2018年最全的excel函数大全14—统计函数(6)

上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数(5)》,这次分享给大家统计函数(6)。

MINIFS 函数

描述

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。

用法

MINIFS(min_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2],

.备注

min_range 和 criteria_rangeN 参数的大小和形状必须相同,否则这些函数会返回 #VALUE! 错误。

案例

案例 1

案例 2

案例 3

案例 4

案例 5

案例 6

MODE.MULT 函数

描述

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。对于水平数组,请使用 TRANSPOSE(MODE.MULT(number1,number2,...))。

如果有多个众数,则将返回多个结果。因为此函数返回数值数组,所以它必须以数组公式的形式输入。

用法

MODE.MULT((number1,[number2],...)

MODE.MULT 函数用法具有以下参数:

Number1必需。要计算其众数的第一个数字参数。

Number2, ...可选。要计算其众数的 2 到 254 个数字参数。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。

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。

如果数据集不包含重复的数据点,则 MODE.MULT 返回错误值 #N/A。

案例

MODE.SNGL 函数

描述

返回在某一数组或数据区域中出现频率最多的数值。

用法

MODE.SNGL(number1,[number2],...)

MODE.SNGL 函数用法具有下列参数:

Number1必需。要计算其众数的第一个参数。

Number2, ...可选。要计算其众数的 2 到 254 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。

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。

如果数据集中不含有重复的数据点,则 MODE.SNGL 返回错误值 N/A。

注意:MODE.SNGL 函数用于度量集中趋势,集中趋势在统计分步中是一组数字的中心位置。最常用的集中趋势度量方式有以下三种:

平均值平均值是算术平均数,由一组数相加然后除以这些数的个数计算得出。 例如,2、3、3、5、7 和 10 的平均值为 30 除以 6,即 5。

中值中值是一组数中间位置的数;即一半数的值比中值大,另一半数的值比中值小。 例如,2、3、3、5、7 和 10 的中值是 4。

众数众数是一组数中最常出现的数。 例如,2、3、3、5、7 和 10 的众数是 3。

对于对称分布的一组数来说,这三种集中趋势的度量是相同的。 对于偏态分布的一组数来说,这三种集中趋势的度量可能不同。

案例

NEGBINOM.DIST 函数

描述

返回负二项式分布,即当成功概率为 Probability_s 时,在 Number_s 次成功之前出现 Number_f 次失败的概率。

此函数与二项式分布相似,只是它的成功次数固定,试验次数为变量。 与二项式分布相同的是,二者均假定试验是独立的。

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。

用法

NEGBINOM.DIST(number_f,number_s,probability_s,cumulative)

NEGBINOM.DIST 函数用法具有下列参数:

Number_f必需。 失败的次数。

Number_s必需。 成功次数的阈值。

Probability_s必需。 成功的概率。

cumulative必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE,则 NEGBINOM.DIST 返回累积分布函数;如果为 FALSE,则返回概率密度函数。

备注

Number_f 和 number_s 将被截尾取整。

如果任一参数为非数值型,则 NEGBINOM.DIST 返回 错误值 #VALUE!。

如果 probability_s < 0 或 probability > 1,则 NEGBINOM.DIST 返回 错误值 #NUM!。

如果 number_f < 0 或 number_s < 1,则 NEGBINOM.DIST 返回 错误值 #NUM!。

负二项式分布的公式为:

其中:

x 是 number_f,r 是 number_s,且 p 是 probability_s。

案例

NORM.DIST 函数

描述

返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数。 此函数在统计方面应用范围广泛(包括假设检验)。

用法

NORM.DIST(x,mean,standard_dev,cumulative)

NORM.DIST 函数用法具有下列参数:

X必需。 需要计算其分布的数值。

Mean必需。 分布的算术平均值。

standard_dev必需。 分布的标准偏差。

cumulative必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE,则 NORM.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 mean 或 standard_dev 是非数值的,则 NORM.DIST 返回 错误值 #VALUE!。

如果 standard_dev ≤ 0,则 NORM.DIST 返回 错误值 #NUM!。

如果 mean = 0,standard_dev = 1,且 cumulative = TRUE,则 NORM.DIST 返回标准正态分布,即 NORM.S.DIST。

正态分布密度函数 (cumulative = FALSE) 的公式为:

如果 cumulative = TRUE,则公式为从负无穷大到公式中已知的 X 的积分。

案例

NORM.INV 函数

描述

返回指定平均值和标准偏差的正态累积分布函数的反函数值。

用法

NORM.INV(probability,mean,standard_dev)

NORM.INV 函数用法具有下列参数:

Probability必需。 对应于正态分布的概率。

Mean必需。 分布的算术平均值。

standard_dev必需。 分布的标准偏差。

备注

如果任一参数是非数值的,则 NORM.INV 返回 错误值 #VALUE!。

如果 probability <= 0 或 probability >= 1,则 NORM.INV 返回 错误值 #NUM!。

如果 standard_dev ≤ 0,则 NORM.INV 返回 错误值 #NUM!。

如果 mean = 0 且 standard_dev = 1,则 NORM.INV 使用标准正态分布(请参阅函数 NORM.INV)。

如果已给定概率值,则 NORM.INV 使用 NORM.DIST(x, mean, standard_dev, TRUE) = probability 求解数值 x。 因此,NORM.INV 的精度取决于 NORM.DIST 的精度

案例

NORM.S.DIST 函数

描述

返回标准正态分布函数(该分布的平均值为 0,标准偏差为 1)。

可以使用此函数代替标准正态曲线面积表。

用法 - 标准正态分布

NORM.S.DIST(z,cumulative)

NORM.S.DIST 函数用法具有下列参数:

Z必需。 需要计算其分布的数值。

cumulative必需。 Cumulative 是决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE,则 NORMS.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 z 是非数值的,则 NORM.S.DIST 返回 错误值 #VALUE!。

标准正态分布密度函数的公式为:

案例

NORM.S.INV 函数

描述

返回标准正态累积分布函数的反函数值。 该分布的平均值为 0,标准偏差为 1。

用法

NORM.S.INV(probability)

NORM.S.INV 函数用法具有下列参数:

Probability必需。 对应于正态分布的概率。

备注

如果 probability 是非数值的,则 NORMS.INV 返回 错误值 #VALUE!。

如果 probability <= 0 或 probability >= 1,则 NORMS.INV 返回 错误值 #NUM!。

如果已给定概率值,则 NORM.S.INV 使用 NORM.S.DIST(z,TRUE) = probability 求解数值 z。 因此,NORM.S.INV 的精度取决于 NORM.S.DIST 的精度。 NORM.S.INV 使用迭代搜索技术。

案例

PEARSON 函数

描述

返回皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数 r,这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间(包括 -1.0 和 1.0 在内)的无量纲指数,反映了两个数据集合之间的线性相关程度。

用法

PEARSON(array1, array2)

PEARSON 函数用法具有下列参数:

Array1必需。 自变量集合。

Array2必需。 因变量集合。

备注

参数可以是数字,或者是包含数字的名称、数组常量或引用。

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 为空或其数据点个数不同,函数 PEARSON 返回错误值 #N/A。

皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数 r 的公式为:

其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2)。

案例

PERCENTILE.EXC 函数

描述

返回区域中数值的第 K 个百分点的值,其中 k 为 0 到 1 之间的值,不包含 0 和 1。

用法

PERCENTILE.EXC(array,k)

PERCENTILE.EXC 函数用法具有下列参数:

Array必需。定义相对位置的数组或数据区域。

K必需。 0 到 1 之间的百分点值,不包含 0 和 1。

备注

如果数组为空,则 PERCENTILE.EXC 返回 错误值 #NUM!。

如果 k 是非数值的,则 PERCENTILE.EXC 返回 错误值 #VALUE!。

如果 k ≤ 0 或 k ≥ 1,则 PERCENTILE.EXC 返回 错误值 #NUM!。

如果 k 不是 1/(n - 1) 的倍数,则 PERCENTILE.EXC 将插入值以确定第 k 个百分点的值。

当指定百分点的值位于数组的两个值之间时,PERCENTILE.EXC 将进行插补。 如果它无法为指定的百分点 k 进行插补,则 Excel 返回 错误 #NUM!。

案例

以上是所有EXCEL的统计函数(6)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(6)。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,117评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,328评论 1 293
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,839评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,007评论 0 206
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,384评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,629评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,880评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,593评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,313评论 1 243
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,575评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,066评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,392评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,052评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,082评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,844评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,662评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,575评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容