【文章內(nèi)容簡介】 距。當已知自變量為零時，利用截距可以求得因變量的值?！　≌Z法：INTERCEPT(known_y’s，known_x’s)　　參數(shù)：Known_y’s是一組因變量數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)組，Known_x’s是一組自變量數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)組?！　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“=INTERCEPT(A1:A7，B1:B7)”?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)據(jù)集的峰值。它反映與正態(tài)分布相比時某一分布的尖銳程度或平坦程度，正峰值表示相對尖銳的分布，負峰值表示相對平坦的分布。　　語法：KURT(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...為需要計算其峰值的1到30個參數(shù)。它們可以使用逗號分隔參數(shù)的形式，也可以使用單一數(shù)組，即對數(shù)組單元格的引用?！　嵗喝绻炒螌W生考試的成績?yōu)锳1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=8A7=96，則公式“=KURT(A1:A7)”，說明這次的成績相對正態(tài)分布是一比較平坦的分布?！　　　∮猛荆悍祷啬骋粩?shù)據(jù)集中的某個最大值?？梢允褂肔ARGE函數(shù)查詢考試分數(shù)集中第一、第二、第三等的得分?！　≌Z法：LARGE(array，k)　　參數(shù)：Array為需要從中查詢第k個最大值的數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域，K為返回值在數(shù)組或數(shù)據(jù)單元格區(qū)域里的位置(即名次)?！　嵗喝绻鸅1=5B2=70、B3=80、B4=90、B5=8B6=8B7=92，則公式“=LARGE(B1，B7，2)”返回90?！　　　∮猛荆菏褂米钚《朔▽σ阎獢?shù)據(jù)進行最佳直線擬合，并返回描述此直線的數(shù)組?！　≌Z法：LINEST(known_y’s，known_x’s，const，stats)　　參數(shù)：Known_y’s是表達式y(tǒng)=mx+b中已知的y值集合，Known_x’s是關系表達式y(tǒng)=mx+b中已知的可選x值集合，Const為一邏輯值，指明是否強制使常數(shù)b為0，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 0，并同時調(diào)整m值使得y=mx。Stats為一邏輯值，指明是否返回附加回歸統(tǒng)計值。如果stats為TRUE，函數(shù)LINEST返回附加回歸統(tǒng)計值。如果stats為FALSE或省略，函數(shù)LINEST只返回系數(shù)m和常數(shù)項b?！　嵗喝绻鸄1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=8A7=96，B1=5B2=70、 B3=80、B4=90、B5=8B6=8B7=92，則數(shù)組公式“{=LINEST(A1:A7，B1:B7)}”返回 、、 、。　　　　用途：在回歸分析中，計算最符合觀測數(shù)據(jù)組的指數(shù)回歸擬合曲線，并返回描述該曲線的數(shù)組?！　≌Z法：LOGEST(known_y’s，known_x’s，const，stats)　　參數(shù)：Known_y’s是一組符合y=b*m^x函數(shù)關系的y值的集合，Known_x’s是一組符合y=b*m^x運算關系的可選x值集合，Const是指定是否要設定常數(shù)b為1的邏輯值，如果const設定為TRUE或省略，則常數(shù)項b將通過計算求得?！　嵗喝绻彻镜男庐a(chǎn)品銷售額呈指數(shù)增長，依次為A1=33100、A2=47300、A3=69000、 A4=102000、A5=150000和A6=220000，同時B1=1B2=1B3=1B4=1B5=1B6=16。則使用數(shù)組公式“{=LOGEST(A1:A6，B1:B6，TRUE，TRUE)}”，在C1:D5單元格內(nèi)得到的計算結(jié)果是:、 、、 ?！　　　∮猛荆悍祷豿的對數(shù)正態(tài)分布累積函數(shù)的逆函數(shù)，此處的ln(x)是含有mean(平均數(shù))與standarddev(標準差)參數(shù)的正態(tài)分布。如果p=LOGNORMDIST(x，...)，那么LOGINV(p，...)=x?！　≌Z法：LOGINV(probability，mean，standard_dev)　　參數(shù)：Probability是與對數(shù)正態(tài)分布相關的概率，Mean為ln(x)的平均數(shù)，Standard_dev為ln(x)的標準偏差?！　嵗汗健?LOGINV(，)”?！　　　∮猛荆悍祷豿的對數(shù)正態(tài)分布的累積函數(shù)，其中l(wèi)n(x)是服從參數(shù)為mean和standard_dev的正態(tài)分布。使用此函數(shù)可以分析經(jīng)過對數(shù)變換的數(shù)據(jù)?！　≌Z法：LOGNORMDIST(x，mean，standard_dev)　　參數(shù)：X是用來計算函數(shù)的數(shù)值，Mean是ln(x)的平均值，Standard_dev是ln(x)的標準偏差。　　實例：公式“=LOGNORMDIST(2，)”。　　用途：返回數(shù)據(jù)集中的最大數(shù)值?！　≌Z法：MAX(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...是需要找出最大數(shù)值的1至30個數(shù)值?！　嵗喝绻鸄1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=8A7=96，則公式“=MAX(A1:A7)”返回96?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)據(jù)集中的最大數(shù)值。它與MAX的區(qū)別在于文本值和邏輯值(如TRUE和FALSE)作為數(shù)字參與計算?！　≌Z法：MAXA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...為需要從中查找最大數(shù)值的1到30個參數(shù)?！　嵗喝绻鸄1:A5包含0、則:MAXA(A1:A5)返回1?！　　　∮猛荆悍祷亟o定數(shù)值集合的中位數(shù)(它是在一組數(shù)據(jù)中居于中間的數(shù)。換句話說，在這組數(shù)據(jù)中，有一半的數(shù)據(jù)比它大，有一半的數(shù)據(jù)比它小)。　　語法：MEDIAN(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...是需要找出中位數(shù)的1到30個數(shù)字參數(shù)。　　實例：MEDIAN(11，12，13，14，15)返回13。MEDIAN(1，2，3，4，5，6)，即3與4的平均值?！　　　∮猛荆悍祷亟o定參數(shù)表中的最小值?！　≌Z法：MIN(number1，number2，...)?！　?shù)：Number1，number2，...是要從中找出最小值的1到30個數(shù)字參數(shù)?！　嵗喝绻鸄1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=8A7=96，則公式“=MIN(A1:A7)”返回49。而=MIN(A1:A5，0，8)返回8?！　　　∮猛荆悍祷貐?shù)清單中的最小數(shù)值。它與MIN函數(shù)的區(qū)別在于文本值和邏輯值(如TRUE和FALSE)也作為數(shù)字參與計算?！　≌Z法：MINA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...為需要從中查找最小數(shù)值的1到30個參數(shù)。　　實例：如果A1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=8A7=FALSE，則公式“=MINA(A1:A7)”返回0?！　　　∮猛荆悍祷卦谀骋粩?shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域中的眾數(shù)?！　≌Z法：MODE(number1，number2，...)。　　參數(shù)：Number1，number2，...是用于眾數(shù)計算的1到30個參數(shù)?！　嵗喝绻鸄1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=88，則公式“=MODE(A1:A6)”返回71?！　　　∮猛荆悍祷刎摱検椒植肌．敵晒Ω怕蕿槌?shù)probability_s時，函數(shù)NEGBINOMDIST返回在到達 number_s次成功之前，出現(xiàn)number_f次失敗的概率。此函數(shù)與二項式分布相似，只是它的成功次數(shù)固定，試驗總數(shù)為變量。與二項分布類似的是，試驗次數(shù)被假設為自變量?！　≌Z法：NEGBINOMDIST(number_f，number_s，probability_s)　　Number_f是失敗次數(shù)，Number_s為成功的臨界次數(shù)，Probability_s是成功的概率?！　嵗喝绻?0個反應敏捷的人。那么，找到10個合格候選人之前，需要對不合格候選人進行面試的概率公式為“=NEGBINOMDIST(40，10，)”?！　　　∮猛荆悍祷亟o定平均值和標準偏差的正態(tài)分布的累積函數(shù)?！　≌Z法：NORMDIST(x，mean，standard_dev，cumulative)　　參數(shù)：X為用于計算正態(tài)分布函數(shù)的區(qū)間點，Mean是分布的算術平均值，Standard_dev是分布的標準方差。Cumulative為一邏輯值，指明函數(shù)的形式。如果cumulative為TRUE，則NORMDIST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?NORMDIST(46，35，TRUE)”?！?