80个Excel中常用的统计函数用途、语法、参数、实例介绍(4)

发布时间:2012-07-02 来源:未知

61.SKEW

用途:返回一个分布的不对称度。它反映以平均值为中心的分布的不对称程度,正不对称度表示不对称边的分布更趋向正值。负不对称度表示不对称边的分布更趋向负值。

语法:SKEW(number1,number2,...)。

参数:Number1,number2...是需要计算不对称度的1到30个参数。包括逗号分隔的数值、单一数组和名称等。

实例: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:返回经过给定数据点的线性回归拟合线方程的斜率(它是直线上任意两点的垂直距离与水平距离的比值,也就是回归直线的变化率)。

语法:SLOPE(known_y’s,known_x’s)

参数:Known_y’s为数字型因变量数组或单元格区域,Known_x’s为自变量数据点集合。

实例: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:返回数据集中第k个最小值,从而得到数据集中特定位置上的数值。

语法:SMALL(array,k)

参数:Array是需要找到第k个最小值的数组或数字型数据区域,K为返回的数据在数组或数据区域里的位置(从小到大)。

实例:如果如果A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,则公式“=SMALL(A1:A5,3)”返回78。

64.STANDARDIZE

用途:返回以mean为平均值,以standard-dev为标准偏差的分布的正态化数值。

语法:STANDARDIZE(x,mean,standard_dev)

参数:X为需要进行正态化的数值,Mean分布的算术平均值,Standard_dev为分布的标准偏差。

实例:公式“=STANDARDIZE(62,60,10)”返回0.2。

65.STDEV

用途:估算样本的标准偏差。它反映了数据相对于平均值(mean)的离散程度。

语法:STDEV(number1,number2,...)

参数:Number1,number2,...为对应于总体样本的1到30个参数。可以使用逗号分隔的参数形式,也可使用数组,即对数组单元格的引用。

注意:STDEV函数假设其参数是总体中的样本。如果数据是全部样本总体,则应该使用STDEVP函数计算标准偏差。同时,函数忽略参数中的逻辑值(TRUE或FALSE)和文本。如果不能忽略逻辑值和文本,应使用STDEVA函数。

实例:假设某次考试的成绩样本为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,则估算所有成绩标准偏差的公式为“=STDEV(A1:A5)”,其结果等于33.00757489。

66.STDEVA

用途:计算基于给定样本的标准偏差。它与STDEV函数的区别是文本值和逻辑值(TRUE或FALSE)也将参与计算。

语法:STDEVA(value1,value2,...)

参数:value1,value2,...是作为总体样本的1到30个参数。可以使用逗号分隔参数的形式,也可以使用单一数组,即对数组单元格的引用。

实例:假设某次考试的部分成绩为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,则估算所有成绩标准偏差的公式为“=STDEVA(A1:A5)”,其结果等于33.00757489。

67.STDEVP

用途:返回整个样本总体的标准偏差。它反映了样本总体相对于平均值(mean)的离散程度。

语法:STDEVP(number1,number2,...)

参数:Number1,number2,...为对应于样本总体的1到30个参数。可以使用逗号分隔参数的形式,也可以使用单一数组,即对数组单元格的引用。

注意:STDEVP函数在计算过程中忽略逻辑值(TRUE或FALSE)和文本。如果逻辑值和文本不能忽略,应当使用STDEVPA函数。

同时STDEVP函数假设其参数为整个样本总体。如果数据代表样本总体中的样本,应使用函数STDEV来计算标准偏差。当样本数较多时,STDEV和STDEVP函数的计算结果相差很小。

实例:如果某次考试只有5名学生参加,成绩为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,则计算的所有成绩的标准偏差公式为“=STDEVP(A1:A5)”,返回的结果等于29.52287249。

68.STDEVPA

用途:计算样本总体的标准偏差。它与STDEVP函数的区别是文本值和逻辑值(TRUE或FALSE)参与计算。

语法:STDEVPA(value1,value2,...)

参数:value1,value2,...作为样本总体的1到30个参数。可以使用逗号分隔参数的形式,也可以使用单一数组(即对数组单元格的引用)。

注意:STDEVPA函数假设参数为样本总体。如果数据代表的是总体的部分样本,则必须使用STDEVA函数来估算标准偏差。

实例:如果某次考试只有5名学生参加,成绩为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,则计算的所有成绩的标准偏差公式为“=STDEVP(A1:A5)”,返回的结果等于29.52287249。

69.STEYX

用途:返回通过线性回归法计算y预测值时所产生的标准误差。标准误差用来度量根据单个x变量计算出的y预测值的误差量。

语法:STEYX(known_y’s,known_x’s)

参数:Known_y’s为因变量数据点数组或区域,Known_x’s为自变量数据点数组或区域。

实例: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:返回学生氏t-分布的百分点(概率),t分布中的数值(x)是t的计算值(将计算其百分点)。t分布用于小样本数据集合的假设检验,使用此函数可以代替t分布的临界值表。

语法:TDIST(x,degrees_freedom,tails)

参数:X为需要计算分布的数字,Degrees_freedom为表示自由度的整数,Tails指明返回的分布函数是单尾分布还是双尾分布。如果tails=1,函数TDIST返回单尾分布。如果tails=2,函数TDIST返回双尾分布。

实例:公式“=TDIST(60,2,1)”返回0.000138831。

71.TINV

用途:返回作为概率和自由度函数的学生氏t分布的t值。

语法:TINV(probability,degrees_freedom)

参数:Probability为对应于双尾学生氏-t分布的概率,Degrees_freedom为分布的自由度。

实例:公式“=TINV(0.5,60)”返回0.678600713。

72.TREND

用途:返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值(y值)。即找到适合给定的数组known_y’s和known_x’s的直线(用最小二乘法),并返回指定数组new_x’s值在直线上对应的y值。

语法:TREND(known_y’s,known_x’s,new_x’s,const)

参数:Known_y’s为已知关系y=mx+b中的y值集合,Known_x’s为已知关系y=mx+b中可选的x值的集合,New_x’s为需要函数TREND返回对应y值的新x值,Const为逻辑值指明是否强制常数项b为0。

73.TRIMMEAN

用途:返回数据集的内部平均值。TRIMMEAN函数先从数据集的头部和尾部除去一定百分比的数据点,然后再求平均值。当希望在分析中剔除一部分数据的计算时,可以使用此函数。

语法:TRIMMEAN(array,percent)

参数:Array为需要进行筛选并求平均值的数组或数据区域,Percent为计算时所要除去的数据点的比例。如果 percent=0.2,则在20个数据中除去4个,即头部除去2个尾部除去2个。如果percent=0.1,30个数据点的10%等于3个数据点。函数TRIMMEAN将对称地在数据集的头部和尾部各除去一个数据。

实例:如果A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,则公式“=TRIMMEAN(A1:A5,0.1)”返回62。

74.TTEST

用途:返回与学生氏-t检验相关的概率。它可以判断两个样本是否来自两个具有相同均值的总体。

语法:TTEST(array1,array2,tails,type)

参数:Array1是第一个数据集,Array2是第二个数据集,Tails指明分布曲线的尾数。如果 tails=1,TTEST函数使用单尾分布。如果tails=2,TTEST函数使用双尾分布。Type为t检验的类型。如果type等于(1、2、 3)检验方法(成对、等方差双样本检验、异方差双样本检验)

实例: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:估算样本方差。

语法:VAR(number1,number2,...)

参数:Number1,number2,...对应于与总体样本的1到30个参数。

实例:假设抽取某次考试中的5个分数,并将其作为随机样本,用VAR函数估算成绩方差,样本值为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,则公式“=VAR(A1:A5)”返回1089.5。

76.VARA

用途:用来估算给定样本的方差。它与VAR函数的区别在于文本和逻辑值(TRUE和FALSE)也将参与计算。

语法:VARA(value1,value2,...)

参数:value1,value2,...作为总体的一个样本的1到30个参数。

实例:假设抽取某次考试中的5个分数,并将其作为随机样本,用VAR函数估算成绩方差,样本值为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85,则公式“=VARA(A1:A5,TRUE)”返回1491.766667。

77.VARP

用途:计算样本总体的方差。

语法:VARP(number1,number2,...)

参数:Number1,number2,...为对应于样本总体的1到30个参数。其中的逻辑值(TRUE和FALSE)和文本将被忽略。

实例:如果某次补考只有5名学生参加,成绩为A1=88、A2=55、A3=90、A4=72、A5=85,用VARP函数估算成绩方差,则公式“=VARP(A1:A5)”返回214.5。

78.VARPA

用途:计算样本总体的方差。它与VARP函数的区别在于文本和逻辑值(TRUE和FALSE)也将参与计算。

语法:VARPA(value1,value2,...)

参数:value1,value2,...作为样本总体的1到30个参数。

实例:如果某次补考只有5名学生参加,成绩为A1=88、A2=55、A3=90、A4=72、A5=85,用VARPA函数估算成绩方差,则公式“=VARPA(A1:A5)”返回214.5。

79.WEIBULL

用途:返回韦伯分布。使用此函数可以进行可靠性分析,如设备的平均无故障时间。

语法:WEIBULL(x,alpha,beta,cumulative)

参数:X为用来计算函数值的数值,Alpha分布参数,Beta分布参数,Cumulative指明函数的形式。

实例: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检验的双尾P值。Z检验根据数据集或数组生成x的标准得分,并返回正态分布的双尾概率。可以使用此函数返回从某总体中抽取特定观测值的似然估计。

语法:ZTEST(array,x,sigma)

参数:Array为用来检验x的数组或数据区域。X为被检验的值。Sigma为总体(已知)标准偏差,如果省略,则使用样本标准偏差。

实例:公式“=ZTEST({3,6,7,8,6,5,4,2,1,9},4)”返回0.090574。

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