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# 统计函数第一部分

## COUNTIFS

返回多个范围中满足条件的单元格的计数.

## B

返回一个二项式分布样本的概率。

### 语法

B(Trials; SP; T1; T2)

「Trials」是独立试验的次数。

「SP」是单个试验的成功概率。

「T1」定义试验次数的下界。

「T2」 (可选) 定义试验次数的上界。

### 示例

计算抛掷 10 次骰子中有两次掷中 6 点的概率。一次掷中 6 点 (或其他任意一个点数) 的概率为 1/6。 因此可列出下列计算公式:

「=B(10;1/6;2)」返回的概率结果为 29%。

## BETA.DIST

返回beta函数。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

BETA.DIST(Number; Alpha; Beta; Cumulative; Start; End)

「Number 是用来进行函数计算的介于Start」和「End」区间的之间的值。

「Alpha」(必填) 是该分布的一个参数。

「Beta」(必填) 是该分布的一个参数。

「Cumulative」 (可选): 可取 0 或 False 计算概率密度函数。可取其它任意值或 True 或缺省用于计算累积分布函数。

「Start」 (可选) 是「数字」的下界。

「End」 (可选) 是「数字」的上界。

在 LibreOffice Calc 函数中，只有其后没有参数时，才可省略标记为「可选」的参数。例如，在带有四个参数的函数中，最后两个参数标记为「可选」时，可省略参数 4 或参数 3 和 4，但不能单独省略参数 3。

### 示例

「=BETA.DIST(2;8;10;1;1;3)」返回值 0.6854706

「=BETA.DIST(2;8;10;0;1;3)」返回值 1.4837646

## BETA.INV

返回累积beta分布的概率密度。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

BETA.INV(数值; Alpha; Beta; 起始; 结束)

「Number 是用来进行函数计算的介于Start」和「End」区间的之间的值。

「Alpha」是分布的参数。

「Beta」是分布的参数。

「Start」 (可选) 是「数字」的下界。

「End」 (可选) 是「数字」的上界。

在 LibreOffice Calc 函数中，只有其后没有参数时，才可省略标记为「可选」的参数。例如，在带有四个参数的函数中，最后两个参数标记为「可选」时，可省略参数 4 或参数 3 和 4，但不能单独省略参数 3。

### 示例

「=BETA.INV(0.5;5;10)」返回值 0.3257511553。

## BETADIST

返回 beta 函数。

### 语法

BETADIST(Number; Alpha; Beta; Start; End; Cumulative)

「Number 是用来进行函数计算的介于Start」和「End」区间的之间的值。

「Alpha」是分布的参数。

「Beta」是分布的参数。

「Start」 (可选) 是「数字」的下界。

「End」 (可选) 是「数字」的上界。

「Cumulative」 (可选): 可取 0 或 False 计算概率密度函数。可取其它任意值或 True 或缺省用于计算累积分布函数。

在 LibreOffice Calc 函数中，只有其后没有参数时，才可省略标记为「可选」的参数。例如，在带有四个参数的函数中，最后两个参数标记为「可选」时，可省略参数 4 或参数 3 和 4，但不能单独省略参数 3。

### 示例

「=BETADIST(0.75;3;4)」返回数值 0.96。

## BETAINV

返回累积 beta 分布的概率密度。

### 语法

BETAINV(Number; Alpha; Beta; Start; End)

「Number 是用来进行函数计算的介于Start」和「End」区间的之间的值。

「Alpha」是分布的参数。

「Beta」是分布的参数。

「Start」 (可选) 是「数字」的下界。

「End」 (可选) 是「数字」的上界。

在 LibreOffice Calc 函数中，只有其后没有参数时，才可省略标记为「可选」的参数。例如，在带有四个参数的函数中，最后两个参数标记为「可选」时，可省略参数 4 或参数 3 和 4，但不能单独省略参数 3。

### 示例

「=BETAINV(0.5;5;10)」返回数值 0.33。

## BINOM.DIST

返回一元二项式分布的概率。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

BINOM.DIST(X; Trials; SP; C)

「X」是试验成功的次数。

「Trials」是独立试验的次数。

「SP」是单个试验的成功概率。

C = 0 计算单个事件的概率，C = 1 计算累积概率。

### 示例

抛掷 12 次硬币，如果在 A1 中输入的数值为从「0」到「12」「=BINOM.DIST(A1;12;0.5;0)」求得的值表示 12 次中有 A1 次「正面朝上」的概率。

「=BINOM.DIST(A1;12;0.5;1)」求得同一序列的累积概率。例如，当 A1 = 4 时，那么该序列的累积概率为 0、1、2、3 或 4 次「正面朝上」的概率 (同或)。

## BINOM.INV

返回使累积二项式分布大于等于条件值的最小值。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

BINOM.INV(Trials; SP; Alpha)

「Trials」试验的总次数。

「SP」是单个试验的成功概率。

「Alpha」达到或超过的边界概率。

### 示例

「=BINOM.INV(8;0.6;0.9)」返回 7, 这是累积二项分布大于或等于条件值的最小值。

## BINOMDIST

返回一元二项式分布的概率。

### 语法

BINOMDIST(X; Trials; SP; C)

「X」是试验成功的次数。

「Trials」是独立试验的次数。

「SP」是单个试验的成功概率。

C = 0 计算单个事件的概率，C = 1 计算累积概率。

### 示例

抛掷 12 次硬币，如果在 A1 中输入的数值为从「0 到「12」，则 =BINOMDIST(A1;12;0.5;0)」展示 12 次抛掷中刚好有 A1 次「正面朝上」的概率。

「=BINOMDIST(A1;12;0.5;1)」求得的值是同一序列的累积概率。例如，当 A1 = 4 时，那么该序列的累积概率为 0、1、2、3 或 4 次「正面朝上」(同或)。

## CHIDIST

利用指定的 X2 值计算假设成立的概率值。CHIDIST 将某一随机样本得出的 X2 值 (该值通过利用公式求得的用于所有值的数值得出) 与理论上的 X2 分布进行比较，并由此计算出待检验假设的错误概率。用公式 (观察值 - 期望值) ^2/期望值计算所有值后再求和即可得出样本的 X2 值。

您也可以通过 CHITEST 计算出由 CHIDIST 求得的概率。

### 语法

CHIDIST(Number; DegreesFreedom)

「数字」是随机抽样的 chi 平方值，用来计算需要确定的错误概率。

「DegreesFreedom」是试验的自由度。

### 示例

「=CHIDIST(13.27; 5)」等于 0.02。

抽样样本的 Chi 平方值是13.27，试验自由度为5，那么确保假设成立的错误概率为2%。

## CHIINV

返回卡方分布的单尾概率的逆运算。

### 语法

CHIINV(Number; DegreesFreedom)

「数字」是错误概率的值。

「DegreesFreedom」是试验的自由度。

### 示例

抛掷 1020 次骰子。1 至 6 点分别出现的次数为 195、151、148、189、183 和 154 (观察值)。检验假设: 骰子是否是真的。

用上述公式计算抽样样本的 Chi 平方分布。掷出某一点的期望值为抛掷次数乘以 1/6，即 1020/6 = 170，公式计算出 Chi 平方值为 13.27。

如果 Chi 平方观察值大于或等于 CHIINV 的 Chi 平方理论值，则假设不成立，因为理论与试验之间的偏差太大。若 Chi 平方观察值小于 CHIINV 求出的值，则假设符合规定的错误概率值。

「=CHIINV(0.05;5)」返回 11.07。

「=CHIINV(0.02;5)」返回 13.39。

当错误概率为 5% 时，假设中的的骰子不是真的；当错误概率为 2%，假设成立，即骰子是真的。

## CHISQ.DIST

返回卡方分布的概率密度函数的值或累积分布函数。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

CHISQ.DIST(Number; DegreesFreedom; Cumulative)

「数字」是随机抽样的 chi 平方值，用来计算需要确定的错误概率。

「DegreesFreedom」是试验的自由度。

「Cumulative」 (可选): 可取 0 或 False 计算概率密度函数。可取其它任意值或 True 或缺省用于计算累积分布函数。

### 示例

「=CHISQ.DIST(3; 2; 0)」等于 0.1115650801, 概率密度函数，自由度为 2， x = 3。

「=CHISQ.DIST(3; 2; 1)」等于 0.7768698399, 累计卡方分布，自由度为 2，值 x = 3。

## CHISQ.DIST.RT

利用指定的卡方计算假设成立的概率值。CHISQ.DIST.RT 将某一随机样本得出的卡方值与理论上的卡方分布进行比较，并由此计算出待检验假设的错误概率。卡方值通过公式「(观察值 - 期望值) ^2/期望值」计算所有值再求和得出。

您也可以通过 CHITEST 计算出由 CHIDIST 求得的概率。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

CHISQ.DIST.RT(Number; DegreesFreedom)

「数字」是随机抽样的 chi 平方值，用来计算需要确定的错误概率。

「DegreesFreedom」是试验的自由度。

### 示例

「=CHISQ.DIST.RT(13.27; 5)」等于 0.0209757694。

抽样样本的 Chi 平方值是13.27，试验自由度为5，那么确保假设成立的错误概率为2%。

## CHISQ.INV

返回卡方分布的左尾概率的逆运算。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

CHISQ.INV(Probability; DegreesFreedom)

「Probability」是 chi 平方分布逆函数的概率值。

「Degrees Of Freedom」是 chi 平方函数的自由度。

### 示例

「=CHISQ.INV(0,5;1)」返回 0.4549364231。

## CHISQ.INV.RT

返回卡方分布的单尾概率的逆运算。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

CHISQ.INV.RT(Number; DegreesFreedom)

「数字」是错误概率的值。

「DegreesFreedom」是试验的自由度。

### 示例

抛掷 1020 次骰子。1 至 6 点分别出现的次数为 195、151、148、189、183 和 154 (观察值)。检验假设: 骰子是否是真的。

用上述公式计算抽样样本的 Chi 平方分布。掷出某一点的期望值为抛掷次数乘以 1/6，即 1020/6 = 170，公式计算出 Chi 平方值为 13.27。

如果 Chi 平方观察值大于或等于 CHIINV 的 Chi 平方理论值，则假设不成立，因为理论与试验之间的偏差太大。若 Chi 平方观察值小于 CHIINV 求出的值，则假设符合规定的错误概率值。

「=CHISQ.INV.RT(0.05;5)」返回 11.0704976935。

「=CHISQ.INV.RT(0.02;5)」返回 13.388222599。

当错误概率为 5% 时，假设中的的骰子不是真的；当错误概率为 2%，假设成立，即骰子是真的。

## CHISQ.TEST

基于无关性的卡方测试，返回两个测试序列的随机分布的偏差概率。CHISQ.TEST 返回数据的卡方分布。

您也可以通过 CHIDIST 计算 CHITEST 概率，但必须将 CHITEST 中作为参数的数据组用抽样样本的 Chi 平方来代替。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

CHISQ.TEST(DataB; DataE)

「DataB」是观察值的数组。

「DataE」是期待值区域。

### 示例

| Data_B (观察值) | 数据 E (期待值)
1 | 「195」 | 「170」
2 | 「151」 | 「170」
3 | 「148」 | 「170」
4 | 「189」 | 「170」
5 | 「183」 | 「170」
6 | 「154」 | 「170」

「=CHITEST(A1:A6;B1:B6)」等于 0.02。求出的结果表示观察数据符合理论 Chi 平方分布的概率值。

## CHISQDIST

返回概率密度函数的值或 chi 平方分布的累积分布函数。

### 语法

CHISQDIST(Number; Degrees Of Freedom; Cumulative)

「数字」用于计算函数。

「Degrees Of Freedom」是 chi 平方函数的自由度。

「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。

## CHISQINV

返回 CHISQDIST 的逆函数。

### 语法

「Probability」是 chi 平方分布逆函数的概率值。

「Degrees Of Freedom」是 chi 平方函数的自由度。

## CHITEST

基于测试相关性的 X2 检验，返回两个检验系列的随机分布的偏差概率。CHITEST 返回数据的 X2 分布。

您也可以通过 CHIDIST 计算 CHITEST 概率，但必须将 CHITEST 中作为参数的数据组用抽样样本的 Chi 平方来代替。

### 语法

CHITEST(DataB; DataE)

「DataB」是观察值的数组。

「DataE」是期待值区域。

### 示例

| Data_B (观察值) | 数据 E (期待值)
1 | 「195」 | 「170」
2 | 「151」 | 「170」
3 | 「148」 | 「170」
4 | 「189」 | 「170」
5 | 「183」 | 「170」
6 | 「154」 | 「170」

「=CHITEST(A1:A6;B1:B6)」等于 0.02。求出的结果表示观察数据符合理论 Chi 平方分布的概率值。

## COUNT

计算某一参数列表中包含的数字项的个数。文本项不计。

### 语法

COUNT(值1; 值2; ...; 值30)

「值1; 值2, ..., 值30」是 1 到 30 个数值或范围，表示要计数的值。

### 示例

计算字段值 1-4 中的条目 2、4、6 和 eight 条目的个数。

=COUNT(2;4;6;"eight") = 3. 即数字个数为 3。

## COUNTA

计算参数列表中数值项的个数。 即使含有长度为 0 的空字符串的文本条目也会计算在内。如果参数是数组或引用，则会忽略数组或引用内的空单元格。

### 语法

COUNTA(值1; 值2; ...; 值30)

「值1, 值2, ..., 值30」是 1 到 30 个参数，表示要计数的值。

### 示例

计算字段值 1-4 中的条目 2、4、6 和 eight 条目的个数。

=COUNTA(2;4;6;"eight") = 4. 即值的个数为 4。

## COUNTBLANK

返回空白单元格的数目。

### 语法

COUNTBLANK(Range)

返回单元格区域「区域」中的空白单元格的个数。

### 示例

如果单元格 A1、A2、B1 和 B2 全部为空，「=COUNTBLANK(A1:B2)」返回 4。

## COUNTIF

返回某一单元格区域中符合特定条件的单元格数目。

查找支持正则表达式。例如，您可以输入「all.*」来查找起始部分为「all」且后跟任意字符的内容首次出现的位置。如果您想要查找的文本同时也是正则表达式的关键字，则您必须在每个字符前面加上一个「\」字符。您可以在「LibreOffice - 偏好设置工具 - 选项 - LibreOffice Calc - 计算」中切换正则表达式自动求值功能的打开和关闭状态。

### 语法

COUNTIF(Range; Criteria)

「range」是指定要执行某一条件的区域。

「条件」为数字、表达式或字符串形式的条件。这些条件确定要统计哪些单元格。如果在计算选项中启用了正则表达式, 您也可以以正则表达式的形式输入搜索文本, 例如「b.*」可统计以 b 开头的所有单元格。如果在计算选项中启用了通配符, 则可以在输入搜索文本时使用通配符, 例如「b*」可统计以 b 开头的所有单元格。您还可以指定包含搜索条件的单元格地址。如果搜索纯文字文本, 请用双引号将文本括起来。

### 示例

A1:A10 是单元格范围，包含数字「2000 至 2009」。单元格 B1 包含数字「2006」。在单元格 B2，输入公式:

=COUNTIF(A1:A10;2006) - 返回 1。

=COUNTIF(A1:A10;B1) - 返回 1。

=COUNTIF(A1:A10;">=2006") - 返回 4。

「=COUNTIF(A1:A10;"<"&B1) - 当 B1 包含 2006」时，返回 6。

「=COUNTIF(A1:A10;C2) 其中 C2 单元格包含文本 >2006」，统计区域 A1:A10 中大于 2006 的单元格的数量。

仅计算负数:「=COUNTIF(A1:A10;"<0")」

## EXPON.DIST

返回指数分布。

可使用此函数的最低 LibreOffice 版本为 4.2

### 语法

EXPON.DIST(Number; Lambda; C)

「数字」是函数的值。

「Lambda」是指数分布的参数。

「C」是一个确定函数格式的逻辑值。「C = 0」计算密度函数，「C = 1」计算分布函数。

### 示例

「=EXPON.DIST(3;0.5;1)」返回 0.7768698399。

## EXPONDIST

返回指数分布函数值。

### 语法

EXPONDIST(Number; Lambda; C)

「数字」是函数的值。

「Lambda」是指数分布的参数。

「C」是一个确定函数格式的逻辑值。「C = 0」计算密度函数，「C = 1」计算分布函数。

### 示例

「=EXPONDIST(3;0.5;1)」返回 0.78。

## INTERCEPT

使用已知的 X 和 Y 值计算直线与 Y 轴交点的 Y 值。

### 语法

INTERCEPT(DataY; DataX)

「DataY」是观察值或数据的依赖集合。

「DataX」是观察值或数据的独立集合。

参数必须是名称、数组或含有数字的引用，也可以直接输入数字。

### 示例

以示例中工作表为例，选取单元格 D3:D9 作为 y 值，单元格 C3:C9 为 x 值，用 INTERCEPT 函数计算线性回归线与 Y 轴的交点。输入:

=INTERCEPT(D3:D9;C3:C9) = 2.15。

## RSQ

返回给定值的 Pearson 相关系数的平方。RSQ (也称确定系数) 用来评测调整的准确性，并且还可用来进行回归分析。

### 语法

RSQ(DataY; DataX)

「DataY」为某一数组或数据点区域。

「DataX」为某一数组或数据点区域。

### 示例

「=RSQ(A1:A20;B1:B20)」计算列 A 和列 B 中的两个数据集合的相关系数。

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