1.1 版本

1.2 应用场景

把一些常用的自定义函数封装成插件，方便用户使用。

2.1 插件安装

点击下载插件：自定义函数集合插件

设计器插件安装方法参照：设计器插件管理

服务器安装插件方法参照：服务器插件管理

2.2 操作方法

右键单元格，选择单元格元素>插入公式，在弹出的公式定义界面，点击全部函数，鼠标左键双击函数名即可插入函数，如下图所示：

2.3 函数简介

下面逐条介绍每个函数的使用方法。

3.1 Concat

1）说明

concat(text1, [text2],…)：函数将多个区域和/或字符串中的文本组合起来

2）示例

concat('明','天')：返回明天

3.2 Unicode

1）说明

unicode('text')：返回对应于文本的第一个字符的数字

2）示例

Unicode('你好')：返回20320（你）

3.3 Unichar

1）说明

unicode(number)：返回给定数值引用的 Unicode 字符

number ：必需，number 为代表字符的 Unicode 数字

2）示例

unichar(20320)：返回你

3.4 Search

1）说明

search(find_text,within_text,start_num)：返回第一次找到特定字符或文本字符串处的字符编号，以 start_num 开头

find_text：要查找的文本。您可以在 find_text 中使用通配符，即问号 (?) 和星号 (*)。问号匹配任一单个字符；星号匹配任一字符序列。如果要查找实际的问号或星号，请在字符前键入波形符 (~)

within_text：是要在其中搜索 find_text 的文本

start_num：within_text 中要开始搜索的字符编号。可以使用 start_num 来跳过指定数目的字符

2）示例

search("Y","AYF0093.YoungMensApparez",8)：返回9（从第8位开始搜索"Y"出现的字符编号）

3.5 Isodd

1）说明

isodd(number)：如果参数 number 为奇数，返回 TRUE，否则返回 FALSE

注：如果 number 不是整数，将被截尾取整。

2）示例

isodd(1.1)：返回true

3.6 Iseven

1）说明

iseven(number)：如果参数 number 为偶数，返回 TRUE，否则返回 FALSE

注：如果 number 不是整数，将被截尾取整。

2）示例

iseven(1.2)：返回false

3.7 Networkdays

1）说明

networkdays(start_date, end_date, [holidays])：返回参数 start_date 和 end_date 之间完整的工作日数值。 工作日不包括周末和专门指定的假期

start_date：必需。代表开始日期的日期

end_date：必需。代表终止日期的日期

注：若要使用参数来指明周末的日期和天数，从而计算两个日期间的全部工作日数，请使用 NETWORKDAYS.INTL 函数。

2）示例

networkdays('2020-04-01','2020-04-07')：返回5（包含了1天假期）

注：NETWORKDAYS.INTL 函数未测试成功。

3.8 Isblank

1）说明

Isblank()：如果参数值为空，则返回 TRUE

2）示例

isblank(Null)：返回true

3.9 Gcd

1）说明

gcd(number1, [number2], ...)：返回两个或多个整数的最大公约数

number1，number2：必需

2）示例

gcd(4,12)：返回4

3.10 Lcm

1）说明

lcm(number1, [number2], ...)：返回整数的最小公倍数

number1，number2：必需

2）示例

lcm(4,7)：返回28

3.11 Quotient

1）说明

quotient(numerator, denominator)：返回除法的整数部分

numerator：必需，被除数

denominator：必需，除数

2）示例

quotient(5,7)：返回0

3.12 Mround

1）说明

mround(number, multiple)：返回舍入到所需倍数的数字

number：必需，要舍入的值

multiple：必需，要舍入到的倍数

2）示例

mround(10,3)：结果9（将 10 四舍五入到最接近 3 的倍数）

3.13 Sqrtpi

1）说明

sqrtpi(number)：返回某数与 pi 的乘积的平方根

number：必需，number为与 pi 相乘的数

注：如果 number 小于 0，则 SQRTPI 返回错误值

2）示例

sqrtpi(3)：返回3.0699801238394655

3.14 Sec

1）说明

sec(number)：返回角度的正割值

number：必需，number 为需要对其进行正割的角度 (以弧度为单位)

注：number 的绝对值必须小于 2^27。

2）示例

sec(1)：返回1.8508157176809255

3.15 Csc

1）说明

csc(number)：传回以弧度表示之角度的余割值

number：必要

注：number 的绝对值必须小于 2^27。

2）示例

csc(1)：返回1.1883951057781212

3.16 Cot

1）说明

cot(number)：返回以弧度表示的角度的余切值

number：必需，要获得其余切值的角度，以弧度表示

注：number 的绝对值必须小于 2^27。

2）示例

cot(1)： 返回0.642

3.17 Acot

1）说明

acot(number)：返回数字的反余切值的主值

number：必需，Number 为所需角度的余切值。此值必须是实数

注：返回的角度以弧度表示，弧度值在 0（零）到 pi 之间。

2）示例

acot(1)：返回0.7853981633974483

3.18 Factdouble

1）说明

factdouble(number)：返回数字的双倍阶乘

number：必需

2）示例

factdouble(4)：返回8

3.19 Roman

1）说明

roman(number)：将阿拉伯数字转换为文字形式的罗马数字

number：必需，需要转换的阿拉伯数字

2）示例

roman(10)：加密结果为X

3.20 Counta

1）说明

counta(value1, [value2], ...)：计算范围中不为空的单元格的个数

value1：必需， 表示要计数的值的第一个参数

value2, ...：可选，表示要计数的值的其他参数

2）示例

counta(A11:A15)：加密结果为5

3.21 Countblank

1）说明

countblank(range)：计算单元格区域中的空单元格的数量

range：必需，需要计算其中空白单元格个数的区域

注：包含返回 （空文本）的公式的单元格也会计算在内。 包含零值的单元格不计算在内。

2）示例

countblank(A11)：加密结果为-1（A11为 0 ）

3.22 Mode

1）说明

mode(number1,[number2],...)：数组或数据区域中出现频率最高或重复出现的值

number1：必需，要计算其众数的第一个数字参数

number2,...：可选，要计算其众数的 2 到 255 个数字参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数

注：参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。

2）示例

mode(1,2,3,5,1,4,3,1,5,2,1)：返回结果为1

3.23 VLookUp

1）说明

语法：VLookUp(findValue,findList,colValue,isLikeFind)。：从指定列表中查找指定数据。

findValue：必需，要在列中查找的值，可以是单元格引用。

findList：必需，要查找值的列表范围，可以是sheet!a1:b9这种格式,即：工作表名!开始单元格:结束单元格.

colValue：必需，返回指定列的值。

isLikeFind:必需，是否模糊查找数据。

2）示例

VLOOKUP(30,'sheet2!b2:e6',3,0)

3.24 SUMIF  

1）说明

语法：SumIf(condRange,condition,sumRange)：根据指定条件求和。

condRange：必需，为用于条件判断的单元格区域,可以是sheet!a1:b9这种格式,即：工作表名!开始单元格:结束单元格。

condition：为确定哪些单元格将被相加求和的条件，其形式可以为数字、表达式或文本

2）示例

SUMIF('sheet1!b2:b6','>10','d2:d6')

3.25 IFS  

1）说明

语法：IFS(logical_test1, value_if_true1, [logical_test2, value_if_true2], [logical_test3, value_if_true3],…)：IFS 函数检查是否满足一个或多个条件。

logical_test1：逻辑条件1，可以是sheet!a1:b9>10这种格式,即：工作表名!开始单元格:结束单元格 逻辑表达式 表达式值。

value_if_true1：逻辑条件1为真时返回值，以后参数同上可选

2）示例

IFS('sheet1!b2:b6>=100','优','b2:b6>=80','良','b2:b6>=60','及格')

3.26 TextSplit

1）说明

语法：TextSplit(text,split_str,[return_value_index],[ignore_empty], [match_mode]])：函数的作用是按照指定的间隔符拆分字符。

text ：要拆分的文本。 必需。

split_str：文本分隔符,支持多个分隔符，用｜分开，如：,|.|_|这样。

return_value_index，返回分隔后的第几个值。

ignore_empty，返回值是否忽略空值。match_mode：是否忽略大小写。

2）示例

TEXTSPLIT(a6,',|.｜_',3,1,1)

3.27 EXPONDIST

1）说明

语法：Expon_dist(x,lambda,cumulative) ：返回指数分布。 使用 EXPON.DIST 可以建立事件之间的时间间隔模型，如银行自动提款机支付一次现金所花费的时间。 例如，可通过 EXPON.DIST 来确定这一过程最长持续一分钟的发生概率。

参数说明：

X 必需。 函数值

Lambda 必需。 参数值

Cumulative 必需。 逻辑值，用于指定指数函数的形式。 如果 cumulative 值为1则为 TRUE，则 EXPON.DIST 返回累积分布函数；如果为 值 为0则为 FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

EXPONDIST(0.2,10,1)

3.28 DEVSQ

1）说明

语法：DEVSQ(number1, [number2], ...) ：返回各数据点与数据均值点之差（数据偏差）的平方和。

参数说明：

number1, number2, ... Number1 是必需的，后续数字是可选的。 用于计算偏差平方和的 1 到 255 个参数。

2）示例：

DEVSQ(27500,42500,32500,27500)

3.29 COVARIANCE_S

1）说明

语法：COVARIANCE_S(array1,array2)：返回样本协方差，即两个数据集中每对数据点的偏差乘积的平均值

Array1     必需。 整数的第一个单元格区域

Array2     必需。 整数的第二个单元格区域。

2）示例：

COVARIANCE_S(27500,42500,32500,27500)

3.30 COVARIANCE_P

1）说明

语法：COVARIANCE_P(array1,array2)：返回总体协方差，即两个数据集中每对数据点的偏差乘积的平均数。 利用协方差确定两个数据集之间的关系。 例如，您可检查教育程度与收入是否成正比

Array1     必需。 整数的第一个单元格区域

Array2     必需。 整数的第二个单元格区域。

2）示例：

COVARIANCE_P(27500,42500,32500,27500)

3.31 F_DIST

1）说明

语法：F_DIST(x,deg_freedom1,deg_freedom2,cumulative):返回 F 概率分布函数的函数值。 使用此函数可以确定两组数据是否存在变化程度上的不同

X 必需。 用来计算函数的值

Deg_freedom1 必需。 分子自由度

Deg_freedom2 必需。 分母自由度

Cumulative 必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 1则为 TRUE，则 F.DIST 返回累积分布函数；如果为 0 则为 FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

F_DIST(15.2069,6,4,1)。

3.32 F_DIST_RT

1）说明

语法：F_DIST_RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2):返回 F 概率分布函数的函数值。 使用此函数可以确定两组数据是否存在变化程度上的不同

X 必需。 用来计算函数的值

Deg_freedom1 必需。 分子自由度

Deg_freedom2 必需。 分母自由度。

2）示例：

F_DIST_RT(15.2069,6,4)。

3.33 F_INV

1）说明

语法：F_INV(Probability,deg_freedom1,deg_freedom2):返回 F 概率分布函数的反函数值。 如果 p = F.DIST(x,...)，则 F.INV(p,...) = x。 在 F 检验中，可以使用 F 分布比较两组数据中的变化程度

Probability 必需。 F 累积分布的概率值

Deg_freedom1 必需。 分子自由度

Deg_freedom2 必需。 分母自由度。

2）示例：

F_INV(0.01,6,4)。

3.34 F_INV_RT

1）说明

语法：F_INV_RT(Probability,deg_freedom1,deg_freedom2):返回（右尾）F 概率分布函数的反函数值。 如果 p = F.DIST.RT(x,...)，则 F.INV.RT(p,...) = x。 在 F 检验中，可以使用 F 分布比较两组数据中的变化程度。 例如，可以分析美国和加拿大的收入分布，判断两个国家/地区是否有相似的收入变化程度

Probability 必需。 F 累积分布的概率值

Deg_freedom1 必需。 分子自由度

Deg_freedom2 必需。 分母自由度。

2）示例：

F_INV_RT(0.01,6,4)。

3.35 FISHER

1）说明

语法：FISHER(x) ：返回所提供值 (x) 的 Fisher 变换。 Fisher 变换经常用于检验相关系数的假设

参数说明：

x（必填）： 您要计算 Fisher 变换的值。 请注意： x 必须满足方程： -1 < x < 1。

2）示例：

FISHER(0.5)

3.36 FISHERINV

1）说明

语法：FISHERINV(x) ：返回 Fisher 逆变换值。 使用该变换可以分析数据区域或数组之间的相关性

参数说明：

x（必填）： 您要计算 Fisher 变换的值。 请注意： x 必须满足方程： -1 < x < 1。

2）示例：

FISHERINV(0.5)

3.37 GAMMA

1）说明

语法：GAMMA(number) ：返回 gamma 函数值。

参数说明：

Number 必需。 返回数字。

2）示例：

GAMMA(2.5)

3.38 GAMMA_DIST

1）说明

语法：GAMMA_DIST(x,alpha,beta,cumulative) ：返回伽玛分布函数的函数值。 可以使用此函数来研究呈斜分布的变量。 伽玛分布通常用于排队分析

参数说明：

X 必需。 用来计算分布的数值

Alpha 必需。 分布参数

Beta 必需。 分布参数。 如果 beta = 1，则 GAMMA.DIST 返回标准伽玛分布

Cumulative 必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 1则为 TRUE，则 GAMMA.DIST 返回累积分布函数；如果为 0则为 FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

GAMMA_DIST(10,9,2,1)

3.39 GAMMALN

1）说明

语法：GAMMALN(x) ：返回伽玛函数的自然对数

参数说明：

X 必需。 要计算其 GAMMALN 的数值。

2）示例：

GAMMALN(0.5)

3.40 GAMMALN_PRECISE

1）说明

语法：GAMMALN_PRECISE(x) ：返回伽玛函数的自然对数

参数说明：

X 必需。 要计算其 GAMMALN.PRECISE 的数值。

2）示例：

GAMMALN_PRECISE(0.5)

3.41 GAUSS

1）说明

语法：GAUSS(x) ：计算标准正态总体的成员处于平均值与平均值的 z 倍标准偏差之间的概率

参数说明：

X 必需。 必需。 返回数字。

2）示例：

GAUSS(0.5)

3.42 GEOMEAN

1）说明

语法：GEOMEAN(number1, [number2], ...) ：返回一组正数数据或正数数据区域的几何平均值。 例如，可以使用 GEOMEAN 计算可变复利的平均增长率

参数说明：

number1, number2, ... Number1 是必需的，后续数字是可选的。 用于计算平均值的 1 到 255 个参数。

2）示例：

GEOMEAN(27500,42500,32500,27500)

3.43 HARMEAN

1）说明

语法：HARMEAN(number1, [number2], ...) ：返回一组数据的调和平均值。 调和平均值与倒数的算术平均值互为倒数。

参数说明：

number1, number2, ... Number1 是必需的，后续数字是可选的。 用于计算平均值的 1 到 255 个参数。

2）示例：

HARMEAN(27500,42500,32500,27500)

3.44 HYPGEOM_DIST

1）说明

语法：HYPGEOM_DIST(sample_s,number_sample,population_s,number_pop,cumulative)：返回超几何分布。 如果已知样本量、总体成功次数和总体大小，则 HYPGEOM.DIST 返回样本取得已知成功次数的概率。

参数说明：

Sample_s 必需。 样本中成功的次数

Number_sample 必需。 样本量

Population_s 必需。 总体中成功的次数

Number_pop 必需。 总体大小

Cumulative 必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 1则为TRUE，则 GAMMA.DIST 返回累积分布函数；如果为0则为 FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

HYPGEOM_DIST(1,4,8,20,1)

3.45 KURT

1）说明

语法：KURT(number1, [number2], ...) ：返回一组数据的峰值。 峰值反映与正态分布相比某一分布的相对尖锐度或平坦度。 正峰值表示相对尖锐的分布。 负峰值表示相对平坦的分布

参数说明：

number1, number2, ... Number1 是必需的，后续数字是可选的。 用于计算峰值的 1 到 255 个参数。

2）示例：

KURT(27500,42500,32500,27500)

3.46 LARGE

1）说明

语法：LARGE(array,k)：返回数据集中第 k 个最大值。 您可以使用此功能根据其相对位置选择一个值。 例如，您可以使用 LARGE 返回最高、第二或第三的分数

参数说明：

Array 必需。 需要确定第 k 个最大值的数组或数据区域

K 必需。 返回值在数组或数据单元格区域中的位置（从大到小排）。

2）示例：

LARGE (27500,42500,32500,27500,1)

3.47 LOGNORM_DIST

1）说明

语法：LOGNORM_DIST(x,mean,standard_dev,cumulative)：返回 x 的对数分布函数，此处的 ln(x) 是含有 Mean 与 Standard_dev 参数的正态分布

参数说明：

X 必需。 用来计算函数的值

Mean 必需。 ln(x) 的平均值

standard_dev 必需。 ln(x) 的标准偏差

Cumulative 必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 1则为TRUE，则 LOGNORM_DIST 返回累积分布函数；如果为 0则为FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

LOGNORM_DIST(4,3.5,1.2,1)

3.48 LOGNORM_INV

1）说明

语法：LOGNORM_INV(probability, mean, standard_dev)：返回 x 的对数累积分布函数的反函数值，此处的 ln(x) 是服从参数 Mean 和 Standard_dev 的正态分布

参数说明：

Probability 必需。 与对数分布相关的概率

Mean 必需。 ln(x) 的平均值

standard_dev 必需。 ln(x) 的标准偏差。

2）示例：

LOGNORM_INV(0.4,3.5,1.2)

3.49 NEGBINOM_DIST

1）说明

语法：NEGBINOM_DIST(number_f,number_s,probability_s,cumulative)：返回负二项式分布，即当成功概率为 Probability_s 时，在 Number_s 次成功之前出现 Number_f 次失败的概率

参数说明：

Number_f 必需。 失败的次数

Number_s 必需。 成功次数的阈值

Probability_s 必需。 成功的概率

Cumulative 必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 1则为TRUE，则 LOGNORM_DIST 返回累积分布函数；如果为0则为 FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

NEGBINOM_DIST(4,3.5,1.2,1)

3.50 NORM_DIST

1）说明

语法：NORM_DIST(x,mean,standard_dev,cumulative)：返回 x 的对数分布函数，此处的 ln(x) 是含有 Mean 与 Standard_dev 参数的正态分布

参数说明：

X 必需。 用来计算函数的值

Mean 必需。 ln(x) 的平均值

standard_dev 必需。 ln(x) 的标准偏差

Cumulative 必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 1则为 TRUE，则 LOGNORM_DIST 返回累积分布函数；如果为 0则为FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

NORM_DIST(4,3.5,1.2,1)

3.51 NORM_INV

1）说明

语法：NORM_INV(probability,mean,standard_dev):返回指定平均值和标准偏差的正态累积分布函数的反函数值

Probability 必需。 对应于正态分布的概率

Mean 必需。 分布的算术平均值

standard_dev 必需。 分布的标准偏差。

2）示例：

NORM_INV(0.908789,40,1.5)

3.52 NORM_S_DIST

1）说明

语法：NORM_S_DIST(z,cumulative):返回标准正态分布函数（该分布的平均值为 0，标准偏差为 1）。可以使用此函数代替标准正态曲线面积表

Z 必需。 需要计算其分布的数值

cumulative 必需。 Cumulative 是决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 1 则为TRUE，则 NORMS.DIST 返回累积分布函数；如果为0 则为 FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

NORM_S_DIST(1.333333,1)

3.53 NORM_S_INV

1）说明

语法：NORM_S_INV(probability):返回标准正态累积分布函数的反函数值。 该分布的平均值为 0，标准偏差为 1

Probability 必需。 对应于正态分布的概率。

2）示例：

NORM_S_INV(0.908789)

3.54 PEARSON

1）说明

语法：PEARSON(array1, array2):返回皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数 r，这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲指数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度

Array1 必需。 自变量集合

Array2 必需。 因变量集合。

2）示例：

PEARSON(9,7,5,3,1,10,6,1,5,3)

3.55 PERCENTILE_EXC

1）说明

语法：PERCENTILE_EXC(array, k):返回一个范围中值的第 k 个百分点值，其中 k 在 0.1 范围内（独占）

array 必需 定义相对位置的数组或数据区域

k 必需 定义相对位置的数组或数据区域。

2）示例：

PERCENTILE_EXC(1,2,3,4,5,6,7,8,9,0.25)

3.56 PERCENTILE_INC

1）说明

语法：PERCENTILE_INC(array, k):返回区域中数值的第 K 个百分点的值，K 为 0 到 1 之间的百分点值，包含 0 和 1。可以使用此函数来确定接受的阈值。 例如，可以决定检查得分高于第 90 个百分点的候选人

Array 必需。 定义相对位置的数组或数据区域

K 必需。 0 到 1 之间的百分点值，包含 0 和 1。

2）示例：

PERCENTILE_INC(1,2,3,4,0.3)

3.57 PERCENTRANK_EXC

1）说明

语法：PERCENTRANK_EXC(array,x,[significance]):返回某个数值在一个数据集中的百分比（0 到 1，不包括 0 和 1）排位

Array 必需。 定义相对位置的数值数组或数值数据区域

X 必需。 需要得到其排位的值

significance 可选。 用于标识返回的百分比值的有效位数的值。 如果省略，则 PERCENTRANK.EXC 使用 3 位小数 (0.xxx)。

2）示例：

PERCENTRANK_EXC(1,2,3,6,6,6,7,8,9,7)

3.58 PERMUT

1）说明

语法：PERMUT(number, number_chosen):返回可从数字对象中选择的给定数目对象的排列数。 排列为对象或事件的任意集合或子集，内部顺序很重要。 排列与组合不同，组合的内部顺序并不重要。 此函数可用于彩票抽奖的概率计算

Number 必需。 表示对象个数的整数

Number_chosen 必需。 表示每个排列中对象个数的整数。

2）示例：

PERMUT(100,3)

3.59 PERMUTATIONA

1）说明

语法：PERMUTATIONA (number, number_chosen):返回可从对象总数中选择的给定数目对象（含重复）的排列数

Number 必需。 表示对象个数的整数

Number_chosen 必需。 表示每个排列中对象个数的整数。

2）示例：

PERMUTATIONA(3,2)

3.60 POISSON_DIST

1）说明

语法：POISSON_DIST(x,mean,cumulative):返回泊松分布。 泊松分布的一个常见应用是预测特定时间内的事件数，例如 1 分钟内到达收费停车场的汽车数

X 必需。 事件数

Mean 必需。 期望值

cumulative 必需。 一逻辑值，确定所返回的概率分布的形式。 如果 cumulative 为 1 则为 TRUE，则 POISSON.DIST 返回发生的随机事件数在零（含零）和 x（含 x）之间的累积泊松概率；如果为 0 则为 FALSE，则 POISSON 返回发生的事件数正好是 x 的泊松概率密度函数。

2）示例：

POISSON_DIST(2,5,1)

3.61 PROB

1）说明

语法：PROB(x_range, prob_range, lower_limit, upper_limit):返回区域中的数值落在指定区间内的概率。 如果未提供 upper_limit，则返回 x_range 中的值等于 lower_limit 的概率

X_range 必需。 具有各自相应概率值的 x 数值区域

Prob_range 必需。 与 x_range 中的值相关联的一组概率值

Lower_limit 必需。 要计算其概率的数值下界

Upper_limit 必需。 要计算其概率的可选数值上界。

2）示例：

PROB(0,1,2,3,0.2,0.3,0.1,0.4,2,2)

3.62 QUARTILE_EXC

1）说明

语法：QUARTILE_EXC(array,quart):基于 0 到 1 之间（不包括 0 和 1）的百分点值返回数据集的四分位数

Array 必需。 要求得四分位数值的数组或数字型单元格区域

Quart 必需。 指定返回哪一个值。

2）示例：

QUARTILE_EXC(6,7,15,36,39,40,41,42,43,47,49,1)

3.63 QUARTILE_INC

1）说明

语法：QUARTILE_INC(array,quart):根据 0 到 1 之间的百分点值（包含 0 和 1）返回数据集的四分位数。四分位点通常用于销售和调查数据，以对总体进行分组。 例如，您可以使用 QUARTILE.INC 查找总体中前 25% 的收入值

Array 必需。 要求得四分位数值的数组或数字型单元格区域

Quart 必需。 指定返回哪一个值。

2）示例：

QUARTILE_INC(1,2,4,7,8,9,10,1.2,1)

3.64 RSQ

1）说明

语法：RSQ(known_y's,known_x's):通过 known_y's 和 known_x's 中的数据点返回皮尔生乘积矩相关系数的平方。 有关详细信息，请参阅 PEARSON 函数。 R 平方值可以解释为 y 方差可归于 x 方差的比例

Known_y's 必需。 数组或数据点区域

Known_x's 必需。 数组或数据点区域。

2）示例：

RSQ(2,3,9,1,8,7,5,6,5,11,7,5,4,4)

3.65 SKEW

1）说明

语法：SKEW(number1, [number2], ...):返回分布的偏斜度。 偏斜度表明分布相对于平均值的不对称程度。 正偏斜度表明分布的不对称尾部趋向于更多正值。 负偏斜度表明分布的不对称尾部趋向于更多负值

number1, number2, ... Number1 是必需的，后续数字是可选的。 用于计算偏斜度的 1 到 255 个参数。

2）示例：

SKEW(3,4,5,2,3,4,5,6,4,7)

3.66 SMALL

1）说明

语法：SMALL(array, k):返回数据集中的第 k 个最小值。 使用此函数以返回在数据集内特定相对位置上的值

Array 必需。 需要找到第 k 个最小值的数组或数值数据区域

K 必需。 要返回的数据在数组或数据区域里的位置（从小到大）。

2）示例：

SMALL(3,4,5,2,3,4,6,4,7,4)

3.67 STANDARDIZE

1）说明

语法：STANDARDIZE(x, mean, standard_dev):返回由 mean 和 standard_dev 表示的分布的规范化值

X 必需。 需要进行正态化的数值

Mean 必需。 分布的算术平均值

standard_dev 必需。 分布的标准偏差。

2）示例：

STANDARDIZE(42,40,1.5)

3.68 STDEV_S

1）说明

语法：STDEV_S(number1, [number2], ...):基于样本估算标准偏差（忽略样本中的逻辑值和文本）。标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小

Number1 必需。 对应于总体的第一个数值参数

Number2, ... 可选。 对应于总体的 2 到 254 个数值参数。

2）示例：

STDEV_S(1345,1301,1368,1322,1310,1370,1318,1350,1303,1299)

3.69 STDEVA

1）说明

语法：STDEVA(value1, [value2], ...):根据样本估计标准偏差。 标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小

Value1, value2, ... Value1 是必需的，后续值是可选的。 对应于总体样本的 1 到 255 个值。

2）示例：

STDEVA(1345,1301,1368,1322,1310,1370,1318,1350,1303,1299)

3.70 T_DIST

1）说明

语法：T_DIST(x,deg_freedom, cumulative):返回学生的左尾 t 分布。 t 分布用于小型样本数据集的假设检验。 可以使用该函数代替 t 分布的临界值表

X 必需。 需要计算分布的数值

Deg_freedom 必需。 一个表示自由度数的整数

cumulative 必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 1 则为 TRUE，则 T.DIST 返回累积分布函数；如果为 0 则为 FALSE，则返回概率密度函数。

2）示例：

T_DIST(60,1,1)

3.71 T_DIST_2T

1）说明

语法：T_DIST_2T(x,deg_freedom):返回学生的双尾 t 分布。学生的 t 分布用于小样本数据集的假设检验。 可以使用该函数代替 t 分布的临界值表

X 必需。 需要计算分布的数值

Deg_freedom 必需。 一个表示自由度数的整数。

2）示例：

T_DIST_2T(1.959999998,60)

3.72 T_INV

1）说明

语法：T_INV(probability,deg_freedom):返回学生的 t 分布的左尾反函数

Probability 必需。 与学生的 t 分布相关的概率

Deg_freedom 必需。 代表分布的自由度数。

2）示例：

T_INV(0.75,2)

3.73 T_INV_2T

1）说明

语法：T_INV_2T(probability,deg_freedom):返回学生 t 分布的双尾反函数

Probability 必需。 与学生的 t 分布相关的概率

Deg_freedom 必需。 代表分布的自由度数。

2）示例：

T_INV_2T(0.546449,60)

3.74 TRIMMEAN

1）说明

语法：TRIMMEAN(array, percent):返回数据集的内部平均值。 TRIMMEAN 计算排除数据集顶部和底部尾数中数据点的百分比后取得的平均值。 当您要从分析中排除无关的数据时，可以使用此函数

Array 必需。 需要进行整理并求平均值的数组或数值区域

percent 必需。 从计算中排除数据点的分数。

2）示例：

TRIMMEAN(4,5,6,7,2,3,4,5,1,2,3,0.2)

3.75 VAR_S

1）说明

语法：VAR_S(number1,[number2],...):估算基于样本的方差（忽略样本中的逻辑值和文本）

Number1 必需。 对应于总体样本的第一个数值参数

Number2, ... 可选。 对应于总体样本的 2 到 254 个数值参数。

2）示例：

VAR_S(1345,1301,1368,1322,1310,1370,1318,1350,1303,1299)

3.76 VARA

1）说明

语法：VARA(value1, [value2], ...):计算基于给定样本的方差

Value1, value2, ... Value1 是必需的，后续值是可选的。 这些是对应于总体样本的 1 到 255 个数值参数。

2）示例：

VARA(1345,1301,1368,1322,1310,1370,1318,1350,1303,1299)

3.77 VARPA

1）说明

语法：VARPA(value1, [value2], ...):根据整个总体计算方差

value1, value2, ... Value1 是必需的，后续值是可选的。 对应于总体的 1 到 255 个值参数。

2）示例：

VARPA(1345,1301,1368,1322,1310,1370,1318,1350,1303,1299)

3.78 WEIBULL_DIST

1）说明

语法：WEIBULL_DIST(x,alpha,beta,cumulative):返回 Weibull 分布。 可以将该分布用于可靠性分析，例如计算设备出现故障的平均时间

X 必需。 用来计算函数的值

Alpha 必需。 分布参数

Beta 必需。 分布参数

cumulative 必需。 确定函数的形式。

2）示例：

WEIBULL_DIST(105,20,100,1)

3.79 Z_TEST

1）说明

语法：Z_TEST(array,x,[sigma]):返回 z 检验的单尾 P 值。对于给定的假设总体平均值 x，Z.TEST 返回样本平均值大于数据集（数组）中观察平均值的概率 ，即观察样本平均值

Array 必需。 用来检验 x 的数组或数据区域

x 必需。 要测试的值

Sigma 可选。 总体（已知）标准偏差。 如果省略，则使用样本标准偏差。

2）示例：

Z_TEST(3,6,7,8,6,5,4,2,1,9,4)

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