我从今天开始分享一些excel的所有函数大全,这次分享给大家统计类函数,使用中遇到哪个统计函数不认识,可以来这里找。
函数 | 说明 | 语法 |
AVEDEV 函数 | 返回数据点与它们的平均值的绝对偏差平均值 | AVEDEV(number1, [number2], ...) |
AVERAGE 函数 | 返回其参数的平均值 | AVERAGE(number1, [number2], ...) |
AVERAGEA 函数 | 返回其参数的平均值,包括数字、文本和逻辑值 例如,如果范围A1:A20 包含数字,则公式 =AVERAGE(A1:A20) 将返回这些数字的平均值。 | AVERAGEA(value1, [value2], ...) |
AVERAGEIF 函数 | 返回区域中满足给定条件的所有单元格的平均值(算术平均值) | AVERAGEIF(range, criteria, [average_range]) |
AVERAGEIFS 函数 | 返回满足多个条件的所有单元格的平均值(算术平均值) | AVERAGEIFS(average_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...) |
BETA.DIST 函数 | 返回 beta 累积分布函数 Beta 分布通常用于研究样本中一定部分的变化情况,例如,人们一天中看电视的时间比率。 | BETA.DIST(x,alpha,beta,cumulative,[A],[B]) |
BETA.INV 函数 | 返回指定 beta 分布的累积分布函数的反函数 | BETA.INV(probability,alpha,beta,[A],[B]) |
BINOM.DIST 函数 | 返回一元二项式分布的概率 例如,BINOM.DIST 可以计算三个即将出生的婴儿中两个是男孩的概率。 | BINOM.DIST(number_s,trials,probability_s,cumulative) |
BINOM.DIST.RANGE 函数 | 使用二项式分布返回试验结果的概率 | BINOM.DIST.RANGE(trials,probability_s,number_s,[number_s2]) |
BINOM.INV 函数 | 返回使累积二项式分布小于或等于临界值的最小值 | BINOM.INV(trials,probability_s,alpha) |
CHISQ.DIST 函数 | 返回累积 beta 概率密度函数 例如人们一天中用来看电视的时间所占的比例。 | CHISQ.DIST(x,deg_freedom,cumulative) |
CHISQ.DIST.RT 函数 | 返回 χ2 分布的单尾概率 | CHISQ.DIST.RT(x,deg_freedom) |
CHISQ.INV 函数 | 返回累积 beta 概率密度函数 例如人们一天中用来看电视的时间所占的比例。 | CHISQ.INV(probability,deg_freedom) |
CHISQ.INV.RT 函数 | 返回 χ2 分布的单尾概率的反函数 | CHISQ.INV.RT(probability,deg_freedom) |
CHISQ.TEST 函数 | 返回独立性检验值 | CHISQ.TEST(actual_range,expected_range) |
CONFIDENCE.NORM 函数 | 返回总体平均值的置信区间 | CONFIDENCE.NORM(alpha,standard_dev,size) |
CONFIDENCE.T 函数 | 返回总体平均值的置信区间(使用学生 t-分布) | CONFIDENCE.T(alpha,standard_dev,size) |
CORREL 函数 | 返回两个数据集之间的相关系数 例如,您可以检查一个位置的平均温度和空调使用情况之间的关系。 | CORREL(array1,array2) |
COUNT 函数 | 计算包含数字的单元格个数以及参数列表中数字的个数。 可以输入以下公式计算区域 A1:A20 中数字的个数:=COUNT(A1:A20)。 | COUNT(value1, [value2], ...) |
COUNTA 函数 | 计算参数列表中值的个数 | COUNTA(value1, [value2], ...) |
COUNTBLANK 函数 | 计算区域内空白单元格的数量 | COUNTBLANK(range) |
COUNTIF 函数 | 计算区域内符合给定条件的单元格的数量 | COUNTIF(要检查哪些区域? 要查找哪些内容?) |
COUNTIFS 函数 | 计算区域内符合多个条件的单元格的数量 | COUNTIFS(criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2],…) |
COVARIANCE.P 函数 | 返回协方差(成对偏差乘积的平均值) 例如,您可检查教育程度与收入是否成正比。 | COVARIANCE.P(array1,array2) |
COVARIANCE.S 函数 | 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 | COVARIANCE.S(array1,array2) |
DEVSQ 函数 | 返回偏差的平方和 | DEVSQ(number1, [number2], ...) |
EXPON.DIST 函数 | 返回指数分布 如银行自动提款机支付一次现金所花费的时间。 | EXPON.DIST(x,lambda,cumulative) |
F.DIST 函数 | 返回 F 概率分布 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。 | F.DIST(x,deg_freedom1,deg_freedom2,cumulative) |
F.DIST.RT 函数 | 返回 F 概率分布 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。 | F.DIST.RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2) |
F.INV 函数 | 返回 F 概率分布的反函数 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。 | F.INV(probability,deg_freedom1,deg_freedom2) |
F.INV.RT 函数 | 返回 F 概率分布的反函数 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。 | F.INV.RT(probability,deg_freedom1,deg_freedom2) |
F.TEST 函数 | 返回 F 检验的结果 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。 | F.TEST(array1,array2) |
FISHER 函数 | 返回 Fisher 变换值 | FISHER(x) |
FISHERINV 函数 | 返回 Fisher 变换的反函数 | FISHERINV(y) |
FORECAST 函数 | 返回线性趋势值 | FORECAST(x, known_y's, known_x's) |
FORECAST.ETS 函数 | 通过使用指数平滑 (ETS) 算法的 AAA 版本,返回基于现有(历史)值的未来值 例如,预测未来销售额、库存需求或消费趋势。 | FORECAST. ets ( target_date "、"值"、"时间线",[ seasonality ]、[ data_completion ],[汇总]) |
FORECAST.ETS.CONFINT 函数 | 返回指定目标日期预测值的置信区间 | FORECAST. ets . confint ( target_date "、"值"、"时间线",[ confidence_level ]、[ seasonality ],[ data_completion ],[汇总]) |
FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数 | 返回 Excel 针对指定时间系列检测到的重复模式的长度 | FORECAST.ETS.SEASONALITY(值, 时间线,[data_completion], [聚合]) |
FORECAST.ETS.STAT 函数 | 返回作为时间序列预测的结果的统计值。 | FORECAST.ETS.STAT(值, 时间线, statistic_type, [季节性], [data_completion], [聚合]) |
FORECAST.LINEAR 函数 | 返回基于现有值的未来值 预测未来销售、库存需求或消费趋势等 | FORECAST.LINEAR( x , known _ y ' s , known _ x ' s ) |
FREQUENCY 函数 | 以垂直数组的形式返回频率分布 | FREQUENCY(data_array, bins_array) |
GAMMA 函数 | 返回 γ 函数值 | GAMMA(number) |
GAMMA.DIST 函数 | 返回 γ 分布 | GAMMA.DIST(x,alpha,beta,cumulative) |
GAMMA.INV 函数 | 返回 γ 累积分布函数的反函数 | GAMMA.INV(probability,alpha,beta) |
GAMMALN 函数 | 返回 γ 函数的自然对数,Γ(x) | GAMMALN(x) |
GAMMALN.PRECISE 函数 | 返回 γ 函数的自然对数,Γ(x) | GAMMALN.PRECISE(x) |
GAUSS 函数 | 返回小于标准正态累积分布 0.5 的值 | GAUSS(z) |
GEOMEAN 函数 | 返回几何平均值 | GEOMEAN(number1, [number2], ...) |
GROWTH 函数 | 返回指数趋势值 | GROWTH(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const]) |
HARMEAN 函数 | 返回调和平均值 | HARMEAN(number1, [number2], ...) |
HYPGEOM.DIST 函数 | 返回超几何分布 | HYPGEOM.DIST(sample_s,number_sample,population_s,number_pop,cumulative) |
INTERCEPT 函数 | 返回线性回归线的截距 例如,当您在室温或更高温度的情况下采集数据点时,您可以使用 INTERCEPT 函数预测金属在 0°C 时的电阻。 | INTERCEPT(known_y's, known_x's) |
KURT 函数 | 返回数据集的峰值 | KURT(number1, [number2], ...) |
LARGE 函数 | 返回数据集中第 k 个最大值 | LARGE(array,k) |
LINEST 函数 | 返回线性趋势的参数 | LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats]) |
LOGEST 函数 | 返回指数趋势的参数 | LOGEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats]) |
LOGNORM.DIST 函数 | 返回对数累积分布函数 | LOGNORM.DIST(x,mean,standard_dev,cumulative) |
LOGNORM.INV 函数 | 返回对数累积分布的反函数 | LOGNORM.INV(probability, mean, standard_dev) |
MAX 函数 | 返回参数列表中的最大值 | MAX(number1, [number2], ...) |
MAXA 函数 | 返回参数列表中的最大值,包括数字、文本和逻辑值 | MAXA(value1,[value2],...) |
MAXIFS 函数 | 返回一组给定条件或标准指定的单元格之间的最大值 | MAXIFS (max_range,criteria_range1,criteria1,[criteria_range2,criteria2],...) |
MEDIAN 函数 | 返回给定数值集合的中值 | MEDIAN(number1, [number2], ...) |
MIN 函数 | 返回参数列表中的最小值 | MIN(number1, [number2], ...) |
MINA 函数 | 返回参数列表中的最小值,包括数字、文本和逻辑值 | MINA(value1, [value2], ...) |
MINIFS 函数 | 返回一组给定条件或标准指定的单元格之间的最小值。 | MINIFS(min_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...) |
MODE.MULT 函数 | 返回一组数据或数据区域中出现频率最高或重复出现的数值的垂直数组 | MODE.MULT((number1,[number2],...) |
MODE.SNGL 函数 | 返回在数据集内出现次数最多的值 | MODE.SNGL(number1,[number2],...) |
NEGBINOM.DIST 函数 | 返回负二项式分布 例如,如果要找 10 个反应敏捷的人,且已知候选人符合相关条件的概率为 0.3。 NEGBINOM.DIST 将计算出在找到 10 个合格候选人之前,需面试特定数目的不合格候选人的概率。 | NEGBINOM.DIST(number_f,number_s,probability_s,cumulative) |
NORM.DIST 函数 | 返回正态累积分布 | NORM.DIST(x,mean,standard_dev,cumulative) |
NORM.INV 函数 | 返回正态累积分布的反函数 | NORM.INV(probability,mean,standard_dev) |
NORM.S.DIST 函数 | 返回标准正态累积分布 | NORM.S.DIST(z,cumulative) |
NORM.S.INV 函数 | 返回标准正态累积分布函数的反函数 | NORM.S.INV(probability) |
PEARSON 函数 | 返回 Pearson 乘积矩相关系数 | PEARSON(array1, array2) |
PERCENTILE.EXC 函数 | 返回某个区域中的数值的第 k 个百分点值,此处的 k 的范围为 0 到 1(不含 0 和 1) | PERCENTILE.EXC(array,k) |
PERCENTILE.INC 函数 | 返回区域中数值的第 k 个百分点的值 | PERCENTRANK.INC(array,x,[significance]) |
PERCENTRANK.EXC 函数 | 将某个数值在数据集中的排位作为数据集的百分点值返回,此处的百分点值的范围为 0 到 1(不含 0 和 1) | PERCENTRANK.EXC(array,x,[significance]) |
PERCENTRANK.INC 函数 | 返回数据集中值的百分比排位 | PERCENTRANK.INC(array,x,[significance]) |
PERMUT 函数 | 返回给定数目对象的排列数 | PERMUT(number, number_chosen) |
PERMUTATIONA 函数 | 返回可从总计对象中选择的给定数目对象(含重复)的排列数 | PERMUTATIONA(number, number-chosen) |
PHI 函数 | 返回标准正态分布的密度函数值 | PHI(x) |
POISSON.DIST 函数 | 返回泊松分布 例如 1 分钟内到达收费停车场的汽车数。 | POISSON.DIST(x,mean,cumulative) |
PROB 函数 | 返回区域中的数值落在指定区间内的概率 | PROB(x_range, prob_range, [lower_limit], [upper_limit]) |
QUARTILE.EXC 函数 | 基于百分点值返回数据集的四分位,此处的百分点值的范围为 0 到 1(不含 0 和 1) | QUARTILE.EXC(array,quart) |
QUARTILE.INC 函数 | 返回一组数据的四分位点 例如,您可以使用 QUARTILE.INC 查找总体中前 25% 的收入值。 | QUARTILE.INC(array,quart) |
RANK.AVG 函数 | 返回一列数字的数字排位 如果多个值具有相同的排位,则将返回平均排位。 | RANK.AVG(number,ref,[order]) |
RANK.EQ 函数 | 返回一列数字的数字排位 如果多个值具有相同的排位,则返回该组值的最高排位。 | RANK.EQ(number,ref,[order]) |
RSQ 函数 | 返回 Pearson 乘积矩相关系数的平方 | RSQ(known_y's,known_x's) |
SKEW 函数 | 返回分布的不对称度 | SKEW(number1, [number2], ...) |
SKEW.P 函数 | 返回一个分布的不对称度:用来体现某一分布相对其平均值的不对称程度 | SKEW.P(number 1, [number 2],…) |
SLOPE 函数 | 返回线性回归线的斜率 | SLOPE(known_y's, known_x's) |
SMALL 函数 | 返回数据集中的第 k 个最小值 | SMALL(array,k) |
STANDARDIZE 函数 | 返回正态化数值 | STANDARDIZE(x, mean, standard_dev) |
STDEV.P 函数 | 基于整个样本总体计算标准偏差 | STDEV.P(number1,[number2],...) |
STDEV.S 函数 | 基于样本估算标准偏差 | STDEV.S(number1,[number2],...) |
STDEVA 函数 | 基于样本(包括数字、文本和逻辑值)估算标准偏差 | STDEVA(value1, [value2], ...) |
STDEVPA 函数 | 基于样本总体(包括数字、文本和逻辑值)计算标准偏差 | STDEVPA(value1, [value2], ...) |
STEYX 函数 | 返回通过线性回归法预测每个 x 的 y 值时所产生的标准误差 | STEYX(known_y's, known_x's) |
T.DIST 函数 | 返回学生 t-分布的百分点(概率) | T.DIST(x,deg_freedom, cumulative) |
T.DIST.2T 函数 | 返回学生 t-分布的百分点(概率) | T.DIST.2T(x,deg_freedom) |
T.DIST.RT 函数 | 返回学生 t-分布 | T.DIST.RT(x,deg_freedom) |
T.INV 函数 | 返回作为概率和自由度函数的学生 t 分布的 t 值 | T.INV(probability,deg_freedom) |
T.INV.2T 函数 | 返回学生 t-分布的反函数 | T.INV.2T(probability,deg_freedom) |
T.TEST 函数 | 返回与学生 t-检验相关的概率 | T.TEST(array1,array2,tails,type) |
TREND 函数 | 返回线性趋势值 | TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const]) |
TRIMMEAN 函数 | 返回数据集的内部平均值 | TRIMMEAN(array, percent) |
VAR.P 函数 | 计算基于样本总体的方差 | VAR.P(number1,[number2],...) |
VAR.S 函数 | 基于样本估算方差 | VAR.S(number1,[number2],...) |
VARA 函数 | 基于样本(包括数字、文本和逻辑值)估算方差 | VARA(value1, [value2], ...) |
VARPA 函数 | 基于样本总体(包括数字、文本和逻辑值)计算标准偏差 | WEIBULL.DIST(x,alpha,beta,cumulative) |
WEIBULL.DIST 函数 | 返回 Weibull 分布 例如计算设备出现故障的平均时间。 | WEIBULL.DIST(x,alpha,beta,cumulative) |
Z.TEST 函数 | 返回 z 检验的单尾概率值 | Z.TEST(array,x,[sigma]) |
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