【正文】 Excel函數(shù)應用教程：統(tǒng)計函數(shù)　　　用途：返回一組數(shù)據(jù)與其平均值的絕對偏差的平均值，該函數(shù)可以評測數(shù)據(jù)(例如學生的某科考試成績)的離散度。　　語法：AVEDEV(number1，number2，...)　　參數(shù)：Numbernumber...是用來計算絕對偏差平均值的一組參數(shù)，其個數(shù)可以在1～30個之間。　　實例：如果A1=7A2=6A3=4A4=90、A5=25，則公式“=AVEDEV(A1:A5)”。　　　　用途：計算所有參數(shù)的算術平均值。　　語法：AVERAGE(number1，number2，...)。　　參數(shù)：Numbernumber...是要計算平均值的1～30個參數(shù)?！　嵗喝绻鸄1:A5區(qū)域命名為分數(shù)，其中的數(shù)值分別為100、70、947和82，則公式“=AVERAGE(分數(shù))”?！　　　∮猛荆河嬎銋?shù)清單中數(shù)值的平均值。它與AVERAGE函數(shù)的區(qū)別在于不僅數(shù)字，而且文本和邏輯值(如TRUE和FALSE)也參與計算?！　≌Z法：AVERAGEA(value1，value2，...)　　參數(shù)：valuevalue...為需要計算平均值的1至30個單元格、單元格區(qū)域或數(shù)值。　　實例：如果A1=7A2=8A3=TRUE，則公式“=AVERAGEA(A1:A3)”返回54(即76+85+1/3=54)。　　　　用途：返回Beta分布累積函數(shù)的函數(shù)值。Beta分布累積函數(shù)通常用于研究樣本集合中某些事物的發(fā)生和變化情況。例如，人們一天中看電視的時間比率?！　≌Z法：BETADIST(x，alpha，beta，A，B)　　參數(shù)：X用來進行函數(shù)計算的值，須居于可選性上下界(A和B)之間。Alpha分布的參數(shù)。Beta分布的參數(shù)。A是數(shù)值x所屬區(qū)間的可選下界，B是數(shù)值x所屬區(qū)間的可選上界。　　實例：公式“=BETADIST(2，8，10，1，3)”?！　　　∮猛荆悍祷豣eta分布累積函數(shù)的逆函數(shù)值。即，如果probability=BETADIST(x，...)，則BETAINV(probability，...)=x。beta分布累積函數(shù)可用于項目設計，在給出期望的完成時間和變化參數(shù)后，模擬可能的完成時間?！　≌Z法：BETAINV(probability，alpha，beta，A，B)　　參數(shù)：Probability為Beta分布的概率值，Alpha分布的參數(shù)，Beta分布的參數(shù)，A數(shù)值x所屬區(qū)間的可選下界，B數(shù)值x所屬區(qū)間的可選上界?！　嵗汗健?BETAINV(，8，10，1，3)”返回2?！　　　∮猛荆悍祷匾辉検椒植嫉母怕手怠INOMDIST函數(shù)適用于固定次數(shù)的獨立實驗，實驗的結果只包含成功或失敗二種情況，且成功的概率在實驗期間固定不變。例如，它可以計算擲10次硬幣時正面朝上6次的概率?！　≌Z法：BINOMDIST(number_s，trials，probability_s，cumulative)　　參數(shù)：Number_s為實驗成功的次數(shù)，Trials為獨立實驗的次數(shù)，Probability_s為一次實驗中成功的概率，Cumulative是一個邏輯值，用于確定函數(shù)的形式。如果cumulative為TRUE，則BINOMDIST函數(shù)返回累積分布函數(shù)，即至多 number_s次成功的概率。如果為FALSE，返回概率密度函數(shù)，即number_s次成功的概率?！　嵗簰佊矌诺慕Y果不是正面就是反面。則擲硬幣10次中6次的計算公式為“=BINOMDIST(6，10，F(xiàn)ALSE)”，　　　　用途：返回c2分布的單尾概率。c2分布與c2檢驗相關。使用c2檢驗可以比較觀察值和期望值。例如，某項遺傳學實驗假設下一代植物將呈現(xiàn)出某一組顏色。使用此函數(shù)比較觀測結果和期望值，可以確定初始假設是否有效?！　≌Z法：CHIDIST(x，degrees_freedom)　　參數(shù)：X是用來計算c2分布單尾概率的數(shù)值，Degrees_freedom是自由度?！　嵗汗健?CHIDIST(1，2)”。　　　　用途：返回c2分布單尾概率的逆函數(shù)。如果probability=CHIDIST(x，?)，則CHIINV(probability，?)=x。使用此函數(shù)比較觀測結果和期望值，可以確定初始假設是否有效?！　≌Z法：CHIINV(probability，degrees_freedom)　　參數(shù)：Probability為c2分布的單尾概率，Degrees_freedom為自由度?！　嵗汗健?CHIINV(，2)”?！　　　∮猛荆悍祷叵嚓P性檢驗值，即返回c2分布的統(tǒng)計值和相應的自由度，可使用c2檢驗確定假設值是否被實驗所證實?！　≌Z法：CHITEST(actual_range，expected_range)　　參數(shù)：Actual_range是包含觀察值的數(shù)據(jù)區(qū)域，Expected_range是包含行列匯總的乘積與總計值之比的數(shù)據(jù)區(qū)域。　　實例：如果A1=A2=A3=B1=B2=B3=6，則公式“=CHITEST(A1:A3，B1:B3)”?！　　　∮猛荆悍祷乜傮w平均值的置信區(qū)間，它是樣本平均值任意一側的區(qū)域。例如，某班學生參加考試，依照給定的置信度，可以確定該次考試的最低和最高分數(shù)?！　≌Z法：CONFIDENCE(alpha，standard_dev，size)?！　?shù)：Alpha是用于計算置信度(它等于100*(1alpha)%，則置信度為95%)的顯著水平參數(shù)，Standard_dev是數(shù)據(jù)區(qū)域的總體標準偏差，Size為樣本容量。　　實例：假設樣本取自46名學生的考試成績，他們的平均分為60，總體標準偏差為5分，則平均分在下列區(qū)域內的置信度為95%。公式“=CONFIDENCE(，5，46)”，即考試成績?yōu)?0177?！　　　∮猛荆悍祷貑卧駞^(qū)域array1和array2之間的相關系數(shù)。它可以確定兩個不同事物之間的關系，例如檢測學生的物理與數(shù)學學習成績之間是否關聯(lián)。　　語法：CORREL(array1，array2)　　參數(shù)：Array1第一組數(shù)值單元格區(qū)域。Array2第二組數(shù)值單元格區(qū)域。　　實例：如果A1=90、A2=8A3=6A4=5A5=3B1=8B2=8B3=60、B4=50、B5=32，則公式“=CORREL(A1:A5，B1:B5)”，可以看出A、B兩列數(shù)據(jù)具有很高的相關性?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)字參數(shù)的個數(shù)。它可以統(tǒng)計數(shù)組或單元格區(qū)域中含有數(shù)字的單元格個數(shù)?！　≌Z法：COUNT(value1，value2，...)?！　?shù)：value1，value2，...是包含或引用各種類型數(shù)據(jù)的參數(shù)(1～30個)，其中只有數(shù)字類型的數(shù)據(jù)才能被統(tǒng)計?！　嵗喝绻鸄1=90、A2=人數(shù)、A3=〞〞、A4=5A5=36，則公式“=COUNT(A1:A5)”返回3?！　　　∮猛荆悍祷貐?shù)組中非空值的數(shù)目。利用函數(shù)COUNTA可以計算數(shù)組或單元格區(qū)域中數(shù)據(jù)項的個數(shù)?！　≌Z法：COUNTA(value1，value2，...)　　說明:value1，value2，...所要計數(shù)的值，參數(shù)個數(shù)為1～30個。在這種情況下的參數(shù)可以是任何類型，它們包括空格但不包括空白單元格。如果參數(shù)是數(shù)組或單元格引用，則數(shù)組或引用中的空白單元格將被忽略。如果不需要統(tǒng)計邏輯值、文字或錯誤值，則應該使用COUNT函數(shù)?！　嵗喝绻鸄1=、A2=，其余單元格為空，則公式“=COUNTA(A1:A7)”的計算結果等于2?！　　　∮猛荆河嬎隳硞€單元格區(qū)域中空白單元格的數(shù)目?！　≌Z法：COUNTBLANK(range)　　參數(shù)：Range為需要計算其中空白單元格數(shù)目的區(qū)域?！　嵗喝绻鸄1=8A2=5A3=、A4=7A5=，則公式“=COUNTBLANK(A1:A5)”返回2?！　　　∮猛荆河嬎銋^(qū)域中滿足給定條件的單元格的個數(shù)?！　≌Z法：COUNTIF(range，criteria)　　參數(shù)：Range為需要計算其中滿足條件的單元格數(shù)目的單元格區(qū)域。Criteria為確定哪些單元格將被計算在內的條件，其形式可以為數(shù)字、表達式或文本?！　　　∮猛荆悍祷貐f(xié)方差，即每對數(shù)據(jù)點的偏差乘積的平均數(shù)。利用協(xié)方差可以研究兩個數(shù)據(jù)集合之間的關系。　　語法：COVAR(array1，array2)　　參數(shù)：Array1是第一個所含數(shù)據(jù)為整數(shù)的單元格區(qū)域，Array2是第二個所含數(shù)據(jù)為整數(shù)的單元格區(qū)域?！　嵗喝绻鸄1=A2=A3=B1=3600、B2=1500、B3=800，則公式“=COVAR(A1:A3，B1:B3)”?！　　　∮猛荆悍祷厥估鄯e二項式分布大于等于臨界值的最小值，其結果可以用于質量檢驗。例如決定最多允