1.AVEDEV

Buts: pour retourner un ensemble de données avec la déviation absolue moyenne de la moyenne des données, cette fonction peut être mesurée (par exemple, un des résultats d'examen des étudiants) de la dispersion.

Syntaxe: AVEDEV (nombre1, nombre2, ...)

Paramètres: nombre1, nombre2, ... sont utilisés pour calculer la déviation absolue moyenne d'un ensemble de paramètres, le nombre peut être compris entre 1 à 30.

Exemple: Si A1 = 79, A2 = 62, A3 = 45, A4 = 90, A5 = 25, alors que la formule "= AVEDEV (A1: A5)" pour revenir à 20,16.

2.AVERAGE

Buts: le calcul de la moyenne arithmétique de tous les paramètres.

Syntaxe: MOYENNE (nombre1, nombre2, ...).

Paramètres: nombre1, nombre2, ... est de calculer la moyenne de 1 à 30 paramètres.

Exemple: Si A1: A5 région nommée Score, dans lequel numériques 100,70,92,47 et 82, respectivement, la formule "= MOYENNE (Photo)" pour revenir à 78,2.

3.AVERAGEA

Buts: la liste des paramètres calculés de la valeur moyenne. fonction de la moyenne avec non seulement la différence entre les chiffres, et de texte et valeurs logiques (tels que les vrais et faux) sont également impliqués dans le calcul.

Syntaxe: AVERAGEA (valeur1, valeur2, ...)

Paramètres: valeur1, valeur2, ... comme la nécessité de calculer la moyenne des 1-30 cellules, ou de la gamme numérique.

Exemple: Si A1 = 76, A2 = 85, A3 = TRUE, la formule "= AVERAGEA (A1: A3)" pour revenir à 54 (c'est-à-76 +85 +1 / 3 = 54).

4.BETADIST

Buts: pour revenir à la fonction bêta fonction de distribution cumulative. Beta fonction de répartition est généralement utilisée pour étudier des échantillons de la collecte de certaines choses et les changements sont intervenus. Par exemple, il est temps de regarder la télévision un taux de journée.

Syntaxe: BETADIST (x, alpha, beta, A, B)

Paramètres: X utilisé pour le calcul de la fonction de la valeur à vivre dans une des bornes supérieures et inférieures des facultative (A et B) entre les deux. paramètres de distribution Alpha. paramètres de la distribution bêta. Une valeur x est la limite inférieure facultative de leur intervalle, B est la gamme numérique de x appartenant à la limite supérieure facultative.

Exemple: la formule "= BETADIST (2,8,10,1,3)" pour revenir à 0,685470581.

5.BETAINV

Buts: pour revenir à la fonction de distribution beta cumulative de la fonction inverse. Autrement dit, si la probabilité = BETADIST (x, ...), puis BETAINV (probabilité, ...) = x. fonction bêta de répartition peut être utilisé pour la conception du projet, devraient être terminés dans le délai imparti et les changements dans les paramètres, la simulation de délai de réalisation possible.

Syntaxe: BETAINV (probabilité, alpha, beta, A, B)

Paramètres: Distribution de probabilité pour la valeur de probabilité bêta, la distribution des paramètres de distribution Alpha Beta, des paramètres, une valeur x de l'option limite inférieure de leur intervalle, B numérique x du secteur appartenant à la gamme d'options.

Exemple: la formule "= BETAINV (0.685470581,8,10,1,3)" pour revenir à 2.

6.BINOMDIST

Buts: pour retourner une valeur en dollars de la distribution de probabilité binomiale. fonction LOI.BINOMIALE pour un nombre déterminé d'expériences indépendantes, les résultats de l'expérience ne contient que deux sortes de réussite ou d'échec de la situation, et la probabilité de succès dans le fixe pendant l'expérience. Par exemple, on peut calculer les objets peuvent être projetés à partir d'une pièce de 10 fois, quand une probabilité positive de la hausse 6.

Syntaxe: LOI.BINOMIALE (nombre_succès, essais, probabilité_s, cumulatif)

Paramètres: nombre_succès pour le nombre d'expériences réussies, les essais pour le nombre d'expériences indépendantes, probabilité_s pour la première fois la probabilité de succès de l'expérience, cumulée est une valeur logique utilisée pour déterminer la forme de la fonction. Si cumulative est VRAI, puis revenez à la fonction LOI.BINOMIALE fonction de répartition, qui est à la probabilité de succès nombre_succès; Si FALSE, la fonction de densité de probabilité de retour, qui est, la probabilité de succès nombre_succès.

Exemple: les résultats de la monnaie est un lancer positive plutôt que négative, jetant des pièces pour la première fois la probabilité de réussite est de 0,5. Les objets peuvent être projetés à partir d'une pièce de 10 fois dans la formule de calcul de la 6e à la LOI.BINOMIALE "= (6,10,0.5, FALSE)", les résultats de calcul de la moyenne 0,205078

7.CHIDIST

Buts: pour revenir à C2 distribution de probabilité d'une queue. C2 distribution associée à l'épreuve C2. Peuvent être comparées en utilisant les observations C2 test et les attentes. Par exemple, supposons que la prochaine génération de génétique végétale d'une expérience montrent un groupe de couleurs affichées. Utilisez cette fonction de comparaison des observations et attentes, afin de déterminer la validité des hypothèses initiales.

Syntaxe: CHIDIST (x, degrés_liberté)

Paramètres: X est utilisée pour calculer la distribution de probabilité d'une queue de C2 valeurs, degrés_liberté est le degré de liberté.

Exemple: la formule "= LOI.KHIDEUX (1,2)" signifient que les résultats calculés 0,606530663.

8.CHIINV

Buts: pour revenir à C2 distribution de probabilité d'une queue de la fonction inverse. Si la probabilité = CHIDIST (x,?), Tandis que KHIDEUX.INVERSE (probabilité,?) = X. Utilisez cette comparaison fonction des observations et attentes, afin de déterminer la validité des hypothèses initiales.

Syntaxe: KHIDEUX.INVERSE (probabilité, degrés_liberté)

Paramètres: Distribution de probabilité pour la probabilité c2 unilatéral, degrés_liberté pour la liberté.

Exemple: la formule "= KHIDEUX.INVERSE (0.5,2)" pour revenir à 1,386293564.

9.CHITEST

Buts: pour revenir à la pertinence des tests de la valeur, qui est, la distribution statistique de la valeur de retour de C2 et le degré de liberté correspondant, vous pouvez utiliser l'hypothèse que la valeur de C2 test pour déterminer si elles étaient confirmées par des expériences .

Syntaxe: TEST.KHIDEUX (actual_range, expected_range)

Paramètres: Actual_range est inclus dans les observations des données, sommaires Expected_range est incluse dans les rangs du produit et le ratio de la valeur totale des données.

Exemple: Si A1 = 1, A2 = 2, 3 = A3, B1 = 4, B2 = 5, B3 = 6, la formule "= TEST.KHIDEUX (A1: A3, B1: B3)" pour revenir à 0,062349477.

10.CONFIDENCE

Buts: pour revenir à l'intervalle de confiance de la moyenne globale, qui est la moyenne de chaque côté de la zone d'échantillonnage. Par exemple, une classe d'élèves de passer l'examen, conformément à un niveau de confiance donné, l'examen permet de déterminer les scores minimum et maximum.

Syntaxe: CONFIDENCE (alpha, standard_dev, taille).

Paramètres: Alpha est utilisé pour calculer le niveau de confiance (ce qui équivaut à 100 * (1-alpha)%, si l'alpha de 0,05, le niveau de confiance de 95%) un niveau significatif de paramètres, de la déviation standard de données Standard_dev de l'ensemble région, la capacité échantillon de taille.

Exemple: Supposons que 46 échantillons de la scores aux tests des élèves, leur moyenne est divisée en 60, l'écart type global pendant 5 minutes, la moyenne sous-région dans les domaines suivants niveau de confiance 95%. La formule "= CONFIANCE (0.05,5,46)" pour revenir à 1,44, c'est-à-scores aux tests pour les ± 60 1.44 minutes.

11.CORREL

Utilisations: matrice1 et matrice2 gamme le retour du coefficient de corrélation entre les deux. Deux choses différentes, il peut déterminer la relation entre, par exemple, les essais des étudiants en physique et en mathématiques d'association entre le rendement scolaire.

Syntaxe: CORREL (matrice1, matrice2)

Paramètres: Array1 premier groupe de la gamme numérique. Le deuxième groupe array2 plage numérique.

Exemple: Si A1 = 90, A2 = 86, A3 = 65, A4 = 54, = 36 A5, B1 = 89, B2 = 83, = 60 B3, B4 = 50, B5 = 32, alors que la formule "= CORREL ( A1: A5, B1: B5) "le retour de 0,998876229, nous pouvons voir que A, B 2 a un degré plus élevé de données relatives à l'autre.

12.COUNT

Buts: pour revenir à des chiffres du nombre de paramètres. Il peut être un tableau ou une gamme de statistiques sur le nombre de cellules contenant des nombres.

Syntaxe: COUNT (valeur1, valeur2, ...).

Paramètres: valeur1, valeur2, ... sont les différents types de données contenues ou référencées paramètres (1 ~ 30), dont seulement le nombre de types de données peuvent être statistiques.

Exemple: Si A1 = 90, A2 = le nombre d', A3 = "", A4 = 54, = 36 A5, A5 alors la formule "count = (A1:)" pour revenir à 3.

13.COUNTA

Buts: pour revenir au groupe de paramètres en Afrique centrale, le nombre de valeur null. fonction NBVAL peut être calculée à l'aide de la matrice ou la plage du nombre d'éléments de données.

Syntaxe: NBVAL (valeur1, valeur2, ...)

Description: valeur1, valeur2, ... faut compter la valeur du nombre de paramètres pour les 1 ~ 30. Dans ce cas, les paramètres peuvent être de tout type, y compris les espaces, mais ne comprend pas les cellules vides. Si le paramètre est le tableau ou la référence de la cellule, puis la matrice ou la référence de la cellule de l'ébauche seront ignorées. Si vous n'avez pas besoin de la logique de la valeur des statistiques, du texte ou des valeurs d'erreur, vous devez utiliser la fonction COUNT.

Exemple: Si A1 = 6.28, A2 = 3,74, le reste de la cellule est vide, alors la formule "= NBVAL (A1: A7)" égal à 2, les résultats calculés.

14.COUNTBLANK

Buts: le calcul d'une série dans le nombre de cellules vides.

Syntaxe: COUNTBLANK (intervalle)

Paramètres: Plage de la nécessité de calculer le nombre de cellules vides dans la région.

Exemple: Si A1 = 88, A2 = 55, A3 = "", A4 = 72, A5 = "", la formule "= COUNTBLANK (A1: A5)" pour revenir à 2.

15.COUNTIF

Utilisation: calcul de la région à remplir les conditions d'un nombre donné de cellules.

Syntaxe: NB.SI (plage, critère)

Paramètres: Gamme pour les exigences à satisfaire les conditions dans lesquelles le nombre de plage de cellules. Critères pour déterminer quelles cellules seront pris en compte les conditions, qui peuvent prendre la forme de numérique, ou une expression du texte.

16.COVAR

Buts: pour revenir à la covariance, qui est, chaque paire de points de données, l'écart moyen du produit. Utilisation de covariance de deux ensembles de données pour étudier la relation entre les deux.

Syntaxe: COVAR (matrice1, matrice2)

Paramètres: Array1 est le premier entier de données contenues dans la gamme, matrice2 est le contenu deuxième série de données d'un nombre entier.

Exemple: Si A1 = 3, A2 = 2, A3 = 1, B1 = 3600, B2 = 1500, B3 = 800, tandis que la formule "= COVAR (A1: A3, B1: B3)" pour revenir au 933.3333333.

17.CRITBINOM

Buts: pour revenir à la distribution binomiale cumulée de sorte que supérieur ou égal au seuil minimal, le résultat peut être utilisé pour l'inspection de la qualité. Par exemple, décidé de permettre à un maximum de pièces défectueuses, nous pouvons vous garantir que, lorsque la totalité du produit au moment de quitter la chaîne de montage en passant d'inspection.

Syntaxe: CRITBINOM (essais, probabilité_s, alpha)

Paramètres: Essais est le nombre d'essais de Bernoulli, probabilité_s est un test de la probabilité de succès, Alpha est le seuil.

Exemple: la formule "= CRITBINOM (10,0.9,0.75)" pour revenir à 10.

18.DEVSQ

Buts: pour renvoyer un échantillon de points de données avec leurs moyens et la place de la déviation.

Syntaxe: DEVSQ (nombre1, nombre2, ...)

Paramètres: nombre1, nombre2, ... sont utilisés pour calculer la somme des carrés des écarts 1-30 paramètres. Ils peuvent être des valeurs séparées par des virgules, peut également être une référence de tableau.

Exemple: Si A1 = 90, A2 = 86, A3 = 65, A4 = 54, A5 = 36, alors que la formule "= DEVSQ (A1: A5)" pour revenir à 2020,8.

19.EXPONDIST

Buts: pour revenir à la distribution exponentielle. Cette fonction peut créer des événements de l'intervalle de temps entre les modèles, comme les estimations des machines automatiques de billets de banque de payer un montant en espèces du temps passé en vue de déterminer le processus de la durée maximale d'une minute soutenue probabilité d'occurrence.

Syntaxe: EXPONDIST (x, lambda, cumulatif).

Paramètres: fonction de la valeur X, les valeurs des paramètres Lambda, Index cumulatifs pour déterminer la fonction de valeur logique. Si cumulative est VRAI, EXPONDIST pour revenir à la fonction de répartition; Si cumulative est FAUX, la fonction de densité de probabilité de retour.

Exemple: la formule "= EXPONDIST (0.2,10, TRUE)" pour revenir à 0,864665, = EXPONDIST (0.2,10, FALSE) pour revenir à 1,353353.

20.FDIST

Buts: pour revenir à la distribution de probabilité F, on peut déterminer l'existence de deux séries de données des différents changements de mesure. Par exemple, à travers l'analyse d'une classe de garçons et de filles des scores de test pour déterminer l'étendue des changements dans les scores des filles et des garçons sont différents.

Syntaxe: FDIST (x, degrees_freedom1, degrees_freedom2)

Paramètres: X est utilisée pour calculer la distribution de probabilité de l'intervalle de point, Degrees_freedom1 degrés moléculaire de la liberté, Degrees_freedom2 est le dénominateur des degrés de liberté.

Exemple: la formule "= FDIST (1,90,89)» pour revenir à 0,500157305.