、 A5=92、A6=88，则公式“=PERCENTRANK(A1:A6，71)”的计算
结果为 0.2，即 71 分在 6 个分数中排 20%。

PERMUT

用途：返回从给定数目的元素集合中选取的若干元素的排 列数。
语法：PERMUT(number，number_chosen)
参数：Number 为元素总数，Number_chosen 是每个排列中 的元素数目。
    实例：如果某种彩票的号码有 9 个数，每个数的范围是从 0 到 9(包括 0 和 9)。则所有可能的排列数量用公式 “=PERMUT(10，9)”计算，其结果为 3628800。

POISSON

用途：返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内 事件发生的次数，比如一分钟内通过收费站的轿车的数量。
语法：POISSON(x，mean，cumulative)
参数：X 是某一事件出现的次数，Mean 是期望值， Cumulative 为确定返回的概率分布形式的逻辑值。
实例：公式“=POISSON(5，10，TRUE)”返回 0.067085963，
=POISSON(3，12，FALSE)返回 0.001769533。

PROB

用途：返回一概率事件组中落在指定区域内的事件所对应 的概率之和。
语法：PROB(x_range，prob_range，lower_limit， upper_limit)
  参数：X_range 是具有各自相应概率值的 x 数值区域， Prob_range 是与 x_range 中的数值相对应的一组概率值， Lower_limit 是用于概率求和计算的数值下界，Upper_limit 是用于概率求和计算的数值可选上界。
  实例：公式“=PROB({0，1，2，3}，{0.2，0.3，0.1，0.4}， 2)”返回 0.1，=PROB({0，1，2，3}，{0.2，0.3，0.1，0.4}，

1，3)返回 0.8。

QUARTILE

  用途：返回一组数据的四分位点。四分位数通常用于在考 试成绩之类的数据集中对总体进行分组，如求出一组分数中前 25%的分数。
语法：QUARTILE(array，quart)
  参数：Array 为需要求得四分位数值的数组或数字引用区 域，Quart 决定返回哪一个四分位值。如果 qurart 取 0、1、2、 3 或 4，则函数 QUARTILE 返回最小值、第一个四分位数(第 25个百分排位)、中分位数(第 50 个百分排位)、第三个四分位数
(第 75 个百分排位)和最大数值。
实例：如果 A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则公 式“=QUARTILE(A1:A5，3)”返回 85。

RANK

用途：返回一个数值在一组数值中的排位(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)。
语法：RANK(number，ref，order)
参数：Number 是需要计算其排位的一个数字；Ref 是包含 一组数字的数组或引用(其中的非数值型参数将被忽略)； Order 为一数字，指明排位的方式。如果 order 为 0 或省略， 则按降序排列的数据清单进行排位。如果 order 不为零，ref 当作按升序排列的数据清单进行排位。
注意：函数 RANK 对重复数值的排位相同。但重复数的存 在将影响后续数值的排位。如在一列整数中，若整数 60 出现 两次，其排位为 5，则 61 的排位为 7(没有排位为 6 的数值)。

实例：如果 A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则公 式“=RANK(A1，$A$1:$A$5)”返回 5、8、2、10、4。

RSQ

用途：返回给定数据点的 Pearson 乘积矩相关系数的平 方。
  语法：RSQ(known_y's，known_x's)
参数：Known_y's 为一个数组或数据区域，Known_x's 也 是一个数组或数据区域。

实例：公式“=RSQ({22，23，29，19，38，27，25}，{16， 15，19，17，15，14，34})”返回 0.013009334。

SKEW

用途：返回一个分布的不对称度。它反映以平均值为中心 的分布的不对称程度，正不对称度表示不对称边的分布更趋向 正值。负不对称度表示不对称边的分布更趋向负值。
语法：SKEW(number1，number2，...)。
参数：Number1，number2...是需要计算不对称度的 1 到 30 个参数。包括逗号分隔的数值、单一数组和名称等。
实例：公式“=SKEW({22，23，29，19，38，27，25}，{16， 15，19，17，15，14，34})”返回 0.854631382。

SLOPE

  用途：返回经过给定数据点的线性回归拟合线方程的斜率 (它是直线上任意两点的垂直距离与水平距离的比值，也就是 回归直线的变化率)。
  语法：SLOPE(known_y's，known_x's)
参数：Known_y's 为数字型因变量数组或单元格区域， Known_x's 为自变量数据点集合。
实例：公式“=SLOPE({22，23，29，19，38，27，25}，{16，15，19，17，15，14，34})”返回-0.100680934。

SMALL

用途：返回数据集中第 k 个最小值，从而得到数据集中特 定位置上的数值。
  语法：SMALL(array，k)
参数：Array 是需要找到第 k 个最小值的数组或数字型数 据区域，K 为返回的数据在数组或数据区域里的位置(从小到 大)。

实例：如果如果 A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85， 则公式“=SMALL(A1:A5，3)”返回 78。

STANDARDIZE

用途：返回以 mean 为平均值，以 standard-dev 为标准偏 差的分布的正态化数值。
语法：STANDARDIZE(x，mean，standard_dev)
  参数：X 为需要进行正态化的数值，Mean 分布的算术平均 值，Standard_dev 为分布的标准偏差。

  实例：公式“=STANDARDIZE(62，60，10)”返回 0.2。

STDEV

  用途：估算样本的标准偏差。它反映了数据相对于平均值 (mean)的离散程度。
语法：STDEV(number1，number2，...)
参数：Number1，number2，...为对应于总体样本的 1 到 30 个参数。可以使用逗号分隔的参数形式，也可使用数组， 即对数组单元格的引用。
注意：STDEV 函数假设其参数是总体中的样本。如果数据 是全部样本总体，则应该使用 STDEVP 函数计算标准偏差。同 时，函数忽略参数中的逻辑值(TRUE 或 FALSE)和文本。如果不 能忽略逻辑值和文本，应使用 STDEVA 函数。
  实例：假设某次考试的成绩样本为 A1=78、A2=45、A3=90、 A4=12、A5=85，则估算所有成绩标准偏差的公式为 “=STDEV(A1:A5)”，其结果等于 33.00757489。

STDEVA

用途：计算基于给定样本的标准偏差。它与 STDEV 函数的 区别是文本值和逻辑值(TRUE 或 FALSE)也将参与计算。
语法：STDEVA(value1，value2，...)
参数：Value1，value2，...是作为总体样本的1到 30 个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，也可以使用单一数组， 即对数组单元格的引用。
  实例：假设某次考试的部分成绩为 A1=78、A2=45、A3=90、 A4=12、A5=85，则估算所有成绩标准偏差的公式为 “=STDEVA(A1:A5)”，其结果等于 33.00757489。

STDEVP

用途：返回整个样本总体的标准偏差。它反映了样本总体 相对于平均值(mean)的离散程度。
语法：STDEVP(number1，number2，...)
参数：Number1，number2，...为对应于样本总体的 1 到 30 个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，也可以使用单一 数组，即对数组单元格的引用。
注意：STDEVP 函数在计算过程中忽略逻辑值(TRUE 或 FALSE)和文本。如果逻辑值和文本不能忽略，应当使用 STDEVPA 函数。
    同时 STDEVP 函数假设其参数为整个样本总体。如果数据 代表样本总体中的样本，应使用函数 STDEV 来计算标准偏差。 当样本数较多时，STDEV 和 STDEVP 函数的计算结果相差很小。
实例：如果某次考试只有 5 名学生参加，成绩为 A1=78、 A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则计算的所有成绩的标准偏差 公式为“=STDEVP(A1:A5)”，返回的结果等于 29.52287249。

STDEVPA

用途：计算样本总体的标准偏差。它与 STDEVP 函数的区 别是文本值和逻辑值(TRUE 或 FALSE)参与计算。
语法：STDEVPA(value1，value2，...)
参数：Value1，value2，...作为样本总体的1到 30 个参 数。可以使用逗号分隔参数的形式，也可以使用单一数组(即 对数组单元格的引用)。
    注意：STDEVPA 函数假设参数为样本总体。如果数据代表 的是总体的部分样本，则必须使用 STDEVA 函数来估算标准偏 差。
  实例：如果某次考试只有 5 名学生参加，成绩为 A1=78、 A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则计算的所有成绩的标准偏差 公式为“=STDEVP(A1:A5)”，返回的结果等于 29.52287249。

STEYX

用途：返回通过线性回归法计算 y 预测值时所产生的标准 误差。标准误差用来度量根据单个 x 变量计算出的 y 预测值的 误差量。
语法：STEYX(known_y's，known_x's)
参数：Known_y's 为因变量数据点数组或区域，Known_x's 为自变量数据点数组或区域。

实例：公式“=STEYX({22，13，29，19，18，17，15}，{16，25，11，17，25，14，17})”返回 4.251584755。

TDIST

用途：返回学生氏 t-分布的百分点(概率)，t 分布中的数 值(x)是 t 的计算值(将计算其百分点)。t 分布用于小样本数 据集合的假设检验，使用此函数可以代替 t 分布的临界值表。
语法：TDIST(x，degrees_freedom，tails)
  参数：X 为需要计算分布的数字，Degrees_freedom 为表 示自由度的整数，Tails 指明返回的分布函数是单尾分布还是 双尾分布。如果 tails=1，函数 TDIST 返回单尾分布。如果 tails=2，函数 TDIST 返回双尾分布。
实例：公式“=TDIST(60，2，1)”返回 0.000138831。

TINV

用途：返回作为概率和自由度函数的学生氏 t 分布的 t 值。
    语法：TINV(probability，degrees_freedom)
    参数：Probability 为对应于双尾学生氏-t 分布的概率， Degrees_freedom 为分布的自由度。
    实例：公式“=TINV(0.5，60)”返回 0.678600713。

TREND

用途：返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值(y 值)。 即找到适合给定的数组 known_y's 和 known_x's 的直线(用最 小二乘法)，并返回指定数组 new_x's 值在直线上对应的 y 值。
语法：TREND(known_y's，known_x's，new_x's，const)
参数：Known_y's 为已知关系 y=mx+b 中的 y 值集合， Known_x's 为已知关系 y=mx+b 中可选的 x 值的集合，New_x's 为需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值，Const 为逻辑值指 明是否强制常数项b为 0。

TRIMMEAN

    用途：返回数据集的内部平均值。TRIMMEAN 函数先从数 据集的头部和尾部除去一定百分比的数据点，然后再求平均 值。当希望在分析中剔除一部分数据的计算时，可以使用此函 数。
语法：TRIMMEAN(array，percent)
参数：Array 为需要进行筛选并求平均值的数组或数据区 域，Percent 为计算时所要除去的数据点的比例。如果 percent=0.2，则在 20 个数据中除去 4 个，即头部除去 2 个尾 部除去 2 个。如果 percent=0.1，30 个数据点的 10%等于 3 个
数据点。函数 TRIMMEAN 将对称地在数据集的头部和尾部各除 去一个数据。

实例：如果 A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则公 式“=TRIMMEAN(A1:A5，0.1)”返回 62。

TTEST

用途：返回与学生氏-t 检验相关的概率。它可以判断两 个样本是否来自两个具有相同均值的总体。
语法：TTEST(array1，array2，tails，type)
参数：Array1 是第一个数据集，Array2 是第二个数据集， Tails 指明分布曲线的尾数。如果 tails=1，TTEST 函数使用 单尾分布。如果 tails=2，TTEST 函数使用双尾分布。Type 为 t 检验的类型。如果 type 等于(1、2、3)检验方法(成对、等 方差双样本检验、异方差双样本检验)
实例：公式“=TTEST({3，4，5，8，9，1，2，4，5}，{6， 19，3，2，14，4，5，17，1}，2，1)”返回 0.196016。

VAR

用途：估算样本方差。
语法：VAR(number1，number2，...)
  参数：Number1，number2，...对应于与总体样本的 1 到 30 个参数。

实例：假设抽取某次考试中的 5 个分数，并将其作为随机 样本，用 VAR 函数估算成绩方差，样本值为 A1=78、A2=45、 A3=90、A4=12、A5=85，则公式“=VAR(A1:A5)”返回 1089.5。

VARA

用途：用来估算给定样本的方差。它与 VAR 函数的区别在 于文本和逻辑值(TRUE 和 FALSE)也将参与计算。
语法：VARA(value1，value2，...)
参数：Value1，value2，...作为总体的一个样本的 1 到 30 个参数。

  实例：假设抽取某次考试中的 5 个分数，并将其作为随机 样本，用 VAR 函数估算成绩方差，样本值为 A1=78、A2=45、 A3=90、A4=12、A5=85，则公式“=VARA(A1:A5，TRUE)”返回 1491.766667。

VARP

  用途：计算样本总体的方差。
语法：VARP(number1，number2，...)
参数：Number1，number2，...为对应于样本总体的 1 到 30 个参数。其中的逻辑值(TRUE 和 FALSE)和文本将被忽略。

实例：如果某次补考只有 5 名学生参加，成绩为 A1=88、 A2=55、A3=90、A4=72、A5=85，用 VARP 函数估算成绩方差， 则公式“=VARP(A1:A5)”返回 214.5。

VARPA

用途：计算样本总体的方差。它与 VARP 函数的区别在于 文本和逻辑值(TRUE 和 FALSE)也将参与计算。
  语法：VARPA(value1，value2，...)
  参数：Value1，value2，...作为样本总体的1到 30 个参 数。

实例：如果某次补考只有 5 名学生参加，成绩为 A1=88、 A2=55、A3=90、A4=72、A5=85，用 VARPA 函数估算成绩方差， 则公式“=VARPA(A1:A5)”返回 214.5。

WEIBULL

用途：返回韦伯分布。使用此函数可以进行可靠性分析， 如设备的平均无故障时间。
语法：WEIBULL(x，alpha，beta，cumulative)
  参数：X 为用来计算函数值的数值，Alpha 分布参数，Beta 分布参数，Cumulative 指明函数的形式。

实例：公式“=WEIBULL(98，21，100，TRUE)”返回 0.480171231，=WEIBULL(58，11，67，FALSE)返回 0.031622583。

ZTEST

用途：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。
语法：ZTEST(array，x，sigma)
  参数：Array 为用来检验 x 的数组或数据区域。X 为被检 验的值。Sigma 为总体(已知)标准偏差，如果省略，则使用样 本标准偏差。
实例：公式“=ZTEST({3，6，7，8，6，5，4，2，1，9}， 4)”返回 0.090574。