excel学习库

excel表格_excel函数公式大全_execl从入门到精通

2018年最全的excel函数大全14—统计函数(3)

上次给大家分享了《2017年最全的excel函数大全14—统计函数(2)》,这次分享给大家统计函数(3)。 COUNTIFS 函数 描述 COUNTIFS函数将条件应用于跨多个区域的单元格,然后统计满足所有条件的次数。 用法 COUNTIFS(criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2],…) COUNTIFS 函数用法具有以下参数: criteria_range1必需。在其中计算关联条件的第一个区域。criteria1必需。条件的形式为数字、表达式、单元格引用或文本,它定义了要计数的单元格范围。例如,条件可以表示为 32、">32"、B4、"apples"或 "32"。criteria_range2, criteria2, ...可选。附加的区域及其关联条件。最多允许 127 个区域/条件对。 重要:每一个附加的区域都必须与参数criteria_range1具有相同的行数和列数。这些区域无需彼此相邻。 备注 每个区域的条件一次应用于一个单元格。如果所有的第一个单元格都满足其关联条件,则计数增加 1。如果所有的第二个单元格都满足其关联条件,则计数再增加 1,依此类推,直到计算完所有单元格。如果条件参数是对空单元格的引用,COUNTIFS 会将该单元格的值视为 0。您可以在条件中使用通配符,即问号 (?) 和星号 (*)。问号匹配任意单个字符,星号匹配任意字符串。如果要查找实际的问号或星号,请在字符前键入波形符 (~)。 案例 1案例 2COVARIANCE.P 函数 描述 返回总体协方差,即两个数据集中每对数据点的偏差乘积的平均数。利用协方差确定两个数据集之间的关系。例如,您可检查教育程度与收入是否成正比。 用法 COVARIANCE.P(array1,array2) COVARIANCE.P 函数用法具有下列参数: Array1必需。整数的第一个单元格区域。Array2必需。整数的第二个单元格区域。 备注 参数必须是数字,或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格,则这些值将被忽略;但包含零值的单元格将计算在内。如果 array1 和 array2 所含数据点的个数不等,则 COVARIANCE.P 返回错误值 #N/A。如果 array1 和 array2 当中有一个为空,则 COVARIANCE.P 返回错误值 #DIV/0!。协方差计算公式为其中是样本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2),n 是样本大小。 案例COVARIANCE.S 函数 描述 返回样本协方差,即两个数据集中每对数据点的偏差乘积的平均值。 用法 COVARIANCE.S(array1,array2) COVARIANCE.S 函数用法具有下列参数: Array1必需。整数的第一个单元格区域。Array2必需。整数的第二个单元格区域。 备注 参数必须是数字,或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格,则这些值将被忽略;但包含零值的单元格将计算在内。如果 array1 和 array2 具有不同数量的数据点,则 COVARIANCE.S 返回错误值 #N/A。如果 array1 或 array2 为空或各自仅包含 1 个数据点,则 COVARIANCE.S 返回错误值 #DIV/0!。 案例DEVSQ 函数 描述 返回各数据点与数据均值点之差(数据偏差)的平方和。 用法 DEVSQ(number1, [number2], ...) DEVSQ 函数用法具有下列参数: number1, number2, ... Number1 是必需的,后续数字是可选的。用于计算偏差平方和的 1 到 255 个参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。 备注 参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格,则这些值将被忽略;但包含零值的单元格将计算在内。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本,将会导致错误。偏差平方和的公式为:案例EXPON.DIST 函数 描述 返回指数分布。使用 EXPON.DIST 可以建立事件之间的时间间隔模型,如银行自动提款机支付一次现金所花费的时间。例如,可通过 EXPON.DIST 来确定这一过程最长持续一分钟的发生概率。 用法 EXPON.DIST(x,lambda,cumulative) EXPON.DIST 函数用法具有下列参数: X必需。函数值。Lambda必需。参数值。Cumulative必需。逻辑值,用于指定指数函数的形式。如果 cumulative 为 TRUE,则 EXPON.DIST 返回累积分布函数;如果为 FALSE,则返回概率密度函数。 备注 如果 x 或 lambda 为非数值型,则 EXPON.DIST 返回错误值 #VALUE!。如果 x < 0,则 EXPON.DIST 返回错误值 #NUM!。如果 lambda < 0,则 EXPON.DIST 返回错误值 #NUM!。概率密度函数的公式为:累积分布函数的公式为:案例F.DIST 函数 描述 返回 F 概率分布函数的函数值。使用此函数可以确定两组数据是否存在变化程度上的不同。例如,分析进入中学的男生、女生的考试分数,来确定女生分数的变化程度是否与男生不同。 用法 F.DIST(x,deg_freedom1,deg_freedom2,cumulative) F.DIST 函数用法具有下列参数: X必需。用来计算函数的值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。Cumulative必需。决定函数形式的逻辑值。如果 cumulative 为 TRUE,则 F.DIST 返回累积分布函数;如果为 FALSE,则返回概率密度函数。 备注 如果任一参数为非数值型,则 F.DIST 返回错误值 #VALUE!。如果 x 为负数,则 F.DIST 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整数,则将被截尾取整。如果 deg_freedom1 < 1,则 F.DIST 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom2 < 1,则 F.DIST 返回错误值 #NUM!。 案例F.DIST.RT 函数 描述 返回两个数据集的(右尾)F 概率分布(变化程度)。使用此函数可以确定两组数据是否存在变化程度上的不同。例如,分析进入中学的男生、女生的考试分数,来确定女生分数的变化程度是否与男生不同。 用法 F.DIST.RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2) F.DIST.RT 函数用法具有下列参数: X必需。用来计算函数的值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。 备注 如果任一参数为非数值型,则 F.DIST.RT 返回错误值 #VALUE!。如果 x 为负数,则 F.DIST.RT 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整数,则将被截尾取整。如果 deg_freedom1 < 1,则 F.DIST.RT 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom2 < 1,则 F.DIST.RT 返回错误值 #NUM!。F.DIST.RT 的计算公式为 F.DIST.RT=P( F>x ),其中 F 为呈 F 分布且带有 deg_freedom1 和 deg_freedom2 自由度的随机变量。 案例F.INV 函数 描述 返回 F 概率分布函数的反函数值。如果 p = F.DIST(x,...),则 F.INV(p,...) = x。在 F 检验中,可以使用 F 分布比较两组数据中的变化程度。例如,可以分析美国和加拿大的收入分布,判断两个国家/地区是否有相似的收入变化程度。 用法 F.INV(probability,deg_freedom1,deg_freedom2) F.INV 函数用法具有下列参数: Probability必需。 F 累积分布的概率值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。 备注 如果任一参数为非数值型,则 F.INV 返回错误值 #VALUE!。如果 probability < 0 或 probability > 1,则 F.INV 返回错误值 #NUM!。如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整数,则将被截尾取整。如果deg_freedom1 < 1 或 deg_freedom2 < 1,则 F.INV 返回错误值 #NUM!。 案例F.INV.RT 函数 描述 返回(右尾)F 概率分布函数的反函数值。如果 p = F.DIST.RT(x,...),则 F.INV.RT(p,...) = x。在 F 检验中,可以使用 F 分布比较两组数据中的变化程度。例如,可以分析美国和加拿大的收入分布,判断两个国家/地区是否有相似的收入变化程度。 用法 F.INV.RT(probability,deg_freedom1,deg_freedom2) F.INV.RT 函数用法具有下列参数: Probability必需。 F 累积分布的概率值。Deg_freedom1必需。分子自由度。Deg_freedom2必需。分母自由度。 备注 如果任一参数为非数值型,则 F.INV.RT 返回错误值 #VALUE!。如果 Probability < 0 或 Probability > 1,则 F.INV.RT 返回错误值 #NUM!。如果 Deg_freedom1 或 Deg_freedom2 不是整数,则将被截尾取整。如果 Deg_freedom1 < 1 或 Deg_freedom2 < 1,则 F.INV.RT 返回错误值 #NUM!。如果 Deg_freedom2 < 1 或 Deg_freedom2 ≥ 10^10,则 F.INV.RT 返回错误值 #NUM!。 F.INV.RT 可用于返回 F 分布的临界值。例如,ANOVA 计算的结果常常包括 F 统计值、F 概率和显著水平参数为 0.05 的 F 临界值数据。若要返回 F 的临界值,请将显著水平参数用作为 F.INV.RT 的 probability 参数。 如果已给定概率值,则 F.INV.RT 使用 F.DIST.RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2)=probability 求解数值 x。因此,F.INV.RT 的精度取决于 F.DIST.RT 的精度 F.INV.RT 使用迭代搜索技术。如果搜索在 64 次迭代之后没有收敛,则函数返回错误值 #N/A。 案例F.TEST 函数 描述 返回 F 检验的结果,即当 array1 和 array2 的方差无明显差异时的双尾概率。 使用此函数可确定两个案例是否有不同的方差。例如,给定公立和私立学校的测验分数,可以检验各学校间测验分数的差别程度。 用法 F.TEST(array1,array2) F.TEST 函数用法具有下列参数: Array1必需。第一个数组或数据区域。Array2必需。第二个数组或数据区域。 备注 参数可以是数字,或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格,则这些值将被忽略;但包含零值的单元格将计算在内。如果 array1 或 array2 中数据点的个数少于 2 个,或者 array1 或 array2 的方差为零,则 F.TEST 返回错误值 #DIV/0!。 案例FISHER 函数 描述 返回 x 的 Fisher 变换值。该变换生成一个正态分布而非偏斜的函数。使用此函数可以完成相关系数的假设检验。 用法 FISHER(x) FISHER 函数用法具有下列参数: X必需。要对其进行变换的数值。 备注 如果 x 为非数值型,则 FISHER 返回错误值 #VALUE!。如果 x ≤ -1 或 x ≥ 1,则 FISHER 返回错误值 #NUM!。Fisher 变换的公式为:案例FISHERINV 函数 描述 返回 Fisher 逆变换值。使用该变换可以分析数据区域或数组之间的相关性。如果 y = FISHER(x),则 FISHERINV(y) = x。 用法 FISHERINV(y) FISHERINV 函数用法具有下列参数: Y必需。要对其进行逆变换的数值。 备注 如果 y 为非数值型,则 FISHERINV 返回错误值 #VALUE!。Fisher 逆变换的公式为:案例FORECAST 函数 描述 根据现有值计算或预测未来值。预测值为给定 x 值后求得的 y 值。已知值为现有的 x 值和 y 值,并通过线性回归来预测新值。可以使用该函数来预测未来销售、库存需求或消费趋势等。 用法 FORECAST(x, known_y's, known_x's) FORECAST 函数用法具有下列参数: X必需。需要进行值预测的数据点。Known_y's必需。相关数组或数据区域。Known_x's必需。独立数组或数据区域。 备注 如果 x 为非数值型,则 FORECAST 返回错误值 #VALUE!。如果 known_y's 和 known_x's 为空或含有不同个数的数据点,函数 FORECAST 返回错误值 #N/A。如果 known_x's 的方差为零,则 FORECAST 返回错误值 #DIV/0!。函数 FORECAST 的计算公式为 a+bx,式中:且:且其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。 案例FORECAST.ETS 函数 描述 计算指数平滑( ets )算法的使用" AAA 版本或基于现有值(历史)预测未来值。预测值是指定的目标日期,应为时间线的延续标记中的历史值的延续标记。可以使用此函数来预测未来销售额、库存需求或消费趋势。 此函数需要时间线与不同点间常量步骤进行组织。例如,每月、每年的时间线或数值的日程表的1日的值可能是一个月的时间线的索引。对于此类型的时间线,它与之前的详细数据应用聚合原始非常有用的预测,生成更加精确的预测和结果。 用法 预测. ets ( target_date "、"值"、"时间线",[ seasonality ]、[ data_completion ],[汇总]) FORECAST.ETS 函数用法具有以下参数: target_date必需。要为其预测值的数据点。目标日期可以是日期/时间或数值。如果目标日期按时间前后排列处于历史时间线结束之前,则 FORECAST.ETS 将返回 #NUM! 错误。必需。值是"历史值,您要为其预测下一点。时间线必需。独立数组或数值数据区域。时间线中的日期之间必须有一致步长且不能为零。无需对时间线进行排序,因为 FORECAST.ETS 会对其进行隐式排序,以进行计算。如果无法在提供的时间线中识别一致步长,则 Forecast.ETS 将返回 #NUM! 错误。如果时间线包含重复值,则 Forecast.ETS 将返回 #VALUE! 错误。如果时间线和值的范围大小不同,则 Forecast.ETS 将返回 #N/A 错误。季节性可选。一个数值。默认值为 1,意味着 Excel 自动检测季节性进行预测,并使用正整数作为季节性模式的长度。 0 表示无季节性,意味着预测为线性预测。正整数指示算法使用此长度模式作为季节性。对于其他任何值,FORECAST.ETS 将返回 #NUM! 错误。 最大支持 seasonality 是8,760(一年中的小时数)。该数字上方的任何 seasonality 将导致"# NUM ! 错误。 数据完成可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长,但 FORECAST.ETS 支持最多 30% 的丢失数据,并会自动对其进行调整。 0 表示算法将缺少的点视为零。通过将缺少的点算为邻接点的平均值,默认值 1 将计算缺少的点。聚合可选。虽然时间线需要数据点之间的一致步长,但 FORECAST.ETS 会聚合具有相同时间戳的多个点。聚合参数是一个数值,指明要用于聚合具有相同时间戳的多个值的方法。默认值 0 将使用 AVERAGE,而其他选项为 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。 以上是所有EXCEL的统计函数(3)描述用法以及使用案例。这次分享中存在哪些疑问或者哪些不足,可以在下面进行评论。如果觉得不错,可以分享给你的朋友,让大家一起掌握这些excel的统计函数(3)。

发表评论:

◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。

«    2024年12月    »
1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031
控制面板
您好,欢迎到访网站!
  查看权限
网站分类
搜索
最新留言
    文章归档
      友情链接