【正文】 　　實例：公式“=ZTEST({3，6，7，8，6，5，4，2，1，9}，4)”。X為被檢驗的值?？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?！　　　∮猛荆悍祷貁檢驗的雙尾P值?！　≌Z法：WEIBULL(x，alpha，beta，cumulative)　　參數(shù)：X為用來計算函數(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。　　　　用途：返回韋伯分布?！　≌Z法：VARPA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...作為樣本總體的1到30個參數(shù)。　　　　用途：計算樣本總體的方差。其中的邏輯值(TRUE和FALSE)和文本將被忽略?！　　　∮猛荆河嬎銟颖究傮w的方差?！　≌Z法：VARA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...作為總體的一個樣本的1到30個參數(shù)?！　　　∮猛荆河脕砉浪憬o定樣本的方差?！　≌Z法：VAR(number1，number2，...)　　參數(shù)：Number1，number2，...對應(yīng)于與總體樣本的1到30個參數(shù)。如果type等于( 3)檢驗方法(成對、等方差雙樣本檢驗、異方差雙樣本檢驗)　　實例：公式“=TTEST({3，4，5，8，9，1，2，4，5}，{6，19，3，2，14，4，5，17，1}，2，1)”。如果tails=2，TTEST函數(shù)使用雙尾分布?！　≌Z法：TTEST(array1，array2，tails，type)　　參數(shù)：Array1是第一個數(shù)據(jù)集，Array2是第二個數(shù)據(jù)集，Tails指明分布曲線的尾數(shù)。　　　　用途：返回與學(xué)生氏t檢驗相關(guān)的概率。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數(shù)據(jù)。如果 percent=，則在20個數(shù)據(jù)中除去4個，即頭部除去2個尾部除去2個。當(dāng)希望在分析中剔除一部分?jǐn)?shù)據(jù)的計算時，可以使用此函數(shù)?！　　　∮猛荆悍祷財?shù)據(jù)集的內(nèi)部平均值。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。　　實例：公式“=TINV(，60)”?！　　　∮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。如果tails=2，函數(shù)TDIST返回雙尾分布。　　語法：TDIST(x，degrees_freedom，tails)　　參數(shù)：X為需要計算分布的數(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。　　　　用途：返回學(xué)生氏t分布的百分點(概率)，t分布中的數(shù)值(x)是t的計算值(將計算其百分點)?！　≌Z法：STEYX(known_y’s，known_x’s)　　參數(shù)：Known_y’s為因變量數(shù)據(jù)點數(shù)組或區(qū)域，Known_x’s為自變量數(shù)據(jù)點數(shù)組或區(qū)域?！　　　∮猛荆悍祷赝ㄟ^線性回歸法計算y預(yù)測值時所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)誤差。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?？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)。它與STDEVP函數(shù)的區(qū)別是文本值和邏輯值(TRUE或FALSE)參與計算?！　嵗喝绻炒慰荚囍挥?名學(xué)生參加，成績?yōu)锳1=7A2=4A3=90、A4=1A5=85，則計算的所有成績的標(biāo)準(zhǔn)偏差公式為“=STDEVP(A1:A5)”。如果數(shù)據(jù)代表樣本總體中的樣本，應(yīng)使用函數(shù)STDEV來計算標(biāo)準(zhǔn)偏差。如果邏輯值和文本不能忽略，應(yīng)當(dāng)使用STDEVPA函數(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。它反映了樣本總體相對于平均值(mean)的離散程度?！　嵗杭僭O(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)”?！　≌Z法：STDEVA(value1，value2，...)　　參數(shù)：value1，value2，...是作為總體樣本的1到30個參數(shù)。　　　　用途：計算基于給定樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差。如果不能忽略邏輯值和文本，應(yīng)使用STDEVA函數(shù)。如果數(shù)據(jù)是全部樣本總體，則應(yīng)該使用STDEVP函數(shù)計算標(biāo)準(zhǔn)偏差?？梢允褂枚禾柗指舻膮?shù)形式，也可使用數(shù)組，即對數(shù)組單元格的引用。它反映了數(shù)據(jù)相對于平均值(mean)的離散程度。　　實例：公式“=STANDARDIZE(62，60，10)”?！　　　∮猛荆悍祷匾詍ean為平均值，以standarddev為標(biāo)準(zhǔn)偏差的分布的正態(tài)化數(shù)值?！　≌Z法：SMALL(array，k)　　參數(shù)：Array是需要找到第k個最小值的數(shù)組或數(shù)字型數(shù)據(jù)區(qū)域，K為返回的數(shù)據(jù)在數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域里的位置(從小到大)?！　嵗汗健?SLOPE({22，23，29，19，38，27，25}，{16，15，19，17，15，14，34})”。　　　　用途：返回經(jīng)過給定數(shù)據(jù)點的線性回歸擬合線方程的斜率(它是直線上任意兩點的垂直距離與水平距離的比值，也就是回歸直線的變化率)。包括逗號分隔的數(shù)值、單一數(shù)組和名稱等?！　≌Z法：SKEW(number1，number2，...)。它反映以平均值為中心的分布的不對稱程度，正不對稱度表示不對稱邊的分布更趨向正值?！　嵗汗健?RSQ({22，23，29，19，38，27，25}，{16，15，19，17，15，14，34})”?！　　　∮猛荆悍祷亟o定數(shù)據(jù)點的Pearson乘積矩相關(guān)系數(shù)的平方。如在一列整數(shù)中，若整數(shù)60出現(xiàn)兩次，其排位為5，則61的排位為7(沒有排位為6的數(shù)值)?！　∽⒁猓汉瘮?shù)RANK對重復(fù)數(shù)值的排位相同。如果order為0或省略，則按降序排列的數(shù)據(jù)清單進(jìn)行排位。Ref是包含一組數(shù)字的數(shù)組或引用(其中的非數(shù)值型參數(shù)將被忽略)?！　　　∮猛荆悍祷匾粋€數(shù)值在一組數(shù)值中的排位(如果數(shù)據(jù)清單已經(jīng)排過序了，則數(shù)值的排位就是它當(dāng)前的位置)。如果qurart取0、 3或4，則函數(shù)QUARTILE返回最小值、第一個四分位數(shù)(第25個百分排位)、中分位數(shù)(第50個百分排位)、第三個四分位數(shù)(第75個百分排位)和最大數(shù)值。四分位數(shù)通常用于在考試成績之類的數(shù)據(jù)集中對總體進(jìn)行分組，如求出一組分?jǐn)?shù)中前25%的分?jǐn)?shù)?！　嵗汗健?PROB({0，1，2，3}，{，}，2)”，=PROB({0，1，2，3}，{，}，1，3)?！　　　∮猛荆悍祷匾桓怕适录M中落在指定區(qū)域內(nèi)的事件所對應(yīng)的概率之和?！　≌Z法：POISSON(x，mean，cumulative)　　參數(shù)：X是某一事件出現(xiàn)的次數(shù)，Mean是期望值，Cumulative為確定返回的概率分布形式的邏輯值?！　　　∮猛荆悍祷夭此煞植?。　　實例：如果某種彩票的號碼有9個數(shù)，每個數(shù)的范圍是從0到9(包括0和9)。　　　　用途：返回從給定數(shù)目的元素集合中選取的若干元素的排列數(shù)。如果省略，函數(shù)PERCENTRANK保留3位小數(shù)。例如計算某個分?jǐn)?shù)在所有考試成績中所處的位置?！　嵗喝绻炒慰荚嚦煽?yōu)锳1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=88，則公式“=PERCENTILE(A1:A6，)”返回88，即考試排名要想在80個百分點以上，則分?jǐn)?shù)至少應(yīng)當(dāng)為88分。例如確定考試排名在80個百分點以上的分?jǐn)?shù)?！　嵗喝绻鸄1=7A2=8A3=7A4=4A5=9A6=88，B1=6B2=80、B3=7B4=B5=90、B6=81，則公式“=PEARSON(A1:A6，B1:B6)”?！　　　∮猛荆悍祷豍earson(皮爾生)乘積矩相關(guān)系數(shù)r，()的無量綱指數(shù)，反映了兩個數(shù)據(jù)集合之間的線性相關(guān)程度。　　語法：NORMSINV(probability)　　參數(shù)：Probability是正態(tài)分布的概率值?！　　　∮猛荆悍祷貥?biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布累積函數(shù)的逆函數(shù)。　　語法：NORMSDIST(z)　　參數(shù)：Z為需要計算其分布的數(shù)值。　　實例：公式“=NORMSINV()”。該分布的平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)偏差為1?！　嵗汗健?NORMDIST(46，35，TRUE)”。如果cumulative為TRUE，則NORMDIST函數(shù)返回累積分布函數(shù)。　　語法：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(shù)平均值，Standard_dev是分布的標(biāo)準(zhǔn)方差。那么，找到10個合格候選人之前，需要對不合格候選人進(jìn)行面試的概率公式為“=NEGBINOMDIST(40，10，)”。　　語法：NEGBINOMDIST(number