【正文】 Sigma為總體(已知)標準偏差，如果省略，則使用樣本標準偏差。Z檢驗根據(jù)數(shù)據(jù)集或數(shù)組生成x的標準得分，并返回正態(tài)分布的雙尾概率。使用此函數(shù)可以進行可靠性分析，如設備的平均無故障時間。它與VARP函數(shù)的區(qū)別在于文本和邏輯值(TRUE和FALSE)也將參與計算。　　語法：VARP(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...為對應于樣本總體的1到30個參數(shù)。它與VAR函數(shù)的區(qū)別在于文本和邏輯值(TRUE和FALSE)也將參與計算?！　　　∮猛荆汗浪銟颖痉讲?。如果 tails=1，TTEST函數(shù)使用單尾分布?！　嵗喝绻鸄1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則公式“=TRIMMEAN(A1:A5，)”返回62。　　語法：TRIMMEAN(array，percent)　　參數(shù)：Array為需要進行篩選并求平均值的數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域，Percent為計算時所要除去的數(shù)據(jù)點的比例?！　≌Z法：TREND(known_y’s，known_x’s，new_x’s，const)　　參數(shù)：Known_y’s為已知關系y=mx+b中的y值集合，Known_x’s為已知關系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y值的新x值，Const為邏輯值指明是否強制常數(shù)項b為0?！　≌Z法：TINV(probability，degrees_freedom)　　參數(shù)：Probability為對應于雙尾學生氏t分布的概率，Degrees_freedom為分布的自由度。如果tails=1，函數(shù)TDIST返回單尾分布。　　實例：公式“=STEYX({22，13，29，19，18，17，15}，{16，25，11，17，25，14，17})”。　　實例：如果某次考試只有5名學生參加，成績?yōu)锳1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則計算的所有成績的標準偏差公式為“=STDEVP(A1:A5)”。　　語法：STDEVPA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...作為樣本總體的1到30個參數(shù)。當樣本數(shù)較多時，STDEV和STDEVP函數(shù)的計算結果相差很小?！　∽⒁猓篠TDEVP函數(shù)在計算過程中忽略邏輯值(TRUE或FALSE)和文本?！　　　∮猛荆悍祷卣麄€樣本總體的標準偏差。它與STDEV函數(shù)的區(qū)別是文本值和邏輯值(TRUE或FALSE)也將參與計算。同時，函數(shù)忽略參數(shù)中的邏輯值(TRUE或FALSE)和文本?！　≌Z法：STDEV(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...為對應于總體樣本的1到30個參數(shù)。　　語法：STANDARDIZE(x，mean，standard_dev)　　參數(shù)：X為需要進行正態(tài)化的數(shù)值，Mean分布的算術平均值，Standard_dev為分布的標準偏差?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)據(jù)集中第k個最小值，從而得到數(shù)據(jù)集中特定位置上的數(shù)值。　　實例：公式“=SKEW({22，23，29，19，38，27，25}，{16，15，19，17，15，14，34})”。負不對稱度表示不對稱邊的分布更趨向負值?！　≌Z法：RSQ(known_y’s，known_x’s)　　參數(shù)：Known_y’s為一個數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域，Known_x’s也是一個數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。但重復數(shù)的存在將影響后續(xù)數(shù)值的排位。Order 為一數(shù)字，指明排位的方式?！　嵗喝绻鸄1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則公式“=QUARTILE(A1:A5，3)”返回85?！　　　∮猛荆悍祷匾唤M數(shù)據(jù)的四分位點。　　實例：公式“=POISSON(5，10，TRUE)”，=POISSON(3，12，F(xiàn)ALSE)。則所有可能的排列數(shù)量用公式“=PERMUT(10，9)”計算，其結果為3628800?！　嵗喝绻炒慰荚嚦煽?yōu)锳1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=88，則公式“=PERCENTRANK(A1:A6，71)”，即71分在6個分數(shù)中排20%?！　　　∮猛荆悍祷啬硞€數(shù)值在一個數(shù)據(jù)集合中的百分比排位，可用于查看數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集中所處的位置?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)值區(qū)域的K百分比數(shù)值點?！　嵗汗健?NORMSINV()”()?！　嵗汗健?NORMSDIST()”?！　≌Z法：NORMSINV(probability)　　參數(shù)：Probability是正態(tài)分布的概率值。如果為 FALSE，則返回概率密度函數(shù)?！　　　∮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)。與二項分布類似的是，試驗次數(shù)被假設為自變量?！　嵗喝绻鸄1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=88，則公式“=MODE(A1:A6)”返回71?！　嵗喝绻鸄1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=8A7=FALSE，則公式“=MINA(A1:A7)”返回0。而=MIN(A1:A5，0，8)返回8?！　　　∮猛荆悍祷亟o定參數(shù)表中的最小值。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)。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。　　用途：返回數(shù)據(jù)集中的最大數(shù)值?！　　　∮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?！　　　∮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?！　　　∮猛荆涸诨貧w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。Stats為一邏輯值，指明是否返回附加回歸統(tǒng)計值。　　實例：如果B1=5B2=70、B3=80、B4=90、B5=8B6=8B7=92，則公式“=LARGE(B1，B7，2)”返回90。　　實例：如果某次學生考試的成績?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?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)據(jù)集的峰值?！　　　∮猛荆豪靡阎膞值與y值計算直線與y軸的截距。Population_s為樣本總體中成功的次數(shù)，Number_population為樣本總體的容量。　　實例：公式“=HARMEAN(66，88，92)”。調和平均值與倒數(shù)的算術平均值互為倒數(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。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?？捎糜谟嬎憧勺儚屠钠骄鲩L率?！　　　∮猛荆悍祷刭が敽瘮?shù)的自然對數(shù)Γ(x)。如果P=GAMMADIST(x，...)，則GAMMAINV(p，...)=x。如果cumulative為TRUE，GAMMADIST函數(shù)返回累積分布函數(shù)。　　語法：GAMMADIST(x，alpha，beta，cumulative)。　　語法：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。Bins_array是數(shù)據(jù)接收區(qū)間，為一數(shù)組或對數(shù)組區(qū)域的引用，設定對data_array進行頻率計算的分段點?！　嵗汗健?FORECAST(16，{7，8，9，11，15}，{21，26，32，36，42})”。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。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。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。如果p=FDIST(x，…)，則FINV(p，…)=x。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。如果cumulative為TRUE，EXPONDIST返回累積分布函數(shù)?！　　　∮猛荆悍祷刂笖?shù)分布?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)據(jù)點與各自樣本平均值的偏差的平方和。　　　　用途：返回使累積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?！　　　∮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)。　　實例：如果A1=8A2=5A3=、A4=7A5=，則公式“=COUNTBLANK(A1:A5)”返回2。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)。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：COUNT(value1，value2，...)。Array2第二組數(shù)值單元格區(qū)域。公式“=CONFIDENCE(，5，46)”，即考試成績?yōu)?0