IBM Lotus Symphony
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返回样本中某数的排位。
RANK(Value; Data; Type)
Value 是需要找到排位的数字。
Data 为样本中的数据矩阵。
Type(可选)指定排位的方式。
Type = 0 表示以降序方式从数组的最后一项一直排序到第一项(这是缺省值),
Type = 1 表示以升序方式从范围中的第一项一直排序到最后一项。
=RANK(A10;A1:A50) 返回位于 A10 的数值在范围 A1:A50 间的各数值中的排位。如果该 Value 不在该范围中,就会输出一个错误消息。
返回分布的偏斜度。
SKEW(Number1; Number2; ...Number30)
Number1, Number2...Number30 是数值或数字范围。
=SKEW(A1:A50) 计算所标出范围内数据的偏斜度。
推算基于现有 x 和 y 值的终值。
FORECAST(Value; DataY; DataX)
Value 为 X-值,Y-值就是在回归线上对应于这点而计算得出。
DataY 为已知的 Y 值的数组或范围。
DataX 为已知的 X 值的数组或范围。
=FORECAST(50;A1:A50;B1;B50) 在上述两个引用中的 X 和 Y 值以线性趋势相联系的情况下会返回对应于 X 值为 50 时的 Y 期望值。
估算基于样本的标准偏差。
STDEV(Number1; Number2; ...Number30)
Number1, Number2, ...Number30 为数值或数字范围,表示以总体为基础的样本。
=STDEV(A1:A50) 返回以所引用数据为基础估算出的标准偏差。
计算基于样本的标准偏差估算值。
STDEVA(Value1;Value2;...Value30)
Value1, Value2, ...Value30 为值或范围,表示是从总体中获得的样本。文本的值为 0。
=STDEVA(A1:A50) 返回以所引用数据为基础估算出的标准偏差。
计算基于总体的标准偏差。
STDEVP(Number1;Number2;...Number30)
Number 1,Number 2,...Number 30 为数值或数字范围,表示以总体为基础的样本。
=STDEVP(A1:A50) 返回所引用数据的标准偏差。
计算基于总体的标准偏差。
STDEVPA(Value1;Value2;...Value30)
Value1,value2,...value30 为值或范围,表示从总体中获得的样本。文本的值为 0。
=STDEVPA(A1:A50) 返回所引用数据的标准偏差。
将随机变量转换为标准化数值。
STANDARDIZE(Number; Mean; StDev)
Number 为要进行标准化的数值。
Mean 为分布的算术平均值。
StDev 是分布的标准偏差。
=STANDARDIZE(11;10;1) 返回 1。数值 11 在一个平均值为 10,标准偏差为 1 的正态分布中位于平均值 10 之上,正如数值 1 在标准正态分布中位于平均值 0 之上那样。
返回标准正态累积分布函数的反函数。
NORMSINV(number)
Number 为概率值,据此计算逆标准正态分布。
=NORMSINV(0.908789) 返回 1.3333。
返回标准正态累积分布函数。该分布的平均值为 0,标准偏差为 1。
即 GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5
NORMSDIST(number)
Number 是计算标准正态累积分布所依据的值。
=NORMSDIST(1) 返回 0.84。在标准正态分布曲线以下,在 x 值 1 左边的面积占总面积的 84%。
计算线性回归直线的斜率。 该数值与 Y 和 x 值所对应的数据点相对应。
SLOPE(DataY; DataX)
DataY 为数据 Y 的数组或矩阵。
DataX 为数据 X 的数组或矩阵。
=SLOPE(A1:A50;B1:B50)
返回使用回归法由所有 x 值估算出的 y 值的标准误差。
STEYX(DataY; DataX)
DataY 为数据 Y 的数组或矩阵。
DataX 为数据 X 的数组或矩阵。
=STEXY(A1:A50;B1:B50)
返回基于样本平均值的离差平方和。
DEVSQ(Number1; Number2; ...Number30)
Number1, Number2, ...Number30 为数值或数字范围,表示样本。
=DEVSQ(A1:A50)
返回 T 分布的反函数。
TINV(Number; DegreesFreedom)
Number 为概率值,据此计算逆 t 分布。
DegreesFreedom 为 t 分布的自由度。
=TINV(0.1;6) 返回 1.94
返回一个学生 t 检验的概率。
TTEST(Data1; Data2; Mode; Type)
Data1 是针对第一条记录的因变量数据数组或范围。
Data2 是针对第二条记录的因变量数据数组或范围。
Mode = 1 计算单面试验,Mode = 2 双面试验。
Type 注明所要进行的 t-检验的方式。Type 1 表示成对的。Type 2 表示两个样本,方差相等(同方差的)。Type 3 表示两个样本,方差不相等(异方差的)。
=TTEST(A1:A50;B1:B50;2;2)
返回 T 分布。
TDIST(Number; DegreesFreedom; Mode)
Number 为据此计算 t-分布的值。
DegreesFreedom 为 t 分布的自由度。
Mode = 1 计算单面试验,Mode = 2 双面试验。
=TDIST(12;5;1)
估算基于样本的方差。
VAR(Number1; Number2; ...Number30)
Number1, Number2, ...Number30 为数值或数字范围,表示以总体为基础的样本。
=VAR(A1:A50)
由样本估算方差。文本的值为 0。
VARA(Value1; Value2; ...Value30)
Value1, Value2, ...Value30 为值或范围,表示是从总体中获得的样本。文本的值为 0。
=VARA(A1:A50)
计算基于总体的方差。
VARP(Number1; Number2; ...Number30)
Number1, Number2, ...Number30 为数值或数字范围,表示总体。
=VARP(A1:A50)
计算以总体为基础的方差。文本的值为 0。
VARPA(Value1; Value2; ...Value30)
Value1,value2,...Value30 为值或范围,表示总体。
=VARPA(A1:A50)
返回给定数目的对象的排列数。
PERMUT(Count1; Count2)
Count1 是对象的总数。
Count2 是每个排列中的对象个数。
=PERMUT(6;3) 返回 120。从 6 张扑克牌中按不同顺序取出 3 张牌,有 120 中不同的概率。
返回给定数目的对象(允许重复)的排列数。
PERMUTATIONA(Count1; Count2)
Count1 是对象的总数。
Count2 是每个排列中的对象个数。
从一个 11 个元素的集合中选出 2 个元素共有多少种可能性?
=PERMUTATIONA(11;2) 返回 121。
=PERMUTATIONA(6;3) 返回 216。从 6 张扑克牌中按顺序同时取出 3 张牌(在取出下一张牌前返回上一张牌),就有 216 中不同的概率。
返回值在两个区间范围内的概率。 如上限的数值未定,那么该函数将几率的计算基于如下假设,即数据的数值等于下限的数值。
PROB(Data; Probability; Start; End)
Data 为样本中的数据矩阵。
Probability 为相关几率的矩阵。
Start 为数值区间的开始,几率在该区间被累加。
End(可选)为数值区间的结束位置,几率在该区间被累加。如缺少该参数,那么计算只有 Start 条件下的几率。
=PROB(A1:A50;B1:B50;50;60) 返回 A1:A50 范围内的值位于分别为 50 和 60 的上下限之间的概率。对于范围 A1:A50 中的每一个值在范围 B1:B50 中都有一个对应值。
返回韦伯分布的值。
WEIBULL(Number; Alpha; Beta; C)
Number 为据此计算韦伯分布的值。
Alpha 是韦伯分布的形状参数。
Beta 为韦伯分布的比例参数。
C 标明函数的类型。累加和为 0,就计算密度函数,如果累加和为 1,就计算分布。
=WEIBULL(2;1;1;1) 返回 0.86。