按照用途分类出以下统计函数：

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。
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。

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。
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。

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。
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。
参数：X是用来计算c2分布单尾概率的数值，Degrees_freedom是自由度。

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。
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。
参数：Array1第一组数值单元格区域。Array2第二组数值单元格区域。

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。
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。

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。
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。

用途：计算区域中满足给定条件的单元格的个数。
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。
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。

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。
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。

用途：返回F概率分布，它可以确定两个数据系列是否存在变化程度上的不同。例如，通过分析某一班级男、女生的考试分数，确定女生分数的变化程度是否与男生不同。

用途：返回点x的Fisher变换。该变换生成一个近似正态分布而非偏斜的函数，使用此函数可以完成相关系数的假设性检验。
参数：X为一个数字，在该点进行变换。

用途：返回Fisher变换的逆函数值，如果y=FISHER(x)，则FISHERINV(y)=x。上述变换可以分析数据区域或数组之间的相关性。
参数：Y为一个数值，在该点进行反变换。

用途：根据一条线性回归拟合线返回一个预测值。使用此函数可以对未来销售额、库存需求或消费趋势进行预测。
参数：X为需要进行预测的数据点的X坐标(自变量值)。Known_y's是从满足线性拟合直线y=kx+b的点集合中选出的一组已知的y值，Known_x's是从满足线性拟合直线y=kx+b的点集合中选出的一组已知的x值。

用途：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。它可以计算出在给定的值域和接收区间内，每个区间包含的数据个数。
参数：Data_array是用来计算频率一个数组，或对数组单元区域的引用。Bins_array是数据接收区间，为一数组或对数组区域的引用，设定对data_array进行频率计算的分段点。

用途：返回F检验的结果。它返回的是当数组1和数组2的方差无明显差异时的单尾概率，可以判断两个样本的方差是否不同。例如，给出两个班级同一学科考试成绩，从而检验是否存在差别。
参数：Array1是第一个数组或数据区域，Array2是第二个数组或数据区域。

用途：返回伽玛函数的自然对数Γ(x)。
参数：X为需要计算GAMMALN函数的数值。

用途：返回正数数组或数据区域的几何平均值。可用于计算可变复利的平均增长率。
参数：Number1，number2，...为需要计算其平均值的1到30个参数，除了使用逗号分隔数值的形式外，还可使用数组或对数组的引用。

用途：给定的数据预测指数增长值。根据已知的x值和y值，函数GROWTH返回一组新的x值对应的y值。通常使用GROWTH函数拟合满足给定x值和y值的指数曲线。
参数：Known_y's是满足指数回归拟合曲线y=b*m^x的一组已知的y值；Known_x's是满足指数回归拟合曲线y=b*m^x的一组已知的x值的集合(可选参数)；New_x's是一组新的x值，可通过GROWTH函数返回各自对应的y值；Const为一逻辑值，指明是否将系数b强制设为1，如果const为TRUE或省略，b将参与正常计算。如果const为FALSE，b将被设为1，m值将被调整使得y=m^x。

用途：返回数据集合的调和平均值。调和平均值与倒数的算术平均值互为倒数。调和平均值总小于几何平均值，而几何平均值总小于算术平均值。
参数：Number1，number2，...是需要计算其平均值的1到30个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，还可以使用数组或数组的引用。

用途：返回数据集的峰值。它反映与正态分布相比时某一分布的尖锐程度或平坦程度，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：Number1，number2，...为需要计算其峰值的1到30个参数。它们可以使用逗号分隔参数的形式，也可以使用单一数组，即对数组单元格的引用。
实例：如果某次学生考试的成绩为A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96，则公式=KURT(A1:A7)返回-1.，说明这次的成绩相对正态分布是一比较平坦的分布。

用途：返回某一数据集中的某个最大值。可以使用LARGE函数查询考试分数集中第一、第二、第三等的得分。
参数：Array为需要从中查询第k个最大值的数组或数据区域，K为返回值在数组或数据单元格区域里的位置(即名次)。

用途：返回负二项式分布。当成功概率为常数probability_s时，函数NEGBINOMDIST返回在到达number_s次成功之前，出现number_f次失败的概率。此函数与二项式分布相似，只是它的成功次数固定，试验总数为变量。与二项分布类似的是，试验次数被假设为自变量。
实例：如果要找10个反应敏捷的人，且已知具有这种特征的候选人的概率为0.3。那么，找到10个合格候选人之前，需要对不合格候选人进行面试的概率公式为=NEGBINOMDIST(40,10,0.3)，计算结果是0.。

用途：返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平均值为0，标准偏差为1。
参数：Probability是正态分布的概率值。

用途：返回标准正态分布的累积函数，该分布的平均值为0，标准偏差为1。
参数：Z为需要计算其分布的数值。

用途：返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平均值为0，标准偏差为1。
参数：Probability是正态分布的概率值。

用途：返回数值区域的K百分比数值点。例如确定考试排名在80个百分点以上的分数。
参数：Array为定义相对位置的数值数组或数值区域，k为数组中需要得到其排位的值。

用途：返回某个数值在一个数据集合中的百分比排位，可用于查看数据在数据集中所处的位置。例如计算某个分数在所有考试成绩中所处的位置。
参数：Array为彼此间相对位置确定的数据集合，X为其中需要得到排位的值，Significance为可选项，表示返回的百分数值的有效位数。如果省略，函数PERCENTRANK保留3位小数。

用途：返回从给定数目的元素集合中选取的若干元素的排列数。
参数：Number为元素总数，Number_chosen是每个排列中的元素数目。
实例：如果某种彩票的号码有9个数，每个数的范围是从0到9(包括0和9)。则所有可能的排列数量用公式=PERMUT(10,9)计算，其结果为3628800。

用途：返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生的次数，比如一分钟内通过收费站的轿车的数量。
参数：X是某一事件出现的次数，Mean是期望值，Cumulative为确定返回的概率分布形式的逻辑值。

用途：返回一组数据的四分位点。四分位数通常用于在考试成绩之类的数据集中对总体进行分组，如求出一组分数中前25%的分数。
参数：Array为需要求得四分位数值的数组或数字引用区域，Quart决定返回哪一个四分位值。如果qurart取0、1、2、3或4，则函数QUARTILE返回最小值、第一个四分位数(第25个百分排位)、中分位数(第50个百分排位)、第三个四分位数(第75个百分排位)和最大数值。

用途：返回一个数值在一组数值中的排位(如果数据清单已经排过序了，则数值的排位就是它当前的位置)。
参数：Number是需要计算其排位的一个数字；Ref是包含一组数字的数组或引用(其中的非数值型参数将被忽略)；Order为一数字，指明排位的方式。如果order为0或省略，则按降序排列的数据清单进行排位。如果order不为零，ref当作按升序排列的数据清单进行排位。
注意：函数RANK对重复数值的排位相同。但重复数的存在将影响后续数值的排位。如在一列整数中，若整数60出现两次，其排位为5，则61的排位为7(没有排位为6的数值)。

用途：返回一个分布的不对称度。它反映以平均值为中心的分布的不对称程度，正不对称度表示不对称边的分布更趋向正值。负不对称度表示不对称边的分布更趋向负值。
参数：Number1，number2...是需要计算不对称度的1到30个参数。包括逗号分隔的数值、单一数组和名称等。

用途：返回数据集中第k个最小值，从而得到数据集中特定位置上的数值。
参数：Array是需要找到第k个最小值的数组或数字型数据区域，K为返回的数据在数组或数据区域里的位置(从小到大)。

用途：估算样本的标准偏差。它反映了数据相对于平均值(mean)的离散程度。
参数：Number1，number2，...为对应于总体样本的1到30个参数。可以使用逗号分隔的参数形式，也可使用数组，即对数组单元格的引用。
注意：STDEV函数假设其参数是总体中的样本。如果数据是全部样本总体，则应该使用STDEVP函数计算标准偏差。同时，函数忽略参数中的逻辑值(TRUE或FALSE)和文本。如果不能忽略逻辑值和文本，应使用STDEVA函数。
实例：假设某次考试的成绩样本为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则估算所有成绩标准偏差的公式为=STDEV(A1:A5)，其结果等于33.。

用途：计算基于给定样本的标准偏差。它与STDEV函数的区别是文本值和逻辑值(TRUE或FALSE)也将参与计算。
参数：Value1，value2，...是作为总体样本的1到30个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，也可以使用单一数组，即对数组单元格的引用。

用途：返回整个样本总体的标准偏差。它反映了样本总体相对于平均值(mean)的离散程度。
参数：Number1，number2，...为对应于样本总体的1到30个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，也可以使用单一数组，即对数组单元格的引用。
注意：STDEVP函数在计算过程中忽略逻辑值(TRUE或FALSE)和文本。如果逻辑值和文本不能忽略，应当使用STDEVPA函数。同时STDEVP函数假设其参数为整个样本总体。如果数据代表样本总体中的样本，应使用函数STDEV来计算标准偏差。当样本数较多时，STDEV和STDEVP函数的计算结果相差很小。
实例：如果某次考试只有5名学生参加，成绩为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则计算的所有成绩的标准偏差公式为=STDEVP(A1:A5)，返回的结果等于29.。

用途：计算样本总体的标准偏差。它与STDEVP函数的区别是文本值和逻辑值(TRUE或FALSE)参与计算。
参数：Value1，value2，...作为样本总体的1到30个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，也可以使用单一数组(即对数组单元格的引用)。
注意：STDEVPA函数假设参数为样本总体。如果数据代表的是总体的部分样本，则必须使用STDEVA函数来估算标准偏差。
实例：如果某次考试只有5名学生参加，成绩为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则计算的所有成绩的标准偏差公式为=STDEVPA(A1:A5)，返回的结果等于29.。

用途：返回t分布的百分点(概率)，t分布中的数值(x)是t的计算值(将计算其百分点)。t分布用于小样本数据集合的假设检验，使用此函数可以代替t分布的临界值表。
参数：X为需要计算分布的数字，Degrees_freedom为表示自由度的整数，Tails指明返回的分布函数是单尾分布还是双尾分布。如果tails=1，函数TDIST返回单尾分布。如果tails=2，函数TDIST返回双尾分布。

用途：返回数据集的内部平均值。TRIMMEAN函数先从数据集的头部和尾部除去一定百分比的数据点，然后再求平均值。当希望在分析中剔除一部分数据的计算时，可以使用此函数。
参数：Array为需要进行筛选并求平均值的数组或数据区域，Percent为计算时所要除去的数据点的比例。如果percent=0.2，则在20个数据中除去4个，即头部除去2个尾部除去2个。如果percent=0.1，30个数据点的10%等于3个数据点。函数TRIMMEAN将对称地在数据集的头部和尾部各除去一个数据。

用途：用来估算给定样本的方差。它与VAR函数的区别在于文本和逻辑值(TRUE和FALSE)也将参与计算。
参数：Value1，value2，...作为总体的一个样本的1到30个参数。
实例：假设抽取某次考试中的5个分数，并将其作为随机样本，用VAR函数估算成绩方差，样本值为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则公式=VARA(A1:A5,TRUE)返回。

用途：返回z检验的双尾P值。Z检验根据数据集或数组生成x的标准得分，并返回正态分布的双尾概率。可以使用此函数返回从某总体中抽取特定观测值的似然估计。
参数：Array为用来检验x的数组或数据区域。X为被检验的值。Sigma为总体(已知)标准偏差，如果省略，则使用样本标准偏差。