Excel函数应用教程统计函数.doc

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1、1.AVEDEV  用途:返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值,该函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度。  语法:AVEDEV(number1,number2,...)  参数:Number1、number2、...是用来计算绝对偏差平均值的一组参数,其个数可以在1~30个之间。  实例:如果A1=79、A2=62、A3=45、A4=90、A5=25,则公式“=AVEDEV(A1:A5)”返回20.16。  2.AVERAGE  用途:计算所有参数的算术平均值。  语法:AVERAGE(n

2、umber1,number2,...)。  参数:Number1、number2、...是要计算平均值的1~30个参数。  实例:如果A1:A5区域命名为分数,其中的数值分别为100、70、92、47和82,则公式“=AVERAGE(分数)”返回78.2。  3.AVERAGEA  用途:计算参数清单中数值的平均值。它与AVERAGE函数的区别在于不仅数字,而且文本和逻辑值(如TRUE和FALSE)也参与计算。  语法:AVERAGEA(value1,value2,...)  参数:value1、value

3、2、...为需要计算平均值的1至30个单元格、单元格区域或数值。  实例:如果A1=76、A2=85、A3=TRUE,则公式“=AVERAGEA(A1:A3)”返回54(即76+85+1/3=54)。  4.BETADIST  用途:返回Beta分布累积函数的函数值。Beta分布累积函数通常用于研究样本集合中某些事物的发生和变化情况。例如,人们一天中看电视的时间比率。  语法:BETADIST(x,alpha,beta,A,B)  参数:X用来进行函数计算的值,须居于可选性上下界(A和B)之间。Alpha分

4、布的参数。Beta分布的参数。A是数值x所属区间的可选下界,B是数值x所属区间的可选上界。  实例:公式“=BETADIST(2,8,10,1,3)”返回0.685470581。  5.BETAINV  用途:返回beta分布累积函数的逆函数值。即,如果probability=BETADIST(x,...),则BETAINV(probability,...)=x。beta分布累积函数可用于项目设计,在给出期望的完成时间和变化参数后,模拟可能的完成时间。  语法:BETAINV(probability,alp

5、ha,beta,A,B)  参数:Probability为Beta分布的概率值,Alpha分布的参数,Beta分布的参数,A数值x所属区间的可选下界,B数值x所属区间的可选上界。  实例:公式“=BETAINV(0.685470581,8,10,1,3)”返回2。  6.BINOMDIST  用途:返回一元二项式分布的概率值。BINOMDIST函数适用于固定次数的独立实验,实验的结果只包含成功或失败二种情况,且成功的概率在实验期间固定不变。例如,它可以计算掷10次硬币时正面朝上6次的概率。  语法:BINO

6、MDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)  参数:Number_s为实验成功的次数,Trials为独立实验的次数,Probability_s为一次实验中成功的概率,Cumulative是一个逻辑值,用于确定函数的形式。如果cumulative为TRUE,则BINOMDIST函数返回累积分布函数,即至多number_s次成功的概率;如果为FALSE,返回概率密度函数,即number_s次成功的概率。  实例:抛硬币的结果不是正面就是反面,第一次抛硬币为正面

7、的概率是0.5。则掷硬币10次中6次的计算公式为“=BINOMDIST(6,10,0.5,FALSE)”,计算的结果等于0.205078  7.CHIDIST  用途:返回c2分布的单尾概率。c2分布与c2检验相关。使用c2检验可以比较观察值和期望值。例如,某项遗传学实验假设下一代植物将呈现出某一组颜色。使用此函数比较观测结果和期望值,可以确定初始假设是否有效。  语法:CHIDIST(x,degrees_freedom)  参数:X是用来计算c2分布单尾概率的数值,Degrees_freedom是自由度。

8、  实例:公式“=CHIDIST(1,2)”的计算结果等于0.606530663。  8.CHIINV  用途:返回c2分布单尾概率的逆函数。如果probability=CHIDIST(x,?),则CHIINV(probability,?)=x。使用此函数比较观测结果和期望值,可以确定初始假设是否有效。  语法:CHIINV(probability,degrees_freedom)  参数:Probability

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