统计函数第二部分

F.DIST.RT

计算 F 分布右尾的值。

F.DIST.RT(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」用于计算 F 分布。

「degreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度。

「degreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度。

「=F.DIST.RT(0.8;8;12)」得到 0.6143396437。

F.DIST

计算 F 分布左尾的值。

F.DIST(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2 [; Cumulative])

「数字」用于计算 F 分布。

「degreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度。

「degreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度。

「C」 (可选) = 0 或 False 返回密度函数，C = 1 或 True 返回分布函数。

「=F.DIST(0.8;8;12;0)」得到 0.7095282499。

「=F.DIST(0.8;8;12;1)」得到 0.3856603563。

FDIST

计算 F 分布的值。

FDIST(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」用于计算 F 分布。

「degreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度。

「degreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度。

「=FDIST(0.8;8;12)」得到 0.61。

Z.TEST

计算观察到的 z 统计量大于基于抽样计算的 z 统计量的概率。

Z.TEST(Data; mu [; Sigma])

「Data」指的是取自正态分布总体样本中的给定抽样。

「mu」指的是总体样本已知的平均值。

「Sigma」 (可选) 指的是总体样本已知的标准偏差。如果省略，则使用给定样本的标准偏差。

「=Z.TEST(A2:A20; 9; 2)」返回 z 检验结果，样本为 已知平均值为 9、标准偏差为 2 的总体中提取的 A2:A20。

ZTEST

计算观测统计信息的概率大于基于样本计算的概率。

ZTEST(Data; mu [; Sigma])

「Data」指的是取自正态分布总体样本中的给定抽样。

「mu」指的是总体样本已知的平均值。

「Sigma」 (可选) 指的是总体样本已知的标准偏差。如果省略，则使用给定样本的标准偏差。

参见 wiki 页面。

F.INV.RT

返回 F 分布的逆右尾。

F.INV.RT(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」是用来计算 F 分布的逆函数值的概率值。

「DegreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度数。

「DegreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度数。

「=F.INV.RT(0.5;5;10)」得到 0.9319331609。

FTEST

返回 F 检验的结果。

FTEST(数据1; 数据2)

「Data1」为第一个记录数组。

「Data2」为第二个记录数组。

「=FTEST(A1:A30;B1:B12)」判断这两个集合的方差是否有差异，如果两个集合来自相同的总体样本，则返回概率。

FINV

返回 F 概率分布函数的逆函数。F 分布函数用于 F 检验，以设置两个不同数据集之间的关系。

FINV(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」是用来计算 F 分布的逆函数值的概率值。

「DegreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度数。

「DegreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度数。

「=FINV(0.5;5;10)」得到 0.93。

F.INV

返回 F 概率分布函数的逆函数。F 分布函数用于 F 检验，以设置两个不同数据集之间的关系。

F.INV(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」是用来计算 F 分布的逆函数值的概率值。

「DegreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度数。

「DegreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度数。

「=F.INV(0.5;5;10)」得到 0.9319331609。

GAMMA

返回 Gamma 函数值。 注意 GAMMAINV 是 GAMMADIST 而不是 GAMMA 的逆函数。

GAMMA(Number)

「数字」是计算其 Gamma 分布的数值。

GAMMALN

返回 Gamma 函数的自然对数: G(x)。

GAMMALN(数字)

「数字」是需要计算 Gamma 函数的自然对数的数值。

「=GAMMALN(2)」得到 0。

GAMMALN.PRECISE

返回 Gamma 函数的自然对数: G(x)。

GAMMALN.PRECISE(数字)

「数字」是需要计算 Gamma 函数的自然对数的数值。

「=GAMMALN.PRECISE(2)」得到 0。

GAMMADIST

返回 Gamma 分布的值。

逆函数是 GAMMAINV。

GAMMADIST(Number; Alpha; Beta [; C])

「数字」是计算其 Gamma 分布的数值。

「Alpha」是 Gamma 分布的 alpha 参数。

「Beta」是 Gamma 分布的 Beta 参数。

「C」 (可选) = 0 或 False 返回密度函数，C = 1 或 True 返回分布函数。

「=GAMMADIST(2;1;1;1)」得到 0.86。

GAMMA.DIST

返回 Gamma 分布的值。

逆函数为 GAMMAINV 或 GAMMA.INV。

该函数等效于 GAMMADIST 函数，提供与其他办公套件的互通性。

GAMMA.DIST(Number, Alpha, Beta, C)

「数字」是计算其 Gamma 分布的数值。

「Alpha」是 Gamma 分布的 alpha 参数。

「Beta」是 Gamma 分布的 Beta 参数。

「C」 (可选) = 0 或 False 返回密度函数，C = 1 或 True 返回分布函数。

「=GAMMA.DIST(2;1;1;1)」得到 0.86。

GAMMA.INV

返回 Gamma 累积分布 GAMMADIST 的逆函数。 此函数可搜索具有不同分布的变量。

该函数等效于 GAMMAINV 函数，提供与其他办公套件的互通性。

GAMMA.INV(Number; Alpha; Beta)

「数字」是 Gamma 分布逆函数的概率值。

「Alpha」是 Gamma 分布的 alpha 参数。

「Beta」是 Gamma 分布的 Beta 参数。

「=GAMMA.INV(0.8;1;1)」得到 1.61。

GAMMAINV

返回 Gamma 累积分布函数 GAMMADIST 的逆函数。 此函数用于搜索具有不同分布的变量。

GAMMAINV(Number; Alpha; Beta)

「数字」是 Gamma 分布逆函数的概率值。

「Alpha」是 Gamma 分布的 alpha 参数。

「Beta」是 Gamma 分布的 Beta 参数。

「=GAMMAINV(0.8;1;1)」得到 1.61。

FISHERINV

返回 x 的 Fisher 转换函数的逆函数，并且创建接近正态分布的函数。

FISHERINV(数字)

「数字」是一个数值，在该点进行反变换。

「=FISHERINV(0.5)」得到 0.46。

FISHER

返回 x 的 Fisher 转换，并且创建接近正态分布的函数。

FISHER(数字)

「数字」是要转换的数值。

「=FISHER(0.5)」得到 0.55。

F.TEST

返回F测试的结果。

F.TEST(数据1; 数据2)

「Data1」为第一个记录数组。

「Data2」为第二个记录数组。

「=FTEST(A1:A30;B1:B12)」判断这两个集合的方差是否有差异，如果两个集合来自相同的总体样本，则返回概率。

GEOMEAN

返回抽样的几何平均值。

GEOMEAN(Number 1 [; Number 2 [; … [; Number 255]]])

=GEOMEAN(23;46;69) = 41.79. 因此，这三个数的几何平均值等于 41.79。

TRIMMEAN

返回数据集的平均值 (不含边际数据的 Alpha 百分比)。

TRIMMEAN(数据; α)

「Data」是示例中的数据矩阵。

「α」是计算时所要除去的临界数据的比例。

「=TRIMMEAN(A1:A50; 0.1)」计算 A1:A50 中数字的平均值，且不考虑代表最高值的占 5％ 的值和代表最低值的占 5％ 的值。百分比是指未调和平均值的数量，而非被加数的数量。

HARMEAN

返回数据集的调和平均值。

HARMEAN(Number 1 [; Number 2 [; … [; Number 255]]])

=HARMEAN(23;46;69) = 37.64。这三个随机样本的调和平均值为 37.64

GAUSS

返回标准正态累积分布。

为 GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

GAUSS(数字)

「数字」是要计算标准正态分布函数值的值。

=GAUSS(0.19) = 0.08

=GAUSS(0.0375) = 0.01

HYPGEOM.DIST

返回超几何分布。

HYPGEOM.DIST(X, NSample, Successes, NPopulation, Cumulative)

「X」是随机抽样获得的结果数目。

「NSample」是随机抽样的大小。

「Successes」是总体样本中可能结果的次数。

「NPopulation」是总体样本的大小。

「Cumulative」 (可选): 0 或 False 计算概率密度函数。其它值或 True 或缺省计算累积分布函数。

「=HYPGEOM.DIST(2;2;90;100;0)」得到 0.8090909091。假设有 100 片涂有黄油的烤面包片，其中有 90 片从桌子上掉落，并且涂有黄油的一面先着地，假设有 2 片涂有黄油的烤面包片从桌子上掉下，则两片面包都是涂有黄油的一面先着地的概率都是 81%。

「=HYPGEOM.DIST(2;2;90;100;1)」得到 1。

HYPGEOMDIST

返回超几何分布的函数值。

HYPGEOMDIST(X; NSample; Successes; NPopulation [; Cumulative])

「X」是随机抽样获得的结果数目。

「NSample」是随机抽样的大小。

「Successes」是总体样本中可能结果的次数。

「NPopulation」是总体样本的大小。

Cumulative (optional) specifies whether to calculate the probability density function (FALSE or 0) or the cumulative distribution function (any other value). The cumulative distribution function is the default if no value is specified for this parameter.

「=HYPGEOMDIST(2;2;90;100)」得到 0.81。假设有 100 片涂有黄油的烤面包片，其中有 90 片从桌子上掉落，并且涂有黄油的一面先着地，假设有 2 片涂有黄油的烤面包片从桌子上掉下，则两片面包都是涂有黄油的一面先着地的概率都是 81%。