61.SKEW

Zweck: zum einen eine gewisse Asymmetrie in der Verteilung zurückzukehren. Es spiegelt den Durchschnitt der Asymmetrie im Distributionszentrum der Grad der Asymmetrie ist, dass der Grad der Asymmetrie des Vertriebs von einer Zeit, als noch schwieriger. Dass der Grad der Asymmetrie negative Asymmetrie bei der Verteilung dieser Seite geworden ist negativ.

Syntax: SKEW (Zahl1, Zahl2, ...).

Parameter: Zahl1, Zahl2 ... ist die Notwendigkeit, den Grad der Asymmetrie berechnen 1-30 Parameter. Einschließlich komma-separierte Werte, wie ein einzelnes Array und Namen.

Beispiel: die Formel "= SKEW ((22,23,29,19,38,27,25), (16,15,19,17,15,14,34))" zurückzukehren 0,854631382.

62.SLOPE

Zweck: zum einen auf die Menge der Datenpunkte nach der linearen Regressionsgleichung Montage der Steigung der Linie (es ist die gerade Linie Abstand zwischen zwei beliebigen Punkten der vertikalen und horizontalen Abstand Ratio, dh Rückkehr der Veränderungsrate der linearen Regression).

Syntax: SLOPE (Y_Werte, X_Werte)

Parameter: Y_Werte abhängige Variable für die Anzahl der Typ-Array oder einen Bereich, X_Werte Datenpunkte als Variablen Sammlung.

Beispiel: die Formel "= Steigung ((22,23,29,19,38,27,25), (16,15,19,17,15,14,34))" zurückzukehren -0,100680934.

63.SMALL

Zweck: zum einen auf den ersten k Daten der Minimalwert zurück, was in einer bestimmten Position auf der Datenwerte.

Syntax: SMALL (array, k)

Parameter: Array ist eine Notwendigkeit, die ersten k-minimale Anzahl der Array-oder Daten-Region, K für die Rückgabe von Daten oder Daten im Array zu finden, wo die Lage der Region (von klein bis groß).

Beispiele: Wenn Wenn A1 = 78, A2 = 45 A3 = 90, = 12 A4, A5 = 85, während die Formel "= klein (A1: A5, 3)" bis auf 78 zurück.

64.STANDARDIZE

Zweck: zum einen, um die durchschnittliche Rendite auf Standard-dev für die Standardabweichung der Verteilung der normalen Werte bedeuten.

Syntax: STANDARDIZE (x, bedeuten, Standabwn)

Parameter: X für die Bedürfnisse der normalen Werte, Mittelwert Mean Verteilung der Arithmetik, Standabwn Standardabweichung für die Verteilung.

Beispiel: die Formel "= STANDARDIZE (62,60,10)", um auf 0,2 zurück.

65.STDEV

Zwecken: zur Schätzung der Standardabweichung der Stichprobe. Es spiegelt die Daten in Bezug auf den Durchschnitt (Mittelwert) der Grad der Dispersion.

Syntax: STDEV (Zahl1, Zahl2, ...)

Parameter: Zahl1, Zahl2, ... um die gesamte Stichprobe für die Parameter 1-30 entsprechen. Kann die durch Kommata getrennte Parameter bilden können auch das Array, das heißt, der Verweis cell array.

Hinweis: STABW Funktionsparameter durch die Annahme, dass die Stichprobe insgesamt. Alle Proben, wenn die Daten im Allgemeinen, sollten sie anhand Standardabweichung STDEVP Funktion sein. Zur gleichen Zeit, ignorieren die Parameter der Funktion der logischen Werte (TRUE oder FALSE) und Text. Wenn Sie nicht ignorieren kann die Logik des Wertes und der Text sollte STABWA Funktion verwendet werden.

Beispiel: Angenommen, ein bestimmtes Muster der Testergebnisse für A1 = 78, A2 = 45 A3 = 90, = 12 A4, A5 = 85, dann zur Schätzung der Standardabweichung aller Ergebnisse der Formel "= STABW (A1: A5)" , deren Ergebnisse gleich 33,00757489.

66.STDEVA

Benutzen: Berechnung einer bestimmten Probe über die Standardabweichung basiert. STABW Funktion, die die Differenz zwischen dem Wert des Textes und logische Werte (true / false) wird auch bei der Berechnung zu beteiligen ist.

Syntax: STDEVA (Wert1, Wert2, ...)

Parameter: Wert1, Wert2, ... als die gesamte Stichprobe Parameter 1-30. Kann die komma-separierte Form von Parametern, können Sie ein einzelnes Array, das heißt, der Verweis cell array.

Beispiel: Angenommen, ein bestimmtes Teil der Prüfung für A1 = 78, A2 = 45 A3 = 90, = 12 A4, A5 = 85, dann zur Schätzung der Standardabweichung aller Ergebnisse der Formel "= STDEVA (A1: A5) ", deren Ergebnisse gleich 33,00757489.

67.STDEVP

Benutzen: Rückkehr der gesamten Standardabweichung der Stichprobe. Es spiegelt die gesamte Stichprobe verglichen mit dem Durchschnitt (Mittelwert) der Grad der Dispersion.

Syntax: STDEVP (Zahl1, Zahl2, ...)

Parameter: Zahl1, Zahl2, ... für die gesamte Stichprobe entspricht den Parametern 30.01. Kann die komma-separierte Form von Parametern, können Sie ein einzelnes Array, das heißt, der Verweis cell array.

Hinweis: STDEVP Funktion bei der Berechnung des Prozesses der logische Werte (true / false) und Text ignoriert. Wenn logische Werte und Text nicht ignoriert werden kann, sollte STABWNA Funktion verwendet werden.

STDEVP Funktion gleichzeitig davon aus, dass die allgemeinen Parameter für die gesamte Stichprobe. Wenn die Daten in einer repräsentativen Stichprobe der gesamten Stichprobe, sollten STABW Funktion verwendet, um die Standardabweichung zu berechnen. Wenn die Stichprobengröße waren, STABW Funktion und STDEVP kleine Differenz zwischen der berechneten Ergebnisse.

Beispiel: Wenn eine zweite Untersuchung, nur fünf Studenten zur Teilnahme an, Gäste von A1 = 78, A2 = 45 A3 = 90, = 12 A4, A5 = 85, dann ist die Standardabweichung aller die Formel "= STDEVP (A1 berechnet : A5) ", entsprechend der zurückgegebenen Ergebnisse zu 29,52287249.

68.STDEVPA

Zwecke: die Berechnung der Standardabweichung der gesamten Stichprobe. STDEVP Funktion ist es die Differenz zwischen dem Wert der Text-und logische Werte (TRUE oder FALSE) bei der Berechnung zu beteiligen.

Syntax: STDEVPA (Wert1, Wert2, ...)

Parameter: Wert1, Wert2, ... als ein Muster der allgemeinen Parameter von 1-30. Kann die komma-separierte Form von Parametern, können Sie ein einzelnes Array verwenden (also Zellen des Array-Referenz).

Hinweis: STABWNA Funktionsparameter für die Annahme, dass die gesamte Stichprobe. Wenn die Daten Teil der gesamten Stichprobe darstellen, müssen Sie STABWA Funktion, um die Standardabweichung zu schätzen.

Beispiel: Wenn eine zweite Untersuchung, nur fünf Studenten zur Teilnahme an, Gäste von A1 = 78, A2 = 45 A3 = 90, = 12 A4, A5 = 85, dann ist die Standardabweichung aller die Formel "= STDEVP (A1 berechnet : A5) ", entsprechend der zurückgegebenen Ergebnisse zu 29,52287249.

69.STEYX

Zweck: zum einen durch die Methode der linearen Regression Rückkehr zu den prognostizierten Wert von y berechnen durch die Standard-Fehler generiert. Nach dem Standardfehler der Messung verwendet werden, um eine einzelne Variable x berechnen in Höhe von y prädiktive Wert des Fehlers.

Syntax: STFEHLERYX (Y_Werte, X_Werte)

Parameter: Y_Werte Datenpunkte als abhängige Variable Gruppe oder Region, X_Werte Datenpunkte als Variablen oder regionalen Gruppe.

Beispiel: die Formel "= STFEHLERYX ((22,13,29,19,18,17,15), (16,25,11,17,25,14,17))" Rückkehr zur 4,251584755.

70.TDIST

Tierhaltungen: student's t-Verteilung, die Prozentpunkten (Wahrscheinlichkeit), t-Verteilung Wert (zurückgegeben x) ist der berechnete t-Wert (die Berechnung der Prozentpunkte). t-Verteilung für kleine Stichprobe Daten von Hypothesentests gesetzt, kann die Nutzung dieser Funktion ersetzt den kritischen Wert von t-Verteilung Tabelle.

Syntax: TDIST (x, Freiheitsgrade, Schwänze)

Parameter: X ist die Anzahl der Verteilung Anforderungen Freiheitsgrade integer Maß an Freiheit zum Ausdruck zu bringen, ist Tails der Verteilung in der Rückkehr angegebenen einem einzigen oder zwei-tailed-tailed Verteilung. Wenn Schwänzen = 1, Funktion zurückgeben TDIST one-tailed Verteilung. Wenn Schwänzen = 2, Funktion, um zwei-tailed Verteilung TDIST zurückzukehren.

Beispiel: die Formel "= TDIST (60,2,1)", um 0,000138831 zurück.

71.TINV

Zweck: zum einen als eine Funktion der Wahrscheinlichkeit und der Grad der Freiheit der Student's t-Wert der t-Verteilung zurück.

Syntax: TINV (Wahrscheinlichkeit, Freiheitsgrade)

Parameter: Wahrscheinlichkeit für den entsprechenden zweiseitigen t-Student's Wahrscheinlichkeitsverteilung, Freiheitsgrade für die Verteilung der Freiheitsgrade.

Beispiel: die Formel "= TINV (0.5,60)", um 0,678600713 zurück.

72.TREND

Zweck: zum einen eine lineare Regressionsgerade Einbau einer Reihe von vertikalen Rückkehr Koordinaten (y-Wert). Finden Sie, dass ein bestimmtes Array Y_Werte und X_Werte einer geraden Linie (Methode der kleinsten Quadrate) und Rückkehr zu den angegebenen Array Neue_x_Werte Wert in einer geraden Linie auf den entsprechenden y-Wert.

Syntax: TREND (Y_Werte, X_Werte, Neue_x_Werte, const)

Parameter: Y_Werte für die bekannte Beziehung zwischen der y = mx + b in der y-Wert der Sammlung, X_Werte für die bekannte Beziehung zwischen der y = mx + b in der Reihe optionaler x-Werte, um Neue_x_Werte müssen TREND-Funktion, um die Rückkehr entsprechenden y-Wert des neuen x-Wert, Const für den logischen Wert des konstanten Term b angegeben wird auf 0 gezwungen.

73.TRIMMEAN

Zweck: zum einen auf die internen Daten im Durchschnitt zurückzugeben. GESTUTZTMITTEL Funktion aus einem Datensatz von Kopf und Rutenansatz zu entfernen, einen bestimmten Prozentsatz der Datenpunkte, und dann die durchschnittliche Nachfrage. Wenn die Hoffnung, dass ein Teil der Analyse der Berechnung Daten entfernt, können Sie diese Funktion nutzen.

Syntax: GESTUTZTMITTEL (array, Prozent)

Parameter: Array für die Notwendigkeit für das Screening und für den Durchschnitt des Arrays oder Daten Region Prozent für die Zwecke der Berechnung, wenn der Anteil der Datenpunkte entfernen. Wenn = 0,2 Prozent, während die Entfernung von 20 Daten-4, das ist, entfernen Sie die beiden hinteren Kopf entfernt 2. Prozent = 0.1,30 wenn Datenpunkte in Höhe von 10 Prozent der drei Datenpunkte. GESTUTZTMITTEL Funktion wird in der Datenmenge auf den Kopf und Schwanz des symmetrischen Daten zu entfernen.

Beispiel: Wenn A1 = 78, A2 = 45 A3 = 90, = 12 A4, A5 = 85, während die Formel "= GESTUTZTMITTEL (A1: A5, 0.1)" back to 62.

74.TTEST

Zweck: zum einen nach St-Student-Test zugehörigen Wahrscheinlichkeiten zurückzukehren. Er kann bestimmen, ob zwei Stichproben aus zwei mit der gleichen Gesamtdurchschnitt kommen.

Syntax: TTEST (Feld1, Feld2, Schwänze, Typ)

Parameter: Array1 ist der erste Datensatz ist array2 zweiten Datensatz, Tails der Mantisse Verteilungskurve angegeben. Wenn Schwänzen = 1, Funktion TTEST mit one-tailed Verteilung. Wenn Schwänzen = 2, Funktion TTEST mit zwei-tailed Verteilung. Geben Sie für die Art der t-Test. Wenn der Typ-Äquivalent (1,2, 3)-Test (paired, Zwei-Stichproben-Test, wie Varianz, heteroskedastischen Zwei-Stichproben-Test)

Beispiel: die Formel "= TTEST ((3,4,5,8,9,1,2,4,5), (6,19,3,2,14,4,5,17,1), 2, 1) "bis zu 0,196016 zurück.

75.VAR

Zweck: zum einen Kostenvoranschlag Stichprobenvarianz.

Syntax: VAR (Zahl1, Zahl2, ...)

Parameter: Zahl1, Zahl2, ... um die gesamte Stichprobe und 1-30 Parametern entsprechen.

Beispiel: Angenommen, eine besondere Prüfung in den fünf Noten als Stichprobe genommen, Schätzergebnisse mit VAR Varianz-Funktion, die Probe Wert von A1 = 78, A2 = 45 A3 = 90, = 12 A4, A5 = 85, dann die Formel "= VAR (A1: A5)" auf 1.089,5 zurückzukehren.

76.VARA

Verwendet: verwendet, um die Varianz einer Stichprobe eine Schätzung gegeben. VAR-Funktion mit dem Unterschied zwischen dem Text und logische Werte (true und false) wird auch bei der Berechnung teilnehmen.

Syntax: VARA (Wert1, Wert2, ...)

Parameter: Wert1, Wert2, ... als ein allgemeiner Probenparameter 1-30.

Beispiel: Angenommen, eine besondere Prüfung in den fünf Noten als Stichprobe genommen, Schätzergebnisse mit VAR Varianz-Funktion, die Probe Wert von A1 = 78, A2 = 45 A3 = 90, = 12 A4, A5 = 85, dann die Formel "= VARA (A1: A5, TRUE)" zu 1491,766667 zurückzukehren.

77.VARP

Benutzen: Berechnung der Gesamtnote Stichprobenvarianz.

Syntax: VARP (Zahl1, Zahl2, ...)

Parameter: Zahl1, Zahl2, ... für die gesamte Stichprobe entspricht den Parametern 30.01. Die Logik-Werte (True und False) und der Text wird ignoriert.

Beispiel: Wenn ein zweiter Make-up, nur fünf Studenten zur Teilnahme an, Gäste von A1 = 88, A2 = 55, = 90 A3, A4 = 72, A5 = 85, mit den Ergebnissen VARP Varianz-Funktion Schätzung, dann ist die Formel "= VARP (A1: A5) "zurück zu 214,5.

78.VARPA

Benutzen: Berechnung der Gesamtnote Stichprobenvarianz. VARP-Funktion mit dem Unterschied zwischen dem Text und logische Werte (true und false) wird auch bei der Berechnung teilnehmen.

Syntax: VARPA (Wert1, Wert2, ...)

Parameter: Wert1, Wert2, ... als ein Muster der allgemeinen Parameter von 1-30.

Beispiel: Wenn ein zweiter Make-up, nur fünf Studenten zur Teilnahme an, Gäste von A1 = 88, A2 = 55, = 90 A3, A4 = 72, A5 = 85, mit den Ergebnissen VARIANZENA Varianz-Funktion Schätzung, dann ist die Formel "= VARPA (A1: A5) "zurück zu 214,5.

79.WEIBULL

Zweck der Verteilung der Rückkehr von Webber. Mit dieser Funktion können Zuverlässigkeitsanalyse, wie Ausrüstung MTBF werden.

Syntax: WEIBULL (x, alpha, beta, kumulativ)

Parameter: X wird verwendet, um den Wert zu berechnen Funktion, Alpha-Parameter Verteilung, Beta Verteilung Parameter spezifiziert kum in der Form der Funktion.

Beispiel: die Formel "= WEIBULL (98,21,100, TRUE)", um 0,480171231 zurück, WEIBULL = (58,11,67, FALSE) zu 0,031622583 zurück.

80.ZTEST

Zweck: zum einen den zweiseitigen z-Test, p-Wert zurück. Z-Test basiert auf den Daten-Sets zu generieren oder x-Array von Standard-Scores und der Rückkehr des zweiseitigen Wahrscheinlichkeitsverteilung. Sie können diese Funktion verwenden, um Proben aus einem spezifischen Beobachtung in der Gesamtwert der Schatzung zurückzukehren.

Syntax: GTEST (array, x, sigma)

Parameter: Array für x als Testregion des Arrays oder Daten. X-Wert getestet werden. Sigma als Ganzes (bekannten) Standardabweichung, wenn sie weggelassen, benutzt die Standardabweichung der Stichprobe.

Beispiel: Die Formel "= GTEST ((3,6,7,8,6,5,4,2,1,9), 4)" Rückkehr 0,090574.