目录
索引 🔎︎

# 统计函数第二部分

## F.DIST

计算 F 分布左尾的值。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

F.DIST(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2; Cumulative)

「数字」用于计算 F 分布。

「degreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度。

「degreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度。

「C」 (可选) = 0 或 False 返回密度函数，C = 1 或 True 返回分布函数。

### 示例

「=F.DIST(0.8;8;12;0)」得到 0.7095282499。

「=F.DIST(0.8;8;12;1)」得到 0.3856603563。

## F.DIST.RT

计算 F 分布右尾的值。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

F.DIST.RT(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」用于计算 F 分布。

「degreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度。

「degreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度。

### 示例

「=F.DIST.RT(0.8;8;12)」得到 0.6143396437。

## F.INV

返回 F 概率分布函数的逆函数。F 分布函数用于 F 检验，以设置两个不同数据集之间的关系。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

F.INV(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」是用来计算 F 分布的逆函数值的概率值。

「DegreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度数。

「DegreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度数。

### 示例

「=F.INV(0.5;5;10)」得到 0.9319331609。

## F.INV.RT

返回 F 分布的逆右尾。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

F.INV.RT(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」是用来计算 F 分布的逆函数值的概率值。

「DegreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度数。

「DegreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度数。

### 示例

「=F.INV.RT(0.5;5;10)」得到 0.9319331609。

## F.TEST

返回F测试的结果。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

F.TEST(数据1; 数据2)

「Data1」为第一个记录数组。

「Data2」为第二个记录数组。

### 示例

「=FTEST(A1:A30;B1:B12)」判断这两个集合的方差是否有差异，如果两个集合来自相同的总体样本，则返回概率。

## FDIST

计算 F 分布的值。

### 语法

FDIST(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」用于计算 F 分布。

「degreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度。

「degreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度。

### 示例

「=FDIST(0.8;8;12)」得到 0.61。

## FINV

返回 F 概率分布函数的逆函数。F 分布函数用于 F 检验，以设置两个不同数据集之间的关系。

### 语法

FINV(Number; DegreesFreedom1; DegreesFreedom2)

「数字」是用来计算 F 分布的逆函数值的概率值。

「DegreesFreedom1」是 F 分布的分子自由度数。

「DegreesFreedom2」是 F 分布的分母自由度数。

### 示例

「=FINV(0.5;5;10)」得到 0.93。

## FISHER

返回 x 的 Fisher 转换，并且创建接近正态分布的函数。

### 语法

FISHER(数字)

「数字」是要转换的数值。

### 示例

「=FISHER(0.5)」得到 0.55。

## FISHERINV

返回 x 的 Fisher 转换函数的逆函数，并且创建接近正态分布的函数。

### 语法

FISHERINV(数字)

「数字」是一个数值，在该点进行反变换。

### 示例

「=FISHERINV(0.5)」得到 0.46。

## FTEST

返回 F 检验的结果。

### 语法

FTEST(数据1; 数据2)

「Data1」为第一个记录数组。

「Data2」为第二个记录数组。

### 示例

「=FTEST(A1:A30;B1:B12)」判断这两个集合的方差是否有差异，如果两个集合来自相同的总体样本，则返回概率。

## GAMMA

返回 Gamma 函数值。 注意 GAMMAINV 是 GAMMADIST 而不是 GAMMA 的逆函数。

### 语法

「数字」是计算其 Gamma 分布的数值。

## GAMMA.DIST

返回 Gamma 分布的值。

逆函数为 GAMMAINV 或 GAMMA.INV。

该函数等效于 GAMMADIST 函数，提供与其他办公套件的互通性。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.3

### 语法

GAMMA.DIST(Number, Alpha, Beta, C)

「数字」是计算其 Gamma 分布的数值。

「Alpha」是 Gamma 分布的 alpha 参数。

「Beta」是 Gamma 分布的 Beta 参数。

「C」 (可选) = 0 或 False 返回密度函数，C = 1 或 True 返回分布函数。

### 示例

「=GAMMA.DIST(2;1;1;1)」得到 0.86。

## GAMMA.INV

返回 Gamma 累积分布 GAMMADIST 的逆函数。 此函数可搜索具有不同分布的变量。

该函数等效于 GAMMAINV 函数，提供与其他办公套件的互通性。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.3

### 语法

GAMMA.INV(Number; Alpha; Beta)

「数字」是 Gamma 分布逆函数的概率值。

「Alpha」是 Gamma 分布的 alpha 参数。

「Beta」是 Gamma 分布的 Beta 参数。

### 示例

「=GAMMA.INV(0.8;1;1)」得到 1.61。

## GAMMADIST

返回 Gamma 分布的值。

逆函数是 GAMMAINV。

### 语法

GAMMADIST(Number; Alpha; Beta; C)

「数字」是计算其 Gamma 分布的数值。

「Alpha」是 Gamma 分布的 alpha 参数。

「Beta」是 Gamma 分布的 Beta 参数。

「C」 (可选) = 0 或 False 返回密度函数，C = 1 或 True 返回分布函数。

### 示例

「=GAMMADIST(2;1;1;1)」得到 0.86。

## GAMMAINV

返回 Gamma 累积分布函数 GAMMADIST 的逆函数。 此函数用于搜索具有不同分布的变量。

### 语法

GAMMAINV(Number; Alpha; Beta)

「数字」是 Gamma 分布逆函数的概率值。

「Alpha」是 Gamma 分布的 alpha 参数。

「Beta」是 Gamma 分布的 Beta 参数。

### 示例

「=GAMMAINV(0.8;1;1)」得到 1.61。

## GAMMALN

返回 Gamma 函数的自然对数: G(x)。

### 语法

GAMMALN(数字)

「数字」是需要计算 Gamma 函数的自然对数的数值。

### 示例

「=GAMMALN(2)」得到 0。

## GAMMALN.PRECISE

返回 Gamma 函数的自然对数: G(x)。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.3

### 语法

GAMMALN.PRECISE(数字)

「数字」是需要计算 Gamma 函数的自然对数的数值。

### 示例

「=GAMMALN.PRECISE(2)」得到 0。

## GAUSS

返回标准正态累积分布。

为 GAUSS(x)=NORMSDIST(x)-0.5

### 语法

GAUSS(数字)

「数字」是要计算标准正态分布函数值的值。

### 示例

=GAUSS(0.19) = 0.08

=GAUSS(0.0375) = 0.01

## GEOMEAN

返回抽样的几何平均值。

### 语法

GEOMEAN(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」是数字参数或区域，表示随机抽样。

### 示例

=GEOMEAN(23;46;69) = 41.79. 因此，这三个数的几何平均值等于 41.79。

## HARMEAN

返回数据集的调和平均值。

### 语法

HARMEAN(数字1; 数字2; ...; 数字30)

「数字1, 数字2, ..., 数字30」最多 30 个数值或区域，可用于计算调和平均值。

### 示例

=HARMEAN(23;46;69) = 37.64。这三个随机样本的调和平均值为 37.64

## HYPGEOM.DIST

返回超几何分布。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

HYPGEOM.DIST(X, NSample, Successes, NPopulation, Cumulative)

「X」是随机抽样获得的结果数目。

「NSample」是随机抽样的大小。

「Successes」是总体样本中可能结果的次数。

「NPopulation」是总体样本的大小。

「Cumulative」 (可选): 0 或 False 计算概率密度函数。其它值或 True 或缺省计算累积分布函数。

### 示例

「=HYPGEOM.DIST(2;2;90;100;0)」得到 0.8090909091。假设有 100 片涂有黄油的烤面包片，其中有 90 片从桌子上掉落，并且涂有黄油的一面先着地，假设有 2 片涂有黄油的烤面包片从桌子上掉下，则两片面包都是涂有黄油的一面先着地的概率都是 81%。

「=HYPGEOM.DIST(2;2;90;100;1)」得到 1。

## HYPGEOMDIST

返回超几何分布的函数值。

### 语法

HYPGEOMDIST(X; NSample; Successes; NPopulation)

「X」是随机抽样获得的结果数目。

「NSample」是随机抽样的大小。

「Successes」是总体样本中可能结果的次数。

「NPopulation」是总体样本的大小。

### 示例

「=HYPGEOMDIST(2;2;90;100)」得到 0.81。假设有 100 片涂有黄油的烤面包片，其中有 90 片从桌子上掉落，并且涂有黄油的一面先着地，假设有 2 片涂有黄油的烤面包片从桌子上掉下，则两片面包都是涂有黄油的一面先着地的概率都是 81%。

## TRIMMEAN

返回数据集的平均值 (不含边际数据的 Alpha 百分比)。

### 语法

TRIMMEAN(数据; α)

「Data」是示例中的数据矩阵。

「α」是计算时所要除去的临界数据的比例。

### 示例

「=TRIMMEAN(A1:A50; 0.1)」计算 A1:A50 中数字的平均值，且不考虑代表最高值的占 5％ 的值和代表最低值的占 5％ 的值。百分比是指未调和平均值的数量，而非被加数的数量。

## Z.TEST

计算观察到的 z 统计量大于基于抽样计算的 z 统计量的概率。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.3

### 语法

Z.TEST(Data, mu, Sigma)

「Data」指的是取自正态分布总体样本中的给定抽样。

「mu」指的是总体样本已知的平均值。

「Sigma」 (可选) 指的是总体样本已知的标准偏差。如果省略，则使用给定样本的标准偏差。

### 示例

「=Z.TEST(A2:A20; 9; 2)」返回 z 检验结果，样本为 已知平均值为 9、标准偏差为 2 的总体中提取的 A2:A20。

## ZTEST

计算观测统计信息的概率大于基于样本计算的概率。

### 语法

ZTEST(Data; mu; Sigma)

「Data」指的是取自正态分布总体样本中的给定抽样。

「mu」指的是总体样本已知的平均值。

「Sigma」 (可选) 指的是总体样本已知的标准偏差。如果省略，则使用给定样本的标准偏差。

参见 wiki 页面。

相关主题

函数清单 (根据类别)