【正文】 許出現(xiàn)多少個有缺陷的部件，才可以保證當整個產(chǎn)品在離開裝配線時檢驗合格。　　語法：CRITBINOM(trials，probability_s，alpha)　　參數(shù)：Trials是伯努利實驗的次數(shù)，Probability_s是一次試驗中成功的概率，Alpha是臨界值?！　嵗汗健?CRITBINOM(10，)”返回10?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)據(jù)點與各自樣本平均值的偏差的平方和?！　≌Z法：DEVSQ(number1，number2，...)　　參數(shù)：Numbernumber...是用于計算偏差平方和的1到30個參數(shù)。它們可以是用逗號分隔的數(shù)值，也可以是數(shù)組引用?！　嵗喝绻鸄1=90、A2=8A3=6A4=5A5=36，則公式“=DEVSQ(A1:A5)”?！　　　∮猛荆悍祷刂笖?shù)分布。該函數(shù)可以建立事件之間的時間間隔模型，如估計銀行的自動取款機支付一次現(xiàn)金所花費的時間，從而確定此過程最長持續(xù)一分鐘的發(fā)生概率?！　≌Z法：EXPONDIST(x，lambda，cumulative)。　　參數(shù)：X函數(shù)的數(shù)值，Lambda參數(shù)值，Cumulative為確定指數(shù)函數(shù)形式的邏輯值。如果cumulative為TRUE，EXPONDIST返回累積分布函數(shù)。如果cumulative為FALSE，則返回概率密度函數(shù)?！　嵗汗健?EXPONDIST(，10，TRUE)”，=EXPONDIST(，10，F(xiàn)ALSE)?！　　　∮猛荆悍祷谾概率分布，它可以確定兩個數(shù)據(jù)系列是否存在變化程度上的不同。例如，通過分析某一班級男、女生的考試分數(shù)，確定女生分數(shù)的變化程度是否與男生不同?！　≌Z法：FDIST(x，degrees_freedom1，degrees_freedom2)　　參數(shù)：X是用來計算概率分布的區(qū)間點，Degrees_freedom1是分子自由度，Degrees_freedom2是分母自由度。　　實例：公式“=FDIST(1，90，89)”?！　　　∮猛荆悍祷谾概率分布的逆函數(shù)值，即F分布的臨界值。如果p=FDIST(x，…)，則FINV(p，…)=x?！　≌Z法：FINV(probability，degrees_freedom1，degrees_freedom2)　　參數(shù)：Probability是累積F分布的概率值，Degrees_freedom1是分子自由度，Degrees_freedom2是分母自由度?！　嵗汗健?FINV(，86，74)”?！　　　∮猛荆悍祷攸cx的Fisher變換。該變換生成一個近似正態(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)的假設性檢驗?！　≌Z法：FISHER(x)　　參數(shù)：X為一個數(shù)字，在該點進行變換?！　嵗汗健?FISHER()”。　　　　用途：返回Fisher變換的逆函數(shù)值，如果y=FISHER(x)，則FISHERINV(y)=x。上述變換可以分析數(shù)據(jù)區(qū)域或數(shù)組之間的相關性?！　≌Z法：FISHERINV(y)　　參數(shù)：Y為一個數(shù)值，在該點進行反變換?！　嵗汗健?FISHERINV()”?！　　　∮猛荆焊鶕?jù)一條線性回歸擬合線返回一個預測值。使用此函數(shù)可以對未來銷售額、庫存需求或消費趨勢進行預測?！　≌Z法：FORECAST(x，known_y’s，known_x’s)?！　?shù)：X為需要進行預測的數(shù)據(jù)點的X坐標(自變量值)。Known_y’s是從滿足線性擬合直線y=kx+b的點集合中選出的一組已知的y值，Known_x’s是從滿足線性擬合直線y=kx+b的點集合中選出的一組已知的x值?！　嵗汗健?FORECAST(16，{7，8，9，11，15}，{21，26，32，36，42})”?！　　　∮猛荆阂砸涣写怪睌?shù)組返回某個區(qū)域中數(shù)據(jù)的頻率分布。它可以計算出在給定的值域和接收區(qū)間內(nèi)，每個區(qū)間包含的數(shù)據(jù)個數(shù)。　　語法：FREQUENCY(data_array，bins_array)　　參數(shù)：Data_array是用來計算頻率一個數(shù)組，或?qū)?shù)組單元區(qū)域的引用。Bins_array是數(shù)據(jù)接收區(qū)間，為一數(shù)組或?qū)?shù)組區(qū)域的引用，設定對data_array進行頻率計算的分段點?！　∮猛荆悍祷谾檢驗的結果。它返回的是當數(shù)組1和數(shù)組2的方差無明顯差異時的單尾概率，可以判斷兩個樣本的方差是否不同。例如，給出兩個班級同一學科考試成績，從而檢驗是否存在差別?！　≌Z法：FTEST(array1，array2)　　參數(shù)：Array1是第一個數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域，Array2是第二個數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域?！　嵗喝绻鸄1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=8A7=96，B1=5B2=70、B3=80、B4=90、B5=8B6=8B7=92，則公式“=FTEST(A1:A7，B1:B7)”?！　　　∮猛荆悍祷刭が敺植肌？捎盟芯烤哂衅珣B(tài)分布的變量，通常用于排隊分析?！　≌Z法：GAMMADIST(x，alpha，beta，cumulative)?！　?shù)：X為用來計算伽瑪分布的數(shù)值，Alpha是γ分布參數(shù)，Betaγ分布的一個參數(shù)。如果beta=1，GAMMADIST 函數(shù)返回標準伽瑪分布。Cumulative為一邏輯值，決定函數(shù)的形式。如果cumulative為TRUE，GAMMADIST函數(shù)返回累積分布函數(shù)。如果為FALSE，則返回概率密度函數(shù)?！　嵗汗健?GAMMADIST(10，9，2，F(xiàn)ALSE)”，=GAMMADIST(10，9，2，TRUE)。　　　　用途：返回具有給定概率的伽瑪分布的區(qū)間點，用來研究出現(xiàn)分布偏斜的變量。如果P=GAMMADIST(x，...)，則GAMMAINV(p，...)=x?！　≌Z法：GAMMAINV(probability，alpha，beta)　　參數(shù)：Probability為伽瑪分布的概率值，Alphaγ分布參數(shù)，Betaγ分布參數(shù)。如果beta=1，函數(shù)GAMMAINV返回標準伽瑪分布?！　嵗汗健?GAMMAINV(，8，2)”?！　　　∮猛荆悍祷刭が敽瘮?shù)的自然對數(shù)Γ(x)?！　≌Z法：GAMMALN(x)　　參數(shù)：X為需要計算GAMMALN函數(shù)的數(shù)值?！　嵗汗健?GAMMALN(6)”?！　　　∮猛荆悍祷卣龜?shù)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域的幾何平均值?？捎糜谟嬎憧勺儚屠钠骄鲩L率。　　語法：GEOMEAN(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...為需要計算其平均值的1到30個參數(shù)，除了使用逗號分隔數(shù)值的形式外，還可使用數(shù)組或?qū)?shù)組的引用。　　實例：公式“=GEOMEAN(，，，3)”?！　　　∮猛荆航o定的數(shù)據(jù)預測指數(shù)增長值。根據(jù)已知的x值和y值，函數(shù)GROWTH返回一組新的x值對應的y值。通常使用GROWTH函數(shù)擬合滿足給定x值和y值的指數(shù)曲線。　　語法：GROWTH(known_y’s，known_x’s，new_x’s，const)　　參數(shù)：Known_y’s是滿足指數(shù)回歸擬合曲線y=b*m^x的一組已知的y值。Known_x’s是滿足指數(shù)回歸擬合曲線 y=b*m^x的一組已知的x值的集合(可選參數(shù))。New_x’s是一組新的x值，可通過GROWTH函數(shù)返回各自對應的y值。Const為一邏輯值，指明是否將系數(shù)b強制設為1，如果const為TRUE或省略，b將參與正常計算。如果const為FALSE，b將被設為1，m值將被調(diào)整使得 y=m^x。　　　　用途：返回數(shù)據(jù)集合的調(diào)和平均值。調(diào)和平均值與倒數(shù)的算術平均值互為倒數(shù)。調(diào)和平均值總小于幾何平均值，而幾何平均值總小于算術平均值?！　≌Z法：HARMEAN(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...是需要計算其平均值的1到30個參數(shù)。可以使用逗號分隔參數(shù)的形式，還可以使用數(shù)組或數(shù)組的引用?！　嵗汗健?HARMEAN(66，88，92)”。　　　　用途：返回超幾何分布。給定樣本容量、樣本總體容量和樣本總體中成功的次數(shù)，HYPGEOMDIST函數(shù)返回樣本取得給定成功次數(shù)的概率?！　≌Z法：HYPGEOMDIST(sample_s，number_sample，population_s，number_population)　　參數(shù)：Sample_s為樣本中成功的次數(shù)，Number_sample為樣本容量。Population_s為樣本總體中成功的次數(shù)，Number_population為樣本總體的容量?！　嵗喝绻硞€班級有42名學生。其中22名是男生，20名是女生。如果隨機選出6人，則其中恰好有三名女生的概率公式是:“=HYPGEOMDIST(3，6，20，42)”。　　　　用途：利用已知的x值與y值計算直線與y軸的截