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：**edev(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“=**edev(a1:a5)”返回20.16。
用途：计算所有参数的算术平均值。
语法：**erage(number1，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，其中的数值分别为和82，则公式“=**erage(分数)”返回78.2。
用途：计算参数清单中数值的平均值。它与**erage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：**eragea(value1，value2，..
参数：value1、value2、..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“=**eragea(a1:a3)”返回54(即76+85+1/3=54)。
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。
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，alpha，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。
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：binomdist(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
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。
实例：公式“=chidist(1，2)”的计算结果等于0.606530663。
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为c2分布的单尾概率，degrees_freedom为自由度。
实例：公式“=chiinv(0.5，2)”返回1.386293564。
用途：返回相关性检验值，即返回c2分布的统计值和相应的自由度，可使用c2检验确定假设值是否被实验所证实。
语法：chitest(actual_range，expected_range)
参数：actual_range是包含观察值的数据区域，expected_range是包含行列汇总的乘积与总计值之比的数据区域。
实例：如果a1=1、a2=2、a3=3、b1=4、b2=5、b3=6，则公式“=chitest(a1:a3，b1:b3)”返回0.062349477。
用途：返回总体平均值的置信区间，它是样本平均值任意一侧的区域。例如，某班学生参加考试，依照给定的置信度，可以确定该次考试的最低和最高分数。
语法：confidence(alpha，standard_dev，size)。
参数：alpha是用于计算置信度(它等于100*(1-alpha)%，如果alpha为0.05，则置信度为95%)的显著水平参数，standard_dev是数据区域的总体标准偏差，size为样本容量。
实例：假设样本取自46名学生的考试成绩，他们的平均分为60，总体标准偏差为5分，则平均分在下列区域内的置信度为95%。公式“=confidence(0.
05，5，46)”返回1.44，即考试成绩为60±1.44分。
用途：返回单元格区域array1和array2之间的相关系数。它可以确定两个不同事物之间的关系，例如检测学生的物理与数学学习成绩之间是否关联。
语法：correl(array1，array2)
参数：array1第一组数值单元格区域。array2第二组数值单元格区域。
实例：如果a1=90、a2=86、a3=65、a4=54、a5=36、b1=89、b2=83、b3=60、b4=50、b5=32，则公式“=correl(a1:a5，b1:
b5)”返回0.998876229，可以看出a、b两列数据具有很高的相关性。
用途：返回数字参数的个数。它可以统计数组或单元格区域中含有数字的单元格个数。
语法：count(value1，value2，..
参数：value1，value2，..是包含或引用各种类型数据的参数(1～30个)，其中只有数字类型的数据才能被统计。
实例：如果a1=90、a2=人数、a3=〞〞a4=54、a5=36，则公式“=count(a1:a5)”返回3。
用途：返回参数组中非空值的数目。利用函数counta可以计算数组或单元格区域中数据项的个数。
语法：counta(value1，value2，..
说明：value1，value2，..所要计数的值，参数个数为1～30个。
在这种情况下的参数可以是任何类型，它们包括空格但不包括空白单元格。如果参数是数组或单元格引用，则数组或引用中的空白单元格将被忽略。如果不需要统计逻辑值、文字或错误值，则应该使用count函数。
实例：如果a1=6.28、a2=3.74，其余单元格为空，则公式“=counta(a1:a7)”的计算结果等于2。
用途：计算某个单元格区域中空白单元格的数目。
语法：countblank(range)
参数：range为需要计算其中空白单元格数目的区域。
实例：如果a1=88、a2=55、a3=""a4=72、a5=""则公式“=countblank(a1:a5)”返回2。
用途：计算区域中满足给定条件的单元格的个数。
语法：countif(range，criteria)
参数：range为需要计算其中满足条件的单元格数目的单元格区域。criteria为确定哪些单元格将被计算在内的条件，其形式可以为数字、表达式或文本。
用途：返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数。利用协方差可以研究两个数据集合之间的关系。
语法：covar(array1，array2)
参数：array1是第一个所含数据为整数的单元格区域，array2是第二个所含数据为整数的单元格区域。
实例：如果a1=3、a2=2、a3=1、b1=3600、b2=1500、b3=800，则公式“=covar(a1:a3，b1:b3)”返回933.3333333。
用途：返回使累积二项式分布大于等于临界值的最小值，其结果可以用于质量检验。例如决定最多允许出现多少个有缺陷的部件，才可以保证当整个产品在离开装配线时检验合格。
语法：critbinom(trials，probability_s，alpha)
参数：trials是伯努利实验的次数，probability_s是一次试验中成功的概率，alpha是临界值。
实例：公式“=critbinom(10，0.9，0.75)”返回10。
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