(十)統計函數
1.AVEDEV
用途：返回一組資料與其平均值的絕對偏差的平均值，該函數可以評測資料(例如學生的某科考試成績)的離散度。
語法：AVEDEV(number1，number2，...) 參數：Number1、number2、...是用來計算絕對偏差平均值的一組參數，其個數可以在1～30 個之間。 實例：如果A1=79、A2=62、A3=45、A4= 90、A5=25， 則公式“=AVEDEV(A1：A5)”返回20.16。
2.AVERAGE
用途：計算所有參數的算術平均值。 語法：AVERAGE(number1，number2，...)。 參數：Number1、number2、...是要計算平均值的1～30 個參數。 實例：如果A1：A5 區域命名為分數，其中的數值分別為100、70、92、47 和82， 則公式“=AVERAGE(分數)”返回78.2。
3.AVERAGEA
用途：計算參數清單中數值的平均值。它與AVERAGE 函數的區別在於不僅數位，而且文本和邏輯值(如TRUE 和FALSE) 也參與計算。 語法：AVERAGEA(value1，value2，...) 參數：Value1、value2、...為需要計算平均值的1至30 個單格、單格區域或數值。 實例：如果A1=76、A2=85、A3=TRUE，則公式“=AVERAGEA(A1:A3)”返回54(即76+85+1/3=54)。
4.BETADIST
用途：返回Beta 分佈累積函數的函數值。Beta 分佈累積函數通常用於研究樣本集合中某些事物的發生和變化情況。例如，人們一天中看電視的時間比率。 語法：BETADIST(x，alpha，beta，A，B)參數：X 用來進行函數計算的值，須居於可選性上下界(A和B)之間。Alpha 分佈的參數。Beta 分佈的參數。A 是數值x 所屬區間的可選下界，B是數值x所屬區間的可選上界。 實例：公式“=BETADIST(2，8，10，1，3)”返回0.685470581。
5.BETAINV
用途：返回beta 分佈累積函數的逆函數值。即，如果probability=BETADIST(x，...)，則BETAINV(probability， ...)=x。beta 分佈累積函數可用於專案設計，在給出期望的完成時間和變化參數後，模擬可能的完成時間。 語法：BETAINV(probability，alpha，beta，A，B) 參數：Probability 為Beta分佈的概率值，Alpha 分佈的參數，Beta 分佈的參數，A 數值x所屬區間的可選下界，B 數值x所屬區間的可選上界。 實例：公式“=BETAINV(0.685470581，8，10，1， 3)”返回2。
6.BINOMDIST
用途：返回一元二項式分佈的概率值。BINOMDIST 函數適用於固定次數的獨立實驗，實驗的結果只包含成功或失敗二種情況，且成功的概率在實驗期間固定不變。例如，它可以計算擲10 次硬幣時正面朝上6 次的概率。 語法：BINOMDIST(number_s，trials，probability_s，cumulative)參數：Number_s為實驗成功的次數，Trials為獨立實驗
的次數，Probability_s為一次實驗中成功的概率，Cumulative 是一個邏輯值，用於確定函數的形式。如果cumulative 為TRUE，則BINOMDIST 函數返回累積分佈函數，即至多number_s 次成功的概率；如果為FALSE，返回概率密
度函數，即number_s 次成功的概率。 實例：拋硬幣的結果不是正面就是反面，第一次拋硬幣為正面的概率是0.5。則擲硬幣10 次中6 次的計算公式為“=BINOMDIST(6，10，0.5，FALSE)”，計算的結果等於0.205078
7.CHIDIST
用途：返回c2 分佈的單尾概率。c2 分佈與c2 檢驗相關。使用c2 檢驗可以比較觀察值和期望值。例如，某項遺傳學實驗假設下一代植物將呈現出某一組顏色。使用此函數比較觀測結果和期望值，可以確定初始假設是否有效。
語法：CHIDIST(x，degrees_freedom) 參數：X是用來計算c2 分佈單尾概率的數值，Degrees_freedom 是自由度。
實例：公式“=CHIDIST(1，2)”的計算結果等於0.606530663。
8.CHIINV
用途：返回c2 分佈單尾概率的逆函數。如果probability=CHIDIST(x，?)， 則CHIINV(probability， ?)=x。使用此函數比較觀測結果和期望值，可以確定初始假設是否有效。 語法：CHIINV(probability，degrees_freedom) 參數：Probability為c2 分佈的單尾概率，Degrees_freedom 為自由度。 實例：公式“=CHIINV(0.5，2)”返回1.386293564。
9.CHITEST
用途：返回相關性檢驗值，即返回c2 分佈的統計值和相應的自由度，可使用c2 檢驗確定假設值是否被實驗所證實。
語法：CHITEST(actual_range，expected_range) 參數：Actual_range是包含觀察值的資料區域，Expected_range 是包含行列匯總的乘積與總計值之比的資料區域。 實例：如果A1=1、A2=2、A3=3、B1=4、B2=5、B3=6，則公式“=CHITEST(A1:A3，B1:B3)”返回0.062349477。
10.CONFIDENCE
用途：返回總體平均值的置信區間，它是樣本平均值任意一側的區域。例如，某班學生參加考試，依照給定的置信度，可以確定該次考試的最低和最高分數。 語法：CONFIDENCE(alpha，standard_dev，size)。 參數：Alpha 是用於計算置信度(它等於100*(1-alpha)%， 如果alpha 為0 .05，則置信度為95%)的顯著水準參數，Standard_dev 是資料區域的總體標準偏差，Size 為樣本容量。實例：假設樣本取自46 名學生的考試成績，他們的平均分為60，總體標準偏差為5 分，則平均分在下列區域內的置信度為95%。公式“=CONFIDENCE(0.05，5，46)”返回1.44，
即考試成績為60±1.44 分。
11.CORREL
用途：返回單格區域array1 和array2 之間的相關係數。它可以確定兩個不同事物之間的關係，例如檢測學生的物理與數學學習成績之間是否關聯。 語法：CORREL(array1，array2) 參數：Array1第一組數值單格區域。Array2第二組數值單格區域。 實例：如果A1=90、A2=86、A3=65、A4=5 4、A5=36、B1=8 9、B2=83、B3=60、B4=50、B5=32，則公式“=CORREL(A1:A5，B1:B5)”返回0.998876229，可以看出A、B兩列資料具有很高的相關性。
12.COUNT
用途：返回數字參數的個數。它可以統計陣列或單格區域中含有數位的單格個數。 語法：COUNT(value1，value2，...)。 參數：Value1，value2，...是包含或引用各種類型資料的參數(1～30個)，其中只有數位類型的資料才能被統計。 實例：如果A1=90、A2=人數、A3=〞〞、A4=54、A5=36，則公式“=COUNT(A1:A5)”返回3。29
13.COUNTA
用途：返回參數組中非空值的數目。利用函數COUNTA 可以計算陣列或單格區域中資料項目的個數。 語法：COUNTA(value1，value2，...) 說明：Value1，value2，...所要計數的值，參數個數為1～30 個。在這種情況下的參數可以是任何類型，它們包括空格但不包括空白單格。如果參數是陣列或單格引用，則陣列或引用中的空白單格將被忽略。如果不需要統計邏輯值、文字或錯誤值，則應該使用COUNT 函數。 實例：如果A1=6.28、A2=3.74，其餘單格為空，則公式“=COUNTA(A1:A7)”的計算結果等於2。
14.COUNTBLANK
用途：計算某個單格區域中空白單格的數目。 語法：COUNTBLANK(range) 參數：Range為需要計算其中空白單格數目的區域。 實例：如果A1=88、A2=55、A3=""、A4= 72、A5=""， 則公式“=COUNTBLANK(A1:A5)”返回2。
15.COUNTIF
用途：計算區域中滿足給定條件的單格的個數。 語法：COUNTIF(range，criteria) 參數：Range為需要計算其中滿足條件的單格數目的單格區域。Criteria 為確定哪些單格將被計算在內的條件，其形式可以為數位、運算式或文本。
16.COVAR
用途：返回協方差，即每對數據點的偏差乘積的平均數。利用協方差可以研究兩個資料集合之間的關係。 語法：COVAR(array1，array2) 參數：Array1是第一個所含資料為整數的單格區域，Array2 是第二個所含資料為整數的單格區域。 實例：如果A1=3、A2=2、A3=1、B1=3600、B2=1500、B3=800， 則公式“=COVAR(A1:A3，B1:B3)”返回933.3333333。
17.CRITBINOM
用途：返回使累積二項式分佈大於等於臨界值的最小值，其結果可以用於品質檢驗。例如決定最多允許出現多少個有缺陷的部件，才可以保證當整個產品在離開裝配線時檢驗合格。語法：CRITBINOM(trials，probability_s，alpha)
參數：Trials 是伯努利實驗的次數，Probability_s 是一次試驗中成功的概率，Alpha是臨界值。 實例：公式“=CRITBINOM(10，0.9，0.75)”返回10。
18.DEVSQ
用途：返回資料點與各自樣本平均值的偏差的平方和。 語法：DEVSQ(number1，number2，...) 參數：Number1、number2、...是用於計算偏差平方和的1 到30 個參數。它們可以是用逗號分隔的數值，也可以是陣列引用。實例：如果A1=90、A2=86、A3=65、A4= 54、A5=36， 則公式“=DEVSQ(A1：A5)”返回2020.8。
19.EXPONDIST
用途：返回指數分佈。該函數可以建立事件之間的時間間隔模型，如估計銀行的自動取款機支付一次現金所花費的時間，從而確定此過程最長持續一分鐘的發生概率。 語法：EXPONDIST(x，lambda，cumulative)。 參數：X函數的數值，Lambda參數值，Cumulative為確定指數函數形式的邏輯值。如果cumulative 為TRUE，EXPONDIST 返回累積分佈函數；如果cumulative 為FALSE， 則返回概率密度函數。 實例：公式“=EXPONDIST(0.2，10，TRUE)”返回0.864665，=EXPONDIST(0.2，10，FALSE)返回1.353353。
20.FDIST
用途：返回F 概率分佈，它可以確定兩個資料系列是否存在變化程度上的不同。例如，通過分析某一班級男、女生的考試分數，確定女生分數的變化程度是否與男生不同。 語法：FDIST(x，degrees_freedom1，degrees_freedom2)
參數：X是用來計算概率分佈的區間點，Degrees_freedom1 是分子自由度，Degrees_freedom2是分母自由度。
實例：公式“=FDIST(1，90，89)”返回0.500157305。
21.FINV
用途：返回F 概率分佈的逆函數值，即F 分佈的臨界值。如果p=FDIST(x，.)，則FINV(p，.)=x。 語法：FINV(probability，degrees_freedom1，degrees_freedom2) 參數：Probability是累積F 分佈的概率值，Degrees_freedom1 是分子自由度，Degrees_freedom2是分母自由度。 實例：公式“=FINV(0.1，86，74)”返回1.337888023。
22.FISHER
用途：返回點x的Fisher變換。該變換生成一個近似正態分佈而非偏斜的函數，使用此函數可以完成相關係數的假設性檢驗。 語法：FISHER(x) 參數：X為一個數字，在該點進行變換。 實例：公式“=FISHER(0.55)”返回0.618381314。
23.FISHERINV
用途：返回Fisher 變換的逆函數值，如果y=FISHER(x)， 則FISHERINV(y)=x。上述變換可以分析資料區域或陣列之間的相關性。 語法：FISHERINV(y) 參數：Y為一個數值，在該點進行反變換。 實例：公式“=FISHERINV(0.765)”返回0.644012628。
24.FORECAST
用途：根據一條線性回歸擬合線返回一個預測值。使用此函數可以對未來銷售額、庫存需求或消費趨勢進行預測。
語法：FORECAST(x，known_y's，known_x's)。參數：X為需要進行預測的資料點的X 座標(引數值)。Known_y's 是從滿足線性擬合直線y=kx+b 的點集合中選出的一組已知的y 值，Known_x's是從滿足線性擬合直線y=kx+b
的點集合中選出的一組已知的x值。 實例：公式“=FORECAST(16，{7，8，9，11，15}，{21，26，32，36，42})”返回4.378318584。
25.FREQUENCY
用途：以一列垂直陣列返回某個區域中資料的頻率分佈。它可以計算出在給定的值域和接收區間內，每個區間包含的資料個數。 語法：FREQUENCY(data_array，bins_array) 參數：Data_array是用來計算頻率一個陣列，或對陣列
單元區域的引用。Bins_array是資料接收區間，為一陣列或對陣列區域的引用，設定對data_array 進行頻率計算的分段點。
26.FTEST
用途：返回F 檢驗的結果。它返回的是當陣列1 和陣列2 的方差無明顯差異時的單尾概率，可以判斷兩個樣本的方差是否不同。例如，給出兩個班級同一學科考試成績，從而檢驗是否存在差別。 語法：FTEST(array1，array2)
參數：Array1是第一個陣列或資料區域，Array2是第二個陣列或資料區域。 實例：如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=4 9、A5=92、A6=8 8、A7=96， B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92， 則公式“=FTEST(A1:A7，B1:B7)”返回0.519298931。
27.GAMMADIST
用途：返回伽瑪分佈。可用它研究具有偏態分佈的變數，通常用於排隊分析。 語法：GAMMADIST(x，alpha，beta，cumulative)。 參數：X 為用來計算伽瑪分佈的數值，Alph a是γ分佈參數，Betaγ分佈的一個參數。如果beta=1，GAMMADIST 函數返回標準伽瑪分佈。Cumulative為一邏輯值，決定函數的形式。如果cumulative 為TRUE，GAMMADIST 函數返回累積分佈函數；如果為FALSE，則返回概率密度函數。 實例：公式“=GAMMADIST(10，9，2，FALSE)”的計算結果等於0.032639，=GAMMADIST(10，9，2， TRUE)返回0.068094。
28.GAMMAINV
用途：返回具有給定概率的伽瑪分佈的區間點，用來研究出現分佈偏斜的變數。如果P=GAMMADIST(x，...)，則
GAMMAINV(p，...)=x。語法：GAMMAINV(probability，alpha，beta)參數：Probability為伽瑪分佈的概率值，Alphaγ分佈參數，Betaγ 分佈參數。如果beta=1， 函數GAMMAINV 返回標準伽瑪分佈。 實例：公式“=GAMMAINV(0.05，8， 2)”返回7.96164386。
29.GAMMALN
用途：返回伽瑪函數的自然對數Γ(x)。 語法：GAMMALN(x) 參數：X為需要計算GAMMALN 函數的數值。
實例：公式“=GAMMALN(6)”返回4.787491743。
30.GEOMEAN
用途：返回正數陣列或資料區域的幾何平均值。可用于計算可變複利的平均增長率。語法：GEOMEAN(number1，number2，...) 參數：Number1，number2，...為需要計算其平均值的1 到30 個參數，除了使用逗號分隔數值的形式外，還可使用陣列或對陣列的引用。 實例：公式“=GEOMEAN(1.2，1.5，1.8，2.3，2.6，2.8， 3)”的計算結果是2.069818248。
31.GROWTH
用途：給定的資料預測指數增長值。根據已知的x值和y 值，函數GROWTH 返回一組新的x值對應的y 值。通常使用GROWTH 函數擬合滿足給定x值和y 值的指數曲線。 語法：GROWTH(known_y's，known_x's，new_x's，const)
參數：Known_y's 是滿足指數回歸擬合曲線y=b*m^x 的一組已知的y 值；Known_x's 是滿足指數回歸擬合曲線y=b*m^x 的一組已知的x值的集合(可選參數)；New_x's是一組新的x 值，可通過GROWTH 函數返回各自對應的y 值；Const 為一邏輯值，指明是否將係數b 強制設為1，如果const 為TRUE 或省略，b 將參與正常計算。如果const 為FALSE，b 將被設為1， m值將被調整使得y=m^x。
32.HARMEAN
用途：返回資料集合的調和平均值。調和平均值與倒數的算術平均值互為倒數。調和平均值總小於幾何平均值，而幾何平均值總小於算術平均值。 語法：HARMEAN(number1，number2，...) 參數：Number1，number2，...是需要計算其平均值的1 到30 個參數。可以使用逗號分隔參數的形式，還可以使用陣列或陣列的引用。 實例：公式“=HARMEAN(66，88， 92)”返回80.24669604。
33.HYPGEOMDIST
用途：返回超幾何分佈。給定樣本容量、樣本總體容量和樣本總體中成功的次數，HYPGEOMDIST 函數返回樣本取得給定成功次數的概率。 語法：HYPGEOMDIST(sample_s，number_sample，population_s，number_population)
參數：Sample_s為樣本中成功的次數，Number_sample為樣本容量。Population_s為樣本總體中成功的次數，Number_population 為樣本總體的容量。 實例：如果某個班級有42 名學生。其中22 名是男生，20 名是女生。如果隨機選出6 人，則其中恰好有三名女生的概率公式是：“=HYPGEOMDIST(3，6，20，42)”，返回的結果為0.334668627。
34.INTERCEPT
用途：利用已知的x值與y 值計算直線與y 軸的截距。當已知引數為零時，利用截距可以求得因變數的值。
語法：INTERCEPT(known_y's，known_x's) 參數：Known_y's 是一組因變數資料或資料組，Known_x's 是一組引數資料或資料組。 實例：如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=4 9、A5=92、A6=8 8、A7=96， B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92， 則公式“=INTERCEPT(A1:A7，B1:B7)”返回87.61058785。
35.KURT
用途：返回資料集的峰值。它反映與正態分佈相比時某一分佈的尖銳程度或平坦程度，正峰值表示相對尖銳的分佈，負峰值表示相對平坦的分佈。 語法：KURT(number1，number2，...) 參數：Number1，number2，...為需要計算其峰值的1 到30 個參數。它們可以使用逗號分隔參數的形式，也可以使用單一陣列，即對陣列單格的引用。實例：如果某次學生考試的成績為A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96， 則公式“=KURT(A1:A7)”返回-1.199009798，說明這次的成績相對正態分佈是一比較平坦的分佈。
36.LARGE
用途：返回某一資料集中的某個最大值。可以使用LARGE 函數查詢考試分數集中第一、第二、第三等的得分。
語法：LARGE(array，k) 參數：Array 為需要從中查詢第k 個最大值的陣列或資料區域，K為返回值在陣列或資料單格區域裏的位置(即名次)。 實例：如果B1=59、B2=70、B3=80、B4=9 0、B5=89、B6=8 4、B7=92，，則公式“=LARGE(B1，B7，2)”返回90。
37.LINEST
用途：使用最小二乘法對已知數據進行最佳直線擬合，並返回描述此直線的陣列。 語法：LINEST(known_y's，known_x's，const，stats) 參數：Known_y's是運算式y=mx+b 中已知的y 值集合， Known_x's 是關係運算式y=mx+b 中已知的可選x值集合，Const 為一邏輯值，指明是否強制使常數b 為0，如果const 為TRUE 或省略，b 將參與正常計算。如果const 為FALSE，b 將被設為0，並同時調整m值使得y=mx。Stats為一邏輯值， 指明是否返回附加回歸統計值。如果stats 為TRUE，函數LINEST 返回附加回歸統計值。如果stats 為FALSE 或省略，函數LINEST 只返回係數m和常數項b。 實例：如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=4 9、A5=92、A6=8 8、A7=96， B1=59、B2=70、B3=80、B4=90、B5=89、B6=84、B7=92， 則陣列公式“{=LINEST(A1:A7，B1:B7)}”返回-0.174244885、
-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885、-0.174244885。 32
38.LOGEST
用途：在回歸分析中，計算最符合觀測資料組的指數回歸擬合曲線，並返回描述該曲線的陣列。 語法：LOGEST(known_y's，known_x's，const，stats) 參數：Known_y's是一組符合y=b*m＾x 函數關係的y 值的集合，Known_x's是一組符合y=b*m＾x 運算關係的可選x 值集合，Const 是指定是否要設定常數b 為1 的邏輯值，如果
const 設定為TRUE 或省略，則常數項b 將通過計算求得。 實例：如果某公司的新產品銷售額呈指數增長，依次為A1=33100、A2=47300、A3=69000、A4=102000、A5=150000和A6=220000， 同時B1=11、B2=1 2、B3=13、B4=14、B5=15、B6=16。則使用陣列公式“{=LOGEST(A1:A6，B1:B6，TRUE，TRUE)}”， 在C1:D5 單格內得到的計算結果是：1.463275628、495.3047702、0.002633403、0.035834282、0.99980862、0.011016315、20896.8011、4、2.53601883和0.000485437。
39.LOGINV
用途：返回x的對數正態分佈累積函數的逆函數，此處的ln(x)是含有mean(平均數)與standard-dev(標準差)參數的
正態分佈。如果p=LOGNORMDIST(x，...)，那麼LOGINV(p，...)=x。 語法：LOGINV(probability，mean，standard_dev)
參數：Probability 是與對數正態分佈相關的概率，Mean 為ln(x)的平均數，Standard_dev為ln(x)的標準偏差。
實例：公式“=LOGINV(0.036，2.5，1.5)”返回0.819815949。
40.LOGNORMDIST
用途：返回x的對數正態分佈的累積函數，其中ln(x)是服從參數為mean和standard_dev 的正態分佈。使用此函數可以分析經過對數變換的資料。 語法：LOGNORMDIST(x，mean，standard_dev) 參數：X 是用來計算函數的數值，Mean 是ln(x)的平均值，Standard_dev 是ln(x)的標準偏差。 實例：公式“=LOGNORMDIST(2，5.5，1.6)”返回
0.001331107。
41.MAX
用途：返回資料集中的最大數值。 語法：MAX(number1，number2，...) 參數：Number1，number2，...是需要找出最大數值的1 至30 個數值。實例：如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=4 9、A5=92、A6=8 8、A7=96，則公式“=MAX(A1:A7)”返回96。
42.MAXA
用途：返回資料集中的最大數值。它與MAX 的區別在於文本值和邏輯值(如TRUE 和FALS E)作為數字參與計算。
語法：MAXA(value1，value2，...) 參數：Value1，Value2，...為需要從中查找最大數值的1 到30 個參數。 例：如果A1:A5 包含0 、0.2、0.5、0.4和TRUE，則： MAXA(A1:A5)返回1。
43.MEDIAN
用途：返回給定數值集合的中位數(它是在一組資料中居於中間的數。換句話說，在這組數據中，有一半的數據比它大，有一半的數據比它小)。 語法：MEDIAN(number1，number2，...) 參數：Number1，number2，...是需要找出中位數的1 到30 個數位參數。 實例：MEDIAN(11，12，13，14， 15)返回13；MEDIAN(1， 2，3，4，5，6)返回3.5，即3 與4 的平均值。
44.MIN
用途：返回給定參數表中的最小值。 語法：MIN(number1，number2，...)。 參數：Number1，number2，...是要從中找出最小值的1 到30 個數字參數。 實例：如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=4 9、A5=92、A6=8 8、A7=96，則公式“=MIN(A1:A7)”返回49；而=MIN(A1:A5，0，-8)返回-8。
45.MINA
用途：返回參數清單中的最小數值。它與MIN 函數的區別在於文本值和邏輯值(如TRUE 和FALSE)也作為數字參與計算。語法：MINA(value1，value2，...) 參數：Value1，value2，...為需要從中查找最小數值的1 到30 個參數。 實例：如果A1=71、A2=83、A3=76、A4=4 9、A5=92、A6=8 8、A7=FALSE，則公式“=MINA(A1:A7)”返回0。
46.MODE
用途：返回在某一陣列或資料區域中的眾數。 語法：MODE(number1，number2，...)。 33 參數：Number1，number2， ...是用於眾數計算的1到30 個參數。 實例：如果A1=71、A2=83、A3=71、A4=4 9、A5=92、A6=88， 則公式“=MODE(A1:A6)”返回71。
47.NEGBINOMDIST
用途：返回負二項式分佈。當成功概率為常數probability_s 時，函數NEGBINOMDIST 返回在到達number_s
次成功之前，出現number_f 次失敗的概率。此函數與二項式分佈相似，只是它的成功次數固定，試驗總數為變數。與二項分佈類似的是，試驗次數被假設為引數。 語法：NEGBINOMDIST(number_f，number_s，probability_s)
Number_f 是失敗次數，Number_s為成功的臨界次數，Probability_s 是成功的概率。 實例：如果要找10 個反應敏捷的人，且已知具有這種特徵的候選人的概率為0.3。那麼，找到10 個合格候選人之前，需要對不合格候選人進行面試的概率公式為“=NEGBINOMDIST(40，10，0.3)”， 計算結果是0.007723798。
48.NORMDIST
用途：返回給定平均值和標準偏差的正態分佈的累積函數。 語法：NORMDIST(x，mean，standard_dev，cumulative)
參數：X 為用於計算正態分佈函數的區間點，Mean 是分佈的算術平均值，Standard_dev 是分佈的標準方差；Cumulative 為一邏輯值，指明函數的形式。如果cumulative 為TRUE， 則NORMDIST 函數返回累積分佈函數；如果為FALSE， 則返回概率密度函數。 實例：公式“=NORMDIST(46，35，2.5，TRUE)”返回0.999994583。
49.NORMSINV
用途：返回標準正態分佈累積函數的逆函數。該分佈的平均值為0，標準偏差為1。 語法：NORMSINV(probability)
參數：Probability是正態分佈的概率值。 實例：公式“=NORMSINV(0.8)”返回0.841621386。
50.NORMSDIST
用途：返回標準正態分佈的累積函數，該分佈的平均值為0，標準偏差為1。 語法：NORMSDIST(z) 參數：Z為需要計算其分佈的數值。 實例：公式“=NORMSDIST(1.5)”的計算結果為0.933192771。
51.NORMSINV
用途：返回標準正態分佈累積函數的逆函數。該分佈的平均值為0，標準偏差為1。 語法：NORMSINV(probability)
參數：Probability是正態分佈的概率值。 實例：公式“=NORMSINV(0.933192771)”返回1.499997779(即1.5)。
52.PEARSON
用途：返回Pearson(皮爾生)乘積矩相關係數r，它是一個範圍在-1.0到1.0 之間(包括-1.0和1.0 在內)的無量綱指
數，反映了兩個資料集合之間的線性相關程度。 語法：PEARSON(array1，array2)參數：Array1為引數集合，Array2為因變數集合。 實例：如果A1=71、A2=83、A3=71、A4=4 9、A5=92、A6=88，B1=69、B2=80、B3=76、B4=40、B5=90、B6=81，則公式“=PEARSON(A1:A6，B1:B6)”返回0.96229628。
53.PERCENTILE
用途：返回數值區域的K 百分比數值點。例如確定考試排名在80 個百分點以上的分數。語法：PERCENTILE(array，k) 參數：Array為定義相對位置的數值陣列或數值區域，k為陣列中需要得到其排位元的值。實例：如果某次考試成績為A1=71、A2=8 3、A3=71、A4=4 9、A5=92、A6=88，公式“=PERCENTILE(A1:A6，0.8)”返回88， 即考試排名要想在80 個百分點以上，則分數至少應當為88 分。
54.PERCENTRANK
用途：返回某個數值在一個資料集合中的百分比排位元，可用於查看資料在資料集中所處的位置。例如計算某個分數在所有考試成績中所處的位置。 語法：PERCENTRANK(array，x，significance) 參數：Array為彼此間相對位置確定的資料集合，X為其中需要得到排位元的值，Significance為可選項，表示返回的百分數值的有效位數。如果省略，函數PERCENTRANK 保留3 位元小數。 實例：如果某次考試成績為A1=71、A2=8 3、A3=71、A4=4 9、A5=92、A6=88，則公式“=PERCENTRANK(A1:A6，71)”的計算結果為0.2，即71 分在6 個分數中排20%。
55.PERMUT
用途：返回從給定數目的元素集合中選取的若干元素的排列數。 語法：PERMUT(number，number_chosen) 參數：Number 為元素總數，Number_chosen 是每個排列中的元素數目。 實例：如果某種彩票的號碼有9 個數，每個數的範圍是從0 到9(包括0 和9)。則所有可能的排列數量用公式“=PERMUT(10，9)”計算，其結果為3628800。
56.POISSON
用途：返回泊松分佈。泊松分佈通常用於預測一段時間內事件發生的次數，比如一分鐘內通過收費站的轎車的數量。
語法：POISSON(x，mean，cumulative) 參數：X是某一事件出現的次數，Mean是期望值，Cumulative 為確定返回的概率分佈形式的邏輯值。 實例：公式“=POISSON(5，10，TRUE)”返回0.067085963， =POISSON(3，12，FALSE)返回0.001769533。
57.PROB
用途：返回一概率事件組中落在指定區域內的事件所對應的概率之和。 語法：PROB(x_range，prob_range，lower_limit，
upper_limit) 參數：X_range是具有各自相應概率值的x數值區域， Prob_range 是與x_range 中的數值相對應的一組概率值，Lower_limit 是用於概率求和計算的數值下界，Upper_limit是用於概率求和計算的數值可選上界。 實例：公式“=PROB({0，1，2，3}，{0.2，0.3，0.1，0.4}， 2)”返回0.1，=PROB({0，1，2，3}，{0.2，0.3，0.1，0.4}，
1，3)返回0.8。
58.QUARTILE
用途：返回一組資料的四分位元點。四分位數通常用於在考試成績之類的資料集中對總體進行分組，如求出一組分數中前25%的分數。 語法：QUARTILE(array，quart) 參數：Array 為需要求得四分位元數值的陣列或數位引用區域，Quart 決定返回哪一個四分位值。如果qurart 取0 、1 、2 、3 或4， 則函數QUARTILE 返回最小值、第一個四分位數(第25 個百分排位)、中分位數(第50 個百分排位)、第三個四分位數(第75 個百分排位)和最大數值。 實例：如果A1=78、A2=45、A3=90、A4= 12、A5=85， 則公式“=QUARTILE(A1:A5，3)”返回85。
59.RANK
用途：返回一個數值在一組數值中的排位(如果資料清單已經排過序了，則數值的排位就是它當前的位置)。 語法：RANK(number，ref，order) 參數：Number 是需要計算其排位元的一個數字；Ref 是包含一組數位的陣列或引用(其中的非數值型參數將被忽略)；Order 為一數位，指明排位元的方式。如果order為0 或省略， 則按降冪排列的資料清單進行排位。如果order 不為零，ref當作按昇冪排列的資料清單進行排位。 注意：函數RANK 對重複數值的排位相同。但重複數的存在將影響後續數值的排位。如在一列整數中，若整數60 出現兩次，其排位為5，則61 的排位為7(沒有排位為6 的數值)。實例：如果A1=78、A2=45、A3=90、A4= 12、A5=85， 則公式“=RANK(A1，$A$1:$A$5)”返回5、8、2、10、4。
60.RSQ
用途：返回給定資料點的Pearson 乘積矩相關係數的平方。 語法：RSQ(known_y's，known_x's) 參數：Known_y's為一個陣列或資料區域，Known_x's也是一個陣列或資料區域。 實例：公式“=RSQ({22，23，29，19，38，27，25}，{16， 15，19，17，15，14，34})”返回0.013009334。
61.SKEW
用途：返回一個分佈的不對稱度。它反映以平均值為中心的分佈的不對稱程度，正不對稱度表示不對稱邊的分佈更趨向正值。負不對稱度表示不對稱邊的分佈更趨向負值。 語法：SKEW(number1，number2，...)。 參數：Number1，number2...是需要計算不對稱度的1 到30 個參數。包括逗號分隔的數值、單一陣列和名稱等。 實例：公式“=SKEW({22，23，29，19，38，27，25}，{16， 15，19，17，15，14，34})”返回0.854631382。
62.SLOPE
用途：返回經過給定資料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準距離的比值，也就是回歸直線的變化率)。 語法：SLOPE(known_y's，known_x's) 參數：Known_y's為數字型因變數陣列或單格區域，
Known_x's 為引數資料點集合。 實例：公式“=SLOPE({22，23，29，19，38，27，25}，{16，15，19，17，15，14，34})”返回-0.100680934。
63.SMALL
用途：返回資料集中第k 個最小值，從而得到資料集中特定位置上的數值。 語法：SMALL(array，k) 參數：Array 是需要找到第k 個最小值的陣列或數字型資料區域，K為返回的資料在陣列或資料區域裏的位置(從小到大)。 實例：如果如果A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，則公式“=SMALL(A1:A5，3)”返回78。
64.STANDARDIZE
用途：返回以mean為平均值，以standard-dev 為標準偏差的分佈的正態化數值。 語法：STANDARDIZE(x，mean，standard_dev) 參數：X 為需要進行正態化的數值，Mean 分佈的算術平均值，Standard_dev為分佈的標準偏差。
實例：公式“=STANDARDIZE(62，60，10)”返回0.2。
65.STDEV
用途：估算樣本的標準偏差。它反映了資料相對於平均值(mean)的離散程度。 語法：STDEV(number1，number2，...)
參數：Number1，number2，...為對應於總體樣本的1 到30 個參數。可以使用逗號分隔的參數形式，也可使用陣列，
即對陣列單格的引用。 注意：STDEV 函數假設其參數是總體中的樣本。如果資料是全部樣本總體，則應該使用STDEVP 函數計算標準偏差。同時，函數忽略參數中的邏輯值(TRUE或FALSE) 和文本。如果不能忽略邏輯值和文本，應使用STDEVA 函數。 實例：假設某次考試的成績樣本為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，則估算所有成績標準偏差的公式為“=STDEV(A1:A5)”，其結果等於33.00757489。
66.STDEVA
用途：計算基於給定樣本的標準偏差。它與STDEV 函數的區別是文本值和邏輯值(TRUE或FALSE)也將參與計算。
語法：STDEVA(value1，value2，...) 參數：Value1，value2，...是作為總體樣本的1到30 個參數。可以使用逗號分隔參數的形式，也可以使用單一陣列，即對陣列單格的引用。 實例：假設某次考試的部分成績為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，則估算所有成績標準偏差的公式為“=STDEVA(A1:A5)”，其結果等於33.00757489。
67.STDEVP
用途：返回整個樣本總體的標準偏差。它反映了樣本總體相對於平均值(mean)的離散程度。 語法：STDEVP(number1，number2，...) 參數：Number1，number2，...為對應於樣本總體的1 到30 個參數。可以使用逗號分隔參數的形式，也可以使用單一陣列，即對陣列單格的引用。 注意：STDEVP函數在計算過程中忽略邏輯值(TRUE或FALSE)和文本。如果邏輯值和文本不能忽略，應當使用STDEVPA 函數。 同時STDEVP 函數假設其參數為整個樣本總體。如果資料代表樣本總體中的樣本，應使用函數STDEV 來計算標準偏差。當樣本數較多時，STDEV 和STDEVP 函數的計算結果相差很小。實例：如果某次考試只有5 名學生參加，成績為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85， 則計算的所有成績的標準偏差公式為“=STDEVP(A1:A5)”，返回的結果等於29.52287249。
68.STDEVPA
用途：計算樣本總體的標準偏差。它與STDEVP 函數的區別是文本值和邏輯值(TRUE或FALSE)參與計算。
語法：STDEVPA(value1，value2，...) 參數：Value1，value2，. ..作為樣本總體的1到30個參數。可以使用逗號分隔參數的形式，也可以使用單一陣列(即對陣列單格的引用)。 注意：STDEVPA 函數假設參數為樣本總體。如果資料代表的是總體的部分樣本，則必須使用STDEVA 函數來估算標準偏差。 實例：如果某次考試只有5 名學生參加，成績為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85， 則計算的所有成績的標準偏差公式為“=STDEVP(A1:A5)”，返回的結果等於29.52287249。
69.STEYX
用途：返回通過線性回歸法計算y 預測值時所產生的標準誤差。標準誤差用來度量根據單個x變數計算出的y 預測值的誤差量。 語法：STEYX(known_y's，known_x's) 參數：Known_y's 為因變數資料點陣列或區域，Known_x's
為引數資料點陣列或區域。 實例：公式“=STEYX({22，13，29，19，18，17，15}，{16，25，11，17，25，14，17})”返回4.251584755。
70.TDIST
用途：返回學生氏t-分佈的百分點(概率)，t 分佈中的數值(x)是t 的計算值(將計算其百分點)。t分佈用於小樣本數
據集合的假設檢驗，使用此函數可以代替t 分佈的臨界值表。語法：TDIST(x，degrees_freedom，tails)參數：X為需要計算分佈的數位，Degrees_freedom為表示自由度的整數，Tails 指明返回的分佈函數是單尾分佈還是雙尾分佈。如果tails=1，函數TDIST 返回單尾分佈。如果tails=2，函數TDIST 返回雙尾分佈。 實例：公式“=TDIST(60，2，1)”返回0.000138831。
71.TINV
用途：返回作為概率和自由度函數的學生氏t 分佈的t 值。 語法：TINV(probability，degrees_freedom) 參數：Probability為對應于雙尾學生氏-t分佈的概率，Degrees_freedom 為分佈的自由度。 實例：公式“=TINV(0.5，60)”返回0.678600713。
72.TREND
用途：返回一條線性回歸擬合線的一組縱坐標值(y值)。即找到適合給定的陣列known_y's 和known_x's 的直線(用最小二乘法)，並返回指定陣列new_x's 值在直線上對應的y 值。語法：TREND(known_y's，known_x's，new_x's，const) 參數：Known_y's為已知關係y=mx+b 中的y 值集合，Known_x's 為已知關係y=mx+b 中可選的x值的集合，New_x's 為需要函數TREND 返回對應y 值的新x值，Const 為邏輯值指明是否強制常數項b為0。
73.TRIMMEAN
用途：返回資料集的內部平均值。TRIMMEAN函數先從資料集的頭部和尾部除去一定百分比的資料點，然後再求平均值。當希望在分析中剔除一部分資料的計算時，可以使用此函數。 語法：TRIMMEAN(array，percent) 參數：Array 為需要進行篩選並求平均值的陣列或資料區域，Percent為計算時所要除去的資料點的比例。如果percent=0.2， 則在20 個資料中除去4 個，即頭部除去2 個尾部除去2 個。如果percent=0.1，30 個數據點的10%等於3 個數據點。函數TRIMMEAN 將對稱地在資料集的頭部和尾部各除去一個資料。實例：如果A1=78、A2=45、A3=90、A4= 12、A5=85， 則公式“=TRIMMEAN(A1:A5，0.1)”返回62。
74.TTEST
用途：返回與學生氏-t檢驗相關的概率。它可以判斷兩個樣本是否來自兩個具有相同均值的總體。 語法：TTEST(array1，array2，tails，type) 參數：Array1 是第一個資料集，Array2 是第二個資料集，Tails 指明分佈曲線的尾數。如果tails=1，TTEST 函數使用單尾分佈。如果tails=2，TTEST 函數使用雙尾分佈。Type 為t 檢驗的類型。如果type 等於(1、2、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)”返回0.196016。
75.VAR
用途：估算樣本方差。 語法：VAR(number1，number2，...) 參數：Number1，number2，...對應於與總體樣本的1 到
30 個參數。 實例：假設抽取某次考試中的5 個分數，並將其作為隨機樣本，用VAR 函數估算成績方差，樣本值為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85， 則公式“=VAR(A1:A5)”返回1089.5。
76.VARA
用途：用來估算給定樣本的方差。它與VAR 函數的區別在於文本和邏輯值(TRUE和FAL SE)也將參與計算。語法：VARA(value1，value2，...) 參數：Value1，value2，...作為總體的一個樣本的1 到30 個參數。 實例：假設抽取某次考試中的5 個分數，並將其作為隨機樣本，用VAR 函數估算成績方差，樣本值為A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，則公式“=VARA(A1:A5，TRUE)”返回1491.766667。
77.VARP
用途：計算樣本總體的方差。 語法：VARP(number1，number2，...) 參數：Number1，number2，...為對應於樣本總體的1 到30 個參數。其中的邏輯值(TRUE和FALSE)和文本將被忽略。 實例：如果某次補考只有5 名學生參加，成績為A1=88、A2=55、A3=90、A4=72、A5=85，用VARP 函數估算成績方差，則公式“=VARP(A1:A5)”返回214.5。
78.VARPA
用途：計算樣本總體的方差。它與VARP 函數的區別在於文本和邏輯值(TRUE和FALSE) 也將參與計算。 語法：VARPA(value1，value2，...) 參數：Value1，value2，. ..作為樣本總體的1到30個參數。 實例：如果某次補考只有5 名學生參加，成績為A1=88、A2=55、A3=90、A4=72、A5=85，用VARPA 函數估算成績方差，則公式“=VARPA(A1:A5)”返回214.5。
79.WEIBULL
用途：返回韋伯分佈。使用此函數可以進行可靠性分析，如設備的平均無故障時間。 語法：WEIBULL(x，alpha，beta，cumulative) 參數：X 為用來計算函數值的數值，Alpha 分佈參數，Beta 分佈參數，Cumulative指明函數的形式。 實例：公式“=WEIBULL(98，21，100，TRUE)”返回0.480171231，=WEIBULL(58，11，67，FALSE)返回0.031622583。
80.ZTEST
用途：返回z檢驗的雙尾P 值。Z 檢驗根據資料集或陣列生成x的標準得分，並返回正態分佈的雙尾概率。可以使用此函數返回從某總體中抽取特定觀測值的似然估計。 語法：ZTEST(array，x，sigma)參數：Array為用來檢驗x的陣列或資料區域。X為被檢驗的值。Sigma 為總體(已知)標準偏差，如果省略，則使用樣本標準偏差。 實例：公式“=ZTEST({3，6，7，8，6，5，4，2，1，9}， 4)”返回0.090574。
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