2018年最全的excel函数大全14—统计函数(8)

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上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数(7)》,这次分享给大家统计函数(8)。

RANK.AVG 函数

描述

返回一列数字的数字排位:数字的排位是其大小与列表中其他值的比值;如果多个值具有相同的排位,则将返回平均排位。

用法

RANK.AVG(number,ref,[order])

RANK.AVG 函数用法具有下列参数:

Number必需。 要找到其排位的数字。

Ref必需。 数字列表的数组,对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。

Order可选。 一个指定数字排位方式的数字。

备注

如果 Order 为 0(零)或省略,Excel 对数字的排位是基于 ref 为按降序排列的列表。

如果 Order 不为零,Excel 对数字的排位是基于 ref 为按升序排列的列表。

案例

RANK.EQ 函数

描述

返回一列数字的数字排位。 其大小与列表中其他值相关;如果多个值具有相同的排位,则返回该组值的最高排位。

如果要对列表进行排序,则数字排位可作为其位置。

用法

RANK.EQ(number,ref,[order])

RANK.EQ 函数用法具有下列参数:

Number必需。 要找到其排位的数字。

Ref必需。 数字列表的数组,对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。

Order可选。 一个指定数字排位方式的数字。

备注

如果 Order 为 0(零)或省略,Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按降序排列的列表。

如果 Order 不为零, Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按照升序排列的列表。

RANK.EQ 赋予重复数相同的排位。 但重复数的存在将影响后续数值的排位。 例如,在按升序排序的整数列表中,如果数字 10 出现两次,且其排位为 5,则 11 的排位为 7(没有排位为 6 的数值)。

要达到某些目的,可能需要使用将关联考虑在内的排位定义。 在上一案例中,可能需要将数字 10 的排位修改为 5.5。 这可以通过向 RANK.EQ 返回的值添加以下修正系数来实现。 此修正系数适用于按降序排序(order = 0 或省略)和按升序排序(order = 非零值)计算排位的情况。

关联排位的修正系数 =[COUNT(ref) + 1 – RANK.EQ(number, ref, 0) – RANK.EQ(number, ref, 1)]/2。

在工作簿中的案例中,RANK.EQ(A3,A2:A6,1) 等于3。 修正系数为 (5 + 1 – 2 – 3)/2 = 0.5,将关联考虑在内的修订排位为 3 + 0.5 = 3.5。 如果数字在 ref 中仅出现一次,此修正系数将为 0,因为无需调整 RANK.EQ 以进行关联。

案例

RSQ 函数

描述

通过 known_y's 和 known_x's 中的数据点返回皮尔生乘积矩相关系数的平方。有关详细信息,请参阅PEARSON 函数。R 平方值可以解释为 y 方差可归于 x 方差的比例。

用法

RSQ(known_y's,known_x's)

RSQ 函数用法具有下列参数:

Known_y's必需。 数组或数据点区域。

Known_x's必需。 数组或数据点区域。

备注

参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。

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。

如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数不同,函数 RSQ 返回错误值 #N/A。

如果 known_y's 和 known_x's 只包含 1 个数据点,则 RSQ 返回 错误值 #DIV/0!。

皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数 r 的计算公式如下:

其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

RSQ 返回 r2,即相关系数的平方。

案例

SKEW 函数

描述

返回分布的偏斜度。 偏斜度表明分布相对于平均值的不对称程度。 正偏斜度表明分布的不对称尾部趋向于更多正值。 负偏斜度表明分布的不对称尾部趋向于更多负值。

用法

SKEW(number1, [number2], ...)

SKEW 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。 用于计算偏斜度的 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。

如果数据点个数少于三,或者样本标准偏差为零,则 SKEW 返回 错误值 #DIV/0!。

偏斜度公式的定义如下:

案例

SKEW.P 函数

描述

返回基于样本总体的分布不对称度:表明分布相对于平均值的不对称程度。

用法

SKEW.P(number 1, [number 2],…)

SKEW.P 函数用法具有下列参数。

Number 1, number 2,… Number 1 是必选项,后续数字是可选项。Number 1、number 2、… 等是 1 至 254 个数字,或包含数字的名称、数组或引用,您要以此函数获得其样本总体的分布不对称度。

SKEW.P 使用下面的公式:

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 (0) 值的单元格将计算在内。

SKEW.P 使用样本总体的标准偏差,而非一个样本。

如果参数值无效,SKEW.P 返回错误值 #NUM!。

如果参数使用的数据类型无效,SKEW.P 返回错误值 #VALUE!。

如果数据点个数少于三,或者样本标准偏差为零,SKEW.P 返回错误值 #DIV/0!。

案例

SLOPE 函数

描述

返回通过 known_y's 和 known_x's 中数据点的线性回归线的斜率。 斜率为垂直距离除以线上任意两个点之间的水平距离,即回归线的变化率。

用法

SLOPE(known_y's, known_x's)

SLOPE 函数用法具有下列参数:

Known_y's必需。 数字型因变量数据点数组或单元格区域。

Known_x's必需。 自变量数据点集合。

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 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数不同,函数 SLOPE 返回错误值 #N/A。

回归直线的斜率计算公式如下:

其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

SLOPE 和 INTERCEPT 函数中使用的下层算法与 LINEST 函数中使用的下层算法不同。 当数据未定且共线时,这些算法之间的差异会导致不同的结果。 例如,如果参数 known_y's 的数据点为 0,参数 known_x's 的数据点为 1:

SLOPE 和 INTERCEPT 返回 错误 #DIV/0!。 SLOPE 和 INTERCEPT 的算法用于只查找一个答案,在这种情况下,还可能会出现多个答案。

LINEST 会返回值 0。 LINEST 的算法用来返回共线数据的合理结果,在这种情况下至少可找到一个答案。

案例

SMALL 函数

描述

返回数据集中的第 k 个最小值。 使用此函数以返回在数据集内特定相对位置上的值。

用法

SMALL(array,k)

SMALL 函数用法具有下列参数:

Array必需。 需要找到第 k 个最小值的数组或数值数据区域。

K必需。 要返回的数据在数组或数据区域里的位置(从小到大)。

备注

如果 array 为空,则 SMALL 返回 错误值 #NUM!。

如果 k ≤ 0 或 k 超过了数据点个数,则 SMALL 返回 错误值 #NUM!。

如果 n 为数组中的数据点个数,则 SMALL(array,1) 等于最小值,SMALL(array,n) 等于最大值。

案例

STANDARDIZE 函数

描述

返回由 mean 和 standard_dev 表示的分布的规范化值。

用法

STANDARDIZE(x, mean, standard_dev)

STANDARDIZE 函数用法具有下列参数:

X必需。 需要进行正态化的数值。

Mean必需。分布的算术平均值。

standard_dev必需。分布的标准偏差。

备注

如果 standard_dev ≤ 0,则 STANDARDIZE 返回错误值 #NUM!。

规范化值的公式为:

案例

STDEV.P 函数

描述

计算基于以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差(忽略逻辑值和文本)。

标准偏差可以测量值在平均值(中值)附近分布的范围大小。

用法

STDEV.P(number1,[number2],...)

STDEV.P 函数用法具有下列参数:

Number1必需。对应于总体的第一个数值参数。

Number2, ...可选。对应于总体的 2 到 254 个数值参数。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

STDEV.P 假定其参数是整个总体。如果数据代表总体样本,请使用 STDEV 计算标准偏差。

对于大样本容量,函数 STDEV.S 和 STDEV.P 计算结果大致相等。

此处标准偏差的计算使用“n”方法。

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。

如果参数是一个数组或引用,则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。

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。

如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本,请使用 STDEVPA 函数。

函数 STDEV.P 的计算公式如下:

其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…),n 为样本大小。

案例

STDEV.S 函数

描述

基于样本估算标准偏差(忽略样本中的逻辑值和文本)。

标准偏差可以测量值在平均值(中值)附近分布的范围大小。

用法

STDEV.S(number1,[number2],...)

STDEV.S 函数用法具有下列参数:

Number1必需。对应于总体样本的第一个数值参数。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。

Number2, ...可选。对应于总体样本的 2 到 254 个数值参数。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

STDEV.S 假设其参数是总体样本。如果数据代表整个总体,请使用 STDEV.P 计算标准偏差。

此处标准偏差的计算使用“n-1”方法。

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。

如果参数是一个数组或引用,则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。

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。

如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本,请使用 STDEVA 函数。

函数 STDEV.S 的计算公式如下:

其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…),n 为样本大小。

案例

STDEVA 函数

描述

根据样本估计标准偏差。 标准偏差可以测量值在平均值(中值)附近分布的范围大小。

用法

STDEVA(value1, [value2], ...)

STDEVA 函数用法具有下列参数:

Value1, value2, ...Value1 是必需的,后续值是可选的。 对应于总体样本的 1 到 255 个值。 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

STDEVA 假定其参数是总体样本。 如果数据代表整个总体,则必须使用 STDEVPA 计算标准偏差。

此处标准偏差的计算使用“n-1”方法。

参数可以是下列形式:数值;包含数值的名称、数组或引用;数字的文本表示;或者引用中的逻辑值,例如 TRUE 和 FALSE。

包含 TRUE 的参数作为 1 来计算;包含文本或 FALSE 的参数作为 0(零)来计算。

如果参数为数组或引用,则只使用其中的数值。 数组或引用中的空白单元格和文本值将被忽略。

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。

如果要使计算不包括引用中的逻辑值和代表数字的文本,请使用 STDEV 函数。

STDEVA 使用下面的公式:

其中 x 是样本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是样本大小。

案例

以上是所有EXCEL的统计函数(8)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(8)。

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