模块
目录
索引 🔎︎

# 统计函数第五部分

##

## SKEWP

计算分布的偏度，使用任意变量的总体。

### 语法

SKEWP(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是最多 30 个数值或区域。

计算分布的偏度，使用总体，即任意变量的可能结果。序列应至少包含三个数字。

此功能是「用于 Office 应用程序的开放文档格式 (OpenDocument)」标准 1.2 版本的一部分。(ISO/IEC 26300:2-2015)

### 示例

「SKEWP(2;3;1;6;8;5)」返回 0.2828158928

「SKEWP(A1:A6)」区域 A1:A6 包含 {2;3;1;6;8;5} 时返回 0.2828158928

如果「数字1」和「数字2」产生两个数字, 则「SKEWP(数字1; 数字2)」始终返回零。

「SKEWP(数字1)」如果 数字1 只有一个数字，返回 Err:502 (无效参数)，因为 SKEWP 不能只计算一个值。

## DEVSQ

返回基于抽样平均值的偏差的平方和。

### 语法

DEVSQ(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是表示抽样的数值或区域。

### 示例

「=DEVSQ(A1:A50)」

## FORECAST

根据现有的 x 和 y 值推断未来值。

### 语法

FORECAST(Value; DataY; DataX)

「值」为 X 值，Y 值就是在线性回归上对应于这点而计算得出。

「DataY」是已知的 y 的数组或区域。

「DataX」是已知的 x 的数组或区域。

### 示例

「=FORECAST(50;A1:A50;B1;B50)」返回两个引用中的 X 值和 Y 值以一个线性趋势相联系的情况下，给出对应于 X 值为 50 时的 Y 的期望值。

## FORECAST.LINEAR

根据现有的 x 和 y 值推断未来值。

### 语法

FORECAST.LINEAR(Value; DataY; DataX)

「值」为 X 值，Y 值就是在线性回归上对应于这点而计算得出。

「DataY」是已知的 y 的数组或区域。

「DataX」是已知的 x 的数组或区域。

### 示例

「=FORECAST(50;A1:A50;B1;B50)」返回两个引用中的 X 值和 Y 值以一个线性趋势相联系的情况下，给出对应于 X 值为 50 时的 Y 的期望值。

## NORM.S.DIST

返回标准正态累积分布函数。该分布的平均值为零，标准偏差为一。

### 语法

NORM.S.DIST(Number; Cumulative)

「数字」是计算标准正态累积分布的值。

「Cumulative」 (可选): 0 或 False 计算概率密度函数。其它值或 True 或缺省计算累积分布函数。

### 示例

「=NORM.S.DIST(1;0)」返回 0.2419707245。

「=NORMSDIST(1)」返回 0.84。在标准正态分布曲线以下，在 X 值 1 左边的面积占总面积的 84%。

## NORM.S.INV

返回标准正态累积分布的逆函数。

### 语法

NORM.S.INV(数字)

「数字」为概率值，据此计算逆标准正态分布。

### 示例

「=NORM.S.INV(0.908789)」返回 1.333334673。

## NORMSDIST

返回标准正态累积分布函数。该分布函数的平均值为零，标准偏差为一。

为 GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

### 语法

NORMSDIST(数字)

「数字」是计算标准正态累积分布函数的值。

### 示例

「=NORMSDIST(1)」返回 0.84。在标准正态分布曲线以下，在 X 值 1 左边的面积占总面积的 84%。

## NORMSINV

返回标准正态累积分布的逆函数。

### 语法

NORMSINV(数字)

「数字」为概率值，据此计算逆标准正态分布。

### 示例

「=NORMSINV(0.908789)」返回 1.3333。

## PERMUT

计算给定数量对象组成的排列数。

### 语法

PERMUT(Count1; Count2)

「Count1」是对象的总数。

「Count2」是每个排列中的对象的个数。

### 示例

「=PERMUT(6;3)」返回 120。从 6 张扑克牌中抽出 3 张牌的可能排列共有 120 种。

## PERMUTATIONA

返回一组对象 (允许重复对象) 的排列数目。

### 语法

PERMUTATIONA(Count1; Count2)

「Count1」是对象的总数。

「Count2」是每个排列中的对象的个数。

### 示例

从一个有 11 个元素的集合中选出 2 个元素共有多少种可能？

「=PERMUTATIONA(11;2)」返回 121。

「=PERMUTATIONA(6;3)」返回 216。在 6 张扑克牌中抽出三张排列，并且每抽出一张后，在抽第二张之前再把这张放回牌中，这时可能的排列共有 216 种。

## PROB

返回该值在两个极限之间的概率。如果没有「End」值，此函数会根据 Data 值等于「Start」值的原则计算概率。

### 语法

PROB(Data; Probability; Start; End)

「Data」是数组或示例中的一组数据。

「Probability」是相关概率的数组或区域。

「Start」为数值区间的开始，几率在该区间被累加。

「结束」(可选) 是要计算其概率之和的区间的终值。如果缺少此参数, 则计算「开始」值的概率。

### 示例

「=PROB(A1:A50;B1:B50;50;60)」返回 A1:A50 区域内的值位于上下限为 50 和 60 之间的几率。对于区域 A1:A50 中的每一个值在区域 B1:B50 中都有一个对应值。

## RANK

返回数字在抽样中的排位。

### 语法

RANK(Value; Data; Type)

「值」是需要确定排位的数值。

「Data」是数组或示例中的一组数据。

「Type」 (可选) 是序列顺序。

Type = 0 表示降序排序，从数组的最后一项排列到第一项 (此为默认值),

Type = 1 表示升序排序，从该范围的第一项排列到最后一项。

### 示例

「=RANK(A10;A1:A50)」返回 A10 区域的数值在 A1:A50 数值区域的排位。如果「Value」不在该区域中，则显示一条错误消息。

## RANK.AVG

返回给定值在提供的值数组中的统计排名。如果列表中存在重复的值, 则返回平均排名。

「RANK.AVG」与「RANK.EQ」的区别在于对数值列表中重复值的处理方式。、「RANK.EQ」函数返回较低的排名, 而「RANK.AVG」函数返回平均排名。

### 语法

RANK.AVG(Value, Data, Type)

「值」是需要确定排位的数值。

「Data」是数组或示例中的一组数据。

「Type」 (可选) 是序列顺序。

Type = 0 表示降序排序，从该范围的最后一项排列到第一项,

Type = 1 表示升序排序，从该范围的第一项排列到最后一项。

### 示例

「=RANK(A10;A1:A50)」返回 A10 区域的数值在 A1:A50 数值区域的排位。如果「Value」不在该区域中，则显示一条错误消息。

## RANK.EQ

返回给定值在提供的值数组中的统计排名。如果列表中存在重复的值, 则这些值的排名相同。

「RANK.AVG」与「RANK.EQ」的区别在于对数值列表中重复值的处理方式。、「RANK.EQ」函数返回较低的排名, 而「RANK.AVG」函数返回平均排名。

### 语法

RANK.EQ(Value, Data, Type)

「值」是需要确定排位的数值。

「Data」是数组或示例中的一组数据。

「Type」 (可选) 是序列顺序。

Type = 0 表示降序排序，从该范围的最后一项排列到第一项,

Type = 1 表示升序排序，从该范围的第一项排列到最后一项。

### 示例

「=RANK(A10;A1:A50)」返回 A10 区域的数值在 A1:A50 数值区域的排位。如果「Value」不在该区域中，则显示一条错误消息。

## SKEW

返回分布的偏度。

### 语法

SKEW(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是数值或区域。

### 示例

「=SKEW(A1:A50)」计算引用数据的偏斜度。

## SLOPE

返回线性回归线的斜率。斜率取决于由 y 值和 x 值所设置的数据点。

### 语法

SLOPE(DataY; DataX)

「DataY」是 Y 数据的数组或矩阵。

「DataX」是 X 数据的数组或矩阵。

### 示例

「=SLOPE(A1:A50;B1:B50)」

## STANDARDIZE

将随机变量转换成标准值。

### 语法

STANDARDIZE(Number; Mean; StDev)

「数字」为要标准化的数值。

「Mean」为分布的算术平均值。

「StDev」是正态分布的标准差。

### 示例

「=STANDARDIZE(11;10;1)」返回 1。数值 11 在一个平均值为 10，标准偏差为 1 的正态分布中位于平均值 10 之上，正如数值 1 在标准正态分布中位于平均值 0 之上。

## STDEV

根据抽样估算标准偏差。

### 语法

STDEV(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是数值或区域，表示基于整个总体样本的一个抽样。

### 示例

「=STDEVA(A1:A50)」返回以引用数据为基础估算出的标准偏差。

## STDEV.P

根据整个总体计算标准偏差。

### 语法

STDEV.P(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是表示整个总体的数值或区域。

### 示例

「=STDEVP(A1:A50)」返回引用数据的标准偏差。

## STDEV.S

根据总体抽样计算标准偏差。

### 语法

STDEV.S(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是表示总体中抽样的数值或区域。

### 示例

「=STDEVP(A1:A50)」返回引用数据的标准偏差。

## STDEVA

根据抽样计算的估计值的标准偏差。

### 语法

STDEVA(值1; 值2; ...; 值30)

「值1, 值2, ..., 值30」是值或区域，表示源自总体的抽样。文字的值为 0。

### 示例

「=STDEVA(A1:A50)」返回以引用数据为基础估算出的标准偏差。

## STDEVP

根据全部项目计算标准偏差。

### 语法

STDEVP(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是表示整个总体的数值或区域。

### 示例

「=STDEVP(A1:A50)」返回引用数据的标准偏差。

## STDEVPA

根据全部项目计算标准偏差。

### 语法

STDEVPA(值1; 值2; ...; 值30)

「值1, 值2, ..., 值30」是表示总体的值或区域。文字的值为 0。

### 示例

「=STDEVPA(A1:A50)」返回引用数据的标准偏差。

## STEYX

返回回归中每个 x 的预测 y 值的标准误差。

### 语法

STEYX(DataY; DataX)

「DataY」是 Y 数据的数组或矩阵。

「DataX」是 X 数据的数组或矩阵。

### 示例

「=STEYX(A1:A50,B1:B50)」

## T.DIST

返回 t-分布。

### 语法

T.DIST(Number, DegreesFreedom, Cumulative)

「数字」为据此计算 t-分布的值。

「DegreesFreedom」为 t 分布的自由度数。

「Cumulative」 (可选): 0 或 False 计算概率密度函数。其它值或 True 或缺省计算累积分布函数。

### 示例

「=T.DIST(1; 10; TRUE)」返回 0.8295534338

## T.DIST.2T

计算双尾的学生 T 分布, 这是连续的概率分布, 常用于测试小样本数据集上的假设。

### 语法

T.DIST.2T(Number, DegreesFreedom)

「数字」为据此计算 t-分布的值。

「DegreesFreedom」为 t 分布的自由度数。

### 示例

「=T.DIST.2T(1; 10)」返回 0.3408931323。

## T.DIST.RT

计算右尾的学生 T 分布, 这是连续的概率分布, 常用于测试小样本数据集上的假设。

### 语法

T.DIST.RT(Number, DegreesFreedom)

「数字」为据此计算 t-分布的值。

「DegreesFreedom」为 t 分布的自由度数。

### 示例

「=T.DIST.RT(1; 10)」返回 0.1704465662。

## T.INV

返回 t-分布的单尾逆运算。

### 语法

T.INV(Number, DegreesFreedom)

「数字」为概率值，据此计算逆 t 分布。

「DegreesFreedom」为 t 分布的自由度数。

### 示例

「=T.INV(0.1,6)」返回 -1.4397557473。

## T.INV.2T

计算双尾学生 T 分布的逆运算 ，常用于小样本数据集假设测试的连续概率分布。

### 语法

T.INV.2T(Number, DegreesFreedom)

「数字」为概率值，据此计算逆 t 分布。

「DegreesFreedom」为 t 分布的自由度数。

### 示例

「=T.INV.2T(0.25; 10)」返回 1.221255395。

## T.TEST

返回与学生的 t 检验相关的概率。

### 语法

T.TEST(Data1, Data2, Mode, Type)

「Data1」是第一条记录的相关数组或一组数据。

「Data2」是第二条记录的相关数组或一组数据。

mode = 1 计算单尾测试，mode = 2 双尾测试。

「Type」代表待执行的 t-检验的类型。Type 1 表示配对检验。Type 2 表示两个样本具有方差一致性 (方差相等)。Type 3 表示两个样本不具有方差一致性 (方差不等)。

### 示例

「=T.TEST(A1:A50,B1:B50,2,2)」

## TDIST

返回 t 分布。

### 语法

TDIST(Number; DegreesFreedom; Mode)

「数字」为据此计算 t-分布的值。

「DegreesFreedom」为 t 分布的自由度数。

Mode = 1 返回单尾测试，Mode = 2 返回双尾测试。

### 示例

「=TDIST(12;5;1)」

## TINV

返回 t 分布函数的逆函数。

### 语法

TINV(Number; DegreesFreedom)

「数字」为概率值，据此计算逆 t 分布。

「DegreesFreedom」为 t 分布的自由度数。

### 示例

「=TINV(0.1;6)」返回 1.94

## TTEST

返回与 Student 的 t 检验相关的概率。

### 语法

TTEST(Data1; Data2; Mode; Type)

「Data1」是第一条记录的相关数组或一组数据。

「Data2」是第二条记录的相关数组或一组数据。

mode = 1 计算单尾测试，mode = 2 双尾测试。

「Type」代表待执行的 t-检验的类型。Type 1 表示配对检验。Type 2 表示两个样本具有方差一致性 (方差相等)。Type 3 表示两个样本不具有方差一致性 (方差不等)。

### 示例

「=TTEST(A1:A50;B1:B50;2;2)」

## VAR

根据抽样估算方差。

### 语法

VAR(数字1 ; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是数值或区域，表示基于整个总体样本的一个抽样。

### 示例

「=VAR(A1:A50)」

## VAR.P

根据整个总体计算方差。

### 语法

VAR.P(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是表示整个总体的数值或区域。

### 示例

「=VAR.P(A1:A50)」

## VAR.S

根据抽样估算方差。

### 语法

VAR.S(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是数值或区域，表示基于整个总体样本的一个抽样。

### 示例

「=VAR.S(A1:A50)」

## VARA

估算基于一次抽样的方差。文字的值为 0。

### 语法

VARA(值1; 值2; ...; 值30)

「值1, 值2, ..., 值30」是值或区域，表示源自总体的抽样。文字的值为 0。

### 示例

「=VARA(A1:A50)」

## VARP

根据总体样本计算方差。

### 语法

VARP(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是表示整个总体的数值或区域。

### 示例

「=VARP(A1:A50)」

## VARPA

根据全部项目计算方差。文本的值为 0。

### 语法

VARPA(值1; 值2; ...; 值30)

「值1, 值2, ..., 值30」是表示总体的值或区域。

### 示例

「=VARPA(A1:A50)」

## WEIBULL

返回 Weibull 分布的值。

Weibull 分布是一种连续的概率分布，它的参数有 Alpha > 0 (形状) 和 Beta > 0 (尺度)。

如果 C 等于 0，WEIBULL 返回概率密度函数。

如果 C 等于 1，WEIBULL 返回累积分布函数。

### 语法

WEIBULL(Number; Alpha; Beta; C)

「数字」确定计算哪个值的 Weibull 分布。

「Alpha」为 Weibull 分布的 Alpha 参数。

「Beta」为 Weibull 分布的 beta 参数。

「C」指的是函数类型。

### 示例

「=WEIBULL(2;1;1;1)」返回 0.86。

参见 wiki 页面。

## WEIBULL.DIST

返回 Weibull 分布的值。

Weibull 分布是一种连续的概率分布，它的参数有 Alpha > 0 (形状) 和 Beta > 0 (尺度)。

如果 C 等于 0，WEIBULL.DIST 返回概率密度函数。

如果 C 等于 1，WEIBULL.DIST 返回累积分布函数。

### 语法

WEIBULL.DIST(Number, Alpha, Beta, C)

「数字」确定计算哪个值的 Weibull 分布。

「Alpha」为 Weibull 分布的 Alpha 参数。

「Beta」为 Weibull 分布的 beta 参数。

「C」指的是函数类型。

### 示例

「=WEIBULL.DIST(2,1,1,1)」返回 0.8646647168。

参见 wiki 页面。

相关主题

函数清单 (根据类别)