【正文】 EV(A1:A5)”?！　　　∮猛荆河?jì)算基于給定樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差。它與STDEV函數(shù)的區(qū)別是文本值和邏輯值(TRUE或FALSE)也將參與計(jì)算。　　語法：STDEVA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...是作為總體樣本的1到30個(gè)參數(shù)?？梢允褂枚禾柗指魠?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。　　實(shí)例：假設(shè)某次考試的部分成績?yōu)锳1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則估算所有成績標(biāo)準(zhǔn)偏差的公式為“=STDEVA(A1:A5)”?！　　　∮猛荆悍祷卣麄€(gè)樣本總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差。它反映了樣本總體相對于平均值(mean)的離散程度?！　≌Z法：STDEVP(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...為對應(yīng)于樣本總體的1到30個(gè)參數(shù)?？梢允褂枚禾柗指魠?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?！　∽⒁猓篠TDEVP函數(shù)在計(jì)算過程中忽略邏輯值(TRUE或FALSE)和文本。如果邏輯值和文本不能忽略，應(yīng)當(dāng)使用STDEVPA函數(shù)?！　⊥瑫r(shí)STDEVP函數(shù)假設(shè)其參數(shù)為整個(gè)樣本總體。如果數(shù)據(jù)代表樣本總體中的樣本，應(yīng)使用函數(shù)STDEV來計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差。當(dāng)樣本數(shù)較多時(shí)，STDEV和STDEVP函數(shù)的計(jì)算結(jié)果相差很小?！　?shí)例：如果某次考試只有5名學(xué)生參加，成績?yōu)锳1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則計(jì)算的所有成績的標(biāo)準(zhǔn)偏差公式為“=STDEVP(A1:A5)”?！　　　∮猛荆河?jì)算樣本總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差。它與STDEVP函數(shù)的區(qū)別是文本值和邏輯值(TRUE或FALSE)參與計(jì)算?！　≌Z法：STDEVPA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...作為樣本總體的1到30個(gè)參數(shù)?？梢允褂枚禾柗指魠?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)。　　注意：STDEVPA函數(shù)假設(shè)參數(shù)為樣本總體。如果數(shù)據(jù)代表的是總體的部分樣本，則必須使用STDEVA函數(shù)來估算標(biāo)準(zhǔn)偏差?！　?shí)例：如果某次考試只有5名學(xué)生參加，成績?yōu)锳1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則計(jì)算的所有成績的標(biāo)準(zhǔn)偏差公式為“=STDEVP(A1:A5)”?！　　　∮猛荆悍祷赝ㄟ^線性回歸法計(jì)算y預(yù)測值時(shí)所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)誤差。標(biāo)準(zhǔn)誤差用來度量根據(jù)單個(gè)x變量計(jì)算出的y預(yù)測值的誤差量。　　語法：STEYX(known_y’s，known_x’s)　　參數(shù)：Known_y’s為因變量數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)組或區(qū)域，Known_x’s為自變量數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)組或區(qū)域。　　實(shí)例：公式“=STEYX({22，13，29，19，18，17，15}，{16，25，11，17，25，14，17})”?！　　　∮猛荆悍祷貙W(xué)生氏t分布的百分點(diǎn)(概率)，t分布中的數(shù)值(x)是t的計(jì)算值(將計(jì)算其百分點(diǎn))。t分布用于小樣本數(shù)據(jù)集合的假設(shè)檢驗(yàn)，使用此函數(shù)可以代替t分布的臨界值表?！　≌Z法：TDIST(x，degrees_freedom，tails)　　參數(shù)：X為需要計(jì)算分布的數(shù)字，Degrees_freedom為表示自由度的整數(shù)，Tails指明返回的分布函數(shù)是單尾分布還是雙尾分布。如果tails=1，函數(shù)TDIST返回單尾分布。如果tails=2，函數(shù)TDIST返回雙尾分布。　　實(shí)例：公式“=TDIST(60，2，1)”?！　　　∮猛荆悍祷刈鳛楦怕屎妥杂啥群瘮?shù)的學(xué)生氏t分布的t值。　　語法：TINV(probability，degrees_freedom)　　參數(shù)：Probability為對應(yīng)于雙尾學(xué)生氏t分布的概率，Degrees_freedom為分布的自由度。　　實(shí)例：公式“=TINV(，60)”。　　　　用途：返回一條線性回歸擬合線的一組縱坐標(biāo)值(y值)。即找到適合給定的數(shù)組known_y’s和known_x’s的直線(用最小二乘法)，并返回指定數(shù)組new_x’s值在直線上對應(yīng)的y值?！　≌Z法：TREND(known_y’s，known_x’s，new_x’s，const)　　參數(shù)：Known_y’s為已知關(guān)系y=mx+b中的y值集合，Known_x’s為已知關(guān)系y=mx+b中可選的x值的集合，New_x’s為需要函數(shù)TREND返回對應(yīng)y值的新x值，Const為邏輯值指明是否強(qiáng)制常數(shù)項(xiàng)b為0?！　　　∮猛荆悍祷?cái)?shù)據(jù)集的內(nèi)部平均值。TRIMMEAN函數(shù)先從數(shù)據(jù)集的頭部和尾部除去一定百分比的數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后再求平均值。當(dāng)希望在分析中剔除一部分?jǐn)?shù)據(jù)的計(jì)算時(shí)，可以使用此函數(shù)?！　≌Z法：TRIMMEAN(array，percent)　　參數(shù)：Array為需要進(jìn)行篩選并求平均值的數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域，Percent為計(jì)算時(shí)所要除去的數(shù)據(jù)點(diǎn)的比例。如果 percent=，則在20個(gè)數(shù)據(jù)中除去4個(gè)，即頭部除去2個(gè)尾部除去2個(gè)。如果percent=，30個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的10%等于3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。函數(shù)TRIMMEAN將對稱地在數(shù)據(jù)集的頭部和尾部各除去一個(gè)數(shù)據(jù)?！　?shí)例：如果A1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則公式“=TRIMMEAN(A1:A5，)”返回62?！　　　∮猛荆悍祷嘏c學(xué)生氏t檢驗(yàn)相關(guān)的概率。它可以判斷兩個(gè)樣本是否來自兩個(gè)具有相同均值的總體?！　≌Z法：TTEST(array1，array2，tails，type)　　參數(shù)：Array1是第一個(gè)數(shù)據(jù)集，Array2是第二個(gè)數(shù)據(jù)集，Tails指明分布曲線的尾數(shù)。如果 tails=1，TTEST函數(shù)使用單尾分布。如果tails=2，TTEST函數(shù)使用雙尾分布。Type為t檢驗(yàn)的類型。如果type等于( 3)檢驗(yàn)方法(成對、等方差雙樣本檢驗(yàn)、異方差雙樣本檢驗(yàn))　　實(shí)例：公式“=TTEST({3，4，5，8，9，1，2，4，5}，{6，19，3，2，14，4，5，17，1}，2，1)”?！　　　∮猛荆汗浪銟颖痉讲睢！　≌Z法：VAR(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...對應(yīng)于與總體樣本的1到30個(gè)參數(shù)?！　?shí)例：假設(shè)抽取某次考試中的5個(gè)分?jǐn)?shù)，并將其作為隨機(jī)樣本，用VAR函數(shù)估算成績方差，樣本值為A1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則公式“=VAR(A1:A5)”?！　　　∮猛荆河脕砉浪憬o定樣本的方差。它與VAR函數(shù)的區(qū)別在于文本和邏輯值(TRUE和FALSE)也將參與計(jì)算?！　≌Z法：VARA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...作為總體的一個(gè)樣本的1到30個(gè)參數(shù)。　　實(shí)例：假設(shè)抽取某次考試中的5個(gè)分?jǐn)?shù)，并將其作為隨機(jī)樣本，用VAR函數(shù)估算成績方差，樣本值為A1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則公式“=VARA(A1:A5，TRUE)”?！　　　∮猛荆河?jì)算樣本總體的方差?！　≌Z法：VARP(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...為對應(yīng)于樣本總體的1到30個(gè)參數(shù)。其中的邏輯值(TRUE和FALSE)和文本將被忽略。　　實(shí)例：如果某次補(bǔ)考只有5名學(xué)生參加，成績?yōu)锳1=8A2=5A3=90、A4=7A5=85，用VARP函數(shù)估算成績方差，則公式“=VARP(A1:A5)”?！　　　∮猛荆河?jì)算樣本總體的方差。它與VARP函數(shù)的區(qū)別在于文本和邏輯值(TRUE和FALSE)也將參與計(jì)算?！　≌Z法：VARPA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...作為樣本總體的1到30個(gè)參數(shù)。　　實(shí)例：如果某次補(bǔ)考只有5名學(xué)生參加，成績?yōu)锳1=8A2=5A3=90、A4=7A5=85，用VARPA函數(shù)估算成績方差，則公式“=VARPA(A1:A5)”?！　　　∮猛荆悍祷仨f伯分布。使用此函數(shù)可以進(jìn)行可靠性分析，如設(shè)備的平均無故障時(shí)間?！　≌Z法：WEIBULL(x，alpha，beta，cumulative)　　參數(shù)：X為用來計(jì)算函數(shù)值的數(shù)值，Alpha分布參數(shù)，Beta分布參數(shù)，Cumulative指明函數(shù)的形式。　　實(shí)例：公式“=WEIBULL(98，21，100，TRUE)”，=WEIBULL(58，11，67，F(xiàn)ALSE)?！　　　∮猛荆悍祷貁檢驗(yàn)的雙尾P值。Z檢驗(yàn)根據(jù)數(shù)據(jù)集或數(shù)組生成x的標(biāo)準(zhǔn)得分，并返回正態(tài)分布的雙尾概率?？梢允褂么撕瘮?shù)返回從某總體中抽取特定觀測值的似然估計(jì)?！　≌Z法：ZTEST(array，x，sigma)　　參數(shù)：Array為用來檢驗(yàn)x的數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。X為被檢驗(yàn)的值。Sigma為總體(已知)標(biāo)準(zhǔn)偏差，如果省略，則使用樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差。　　實(shí)例：公式“=ZTEST({3，6，7，8，6，5，4，2，1，9}，4)”。