上次給大家分享了《2017年最全的excel函數大全13—兼容函數（上）》，這次分享給大家兼容性函數（中），如果你使用的是?Excel 2007，則可以在“公式”選項卡上的統計或數學與三角函數類別中找到這些函數。
EXPONDIST?函數
描述
返回指數分布。?使用?EXPONDIST?可以建立事件之間的時間間隔模型，如銀行自動提款機支付一次現金所花費的時間。?例如，可通過?EXPONDIST?來確定這一過程最長持續一分鐘的發生概率。
有關新函數的詳細信息，請參考EXPON.DIST?函數。
用法
EXPONDIST(x,lambda,cumulative)
EXPONDIST?函數用法具有下列參數：
X必需。?函數值。
Lambda必需。?參數值。
Cumulative必需。?邏輯值，用于指定指數函數的形式。?如果?cumulative?為?TRUE，則?EXPONDIST?返回累積分布函數；如果為?FALSE，則返回概率密度函數。
其他
如果?x?或?lambda?為非數值型，則?EXPONDIST?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?x < 0，則?EXPONDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?lambda ≤ 0，則?EXPONDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
概率密度函數的公式為：
累積分布函數的公式為：
案例
FDIST?函數
描述
返回兩個數據集的（右尾）F?概率分布（變化程度）。?使用此函數可以確定兩組數據是否存在變化程度上的不同。?例如，分析進入中學的男生、女生的考試分數，來確定女生分數的變化程度是否與男生不同。
有關新函數的詳細信息，請參考F.DIST?函數和F.DIST.RT?函數。
用法
FDIST(x,deg_freedom1,deg_freedom2)
FDIST?函數用法具有下列參數：
X必需。?用來計算函數的值。
Deg_freedom1必需。?分子自由度。
Deg_freedom2必需。?分母自由度。
其他
如果任一參數為非數值型，則?FDIST?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?x?為負數，則?FDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?deg_freedom1?或?deg_freedom2?不是整數，則將被截尾取整。
如果?deg_freedom1 < 1?或?deg_freedom1 ≥ 10^10，則?FDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?deg_freedom2 < 1?或?deg_freedom2 ≥ 10^10，則?FDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
FDIST?的計算公式為?FDIST=P( F>x )，其中?F?為呈?F?分布且帶有?deg_freedom1?和?deg_freedom2?自由度的隨機變量。
案例
FINV?函數
描述
返回（右尾）F?概率分布函數的反函數值。?如果?p = FDIST(x,...)，則?FINV(p,...) = x。
在?F?檢驗中，可以使用?F?分布比較兩組數據中的變化程度。?例如，可以分析美國和加拿大的收入分布，判斷兩個國家/地區是否有相似的收入變化程度。
有關新函數的詳細信息，請參考F.INV?函數和F.INV.RT?函數。
用法
FINV(probability,deg_freedom1,deg_freedom2)
FINV?函數用法具有下列參數：
Probability必需。?F?累積分布的概率值。
Deg_freedom1必需。?分子自由度。
Deg_freedom2必需。?分母自由度。
其他
如果任一參數為非數值型，則?FINV?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?probability < 0?或?probability > 1，則?FINV?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?deg_freedom1?或?deg_freedom2?不是整數，則將被截尾取整。
如果?deg_freedom1 < 1?或?deg_freedom1 ≥ 10^10，則?FINV?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?deg_freedom2 < 1?或?deg_freedom2 ≥ 10^10，則?FINV?返回?錯誤值?#NUM!。
FINV?可用于返回?F?分布的臨界值。?例如，ANOVA?計算的結果常常包括?F?統計值、F?概率和顯著水平參數為?0.05?的?F?臨界值數據。?若要返回?F?的臨界值，請將顯著水平參數用作為?FINV?的?probability?參數。
如果已給定概率值，則?FINV?使用?FDIST(x, deg_freedom1, deg_freedom2) = probability?求解數值?x。?因此，FINV?的精度取決于?FDIST?的精度。?FINV?使用迭代搜索技術。?如果搜索在?100?次迭代之后沒有收斂，則函數返回錯誤值?#N/A。
案例?
FLOOR?函數
描述
將參數?number?向下舍入（沿絕對值減小的方向）為最接近的?significance?的倍數。
用法
FLOOR(number, significance)
FLOOR?函數用法具有下列參數：
Number必需。?要舍入的數值。
significance必需。?要舍入到的倍數。
備注
如果任一參數為非數值型，則?FLOOR?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?number?為正值，significance?為負值，則?FLOOR?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?number?的符號為正，則數值向下舍入，并朝零調整。?如果?number?的符號為負，則數值沿絕對值減小的方向向下舍入。?如果?number?正好是?significance?的倍數，則不進行舍入。
案例
FORECAST?函數
描述
根據現有值計算或預測未來值。?預測值為給定?x?值后求得的?y?值。?已知值為現有的?x?值和?y?值，并通過線性回歸來預測新值。?可以使用該函數來預測未來銷售、庫存需求或消費趨勢等。
注意:?在?Excel 2016?中，此函數已替換為?FORECAST.LINEAR，成為新預測函數的一部分。它仍然可用于后向兼容，但建議使用?Excel 2016?中的新函數。
用法
FORECAST(x, known_y's, known_x's)
FORECAST?函數用法具有下列參數：
X必需。?需要進行值預測的數據點。
Known_y's必需。?相關數組或數據區域。
Known_x's必需。?獨立數組或數據區域。
備注
如果?x?為非數值型，則?FORECAST?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?known_y's?和?known_x's?為空或含有不同個數的數據點，函數?FORECAST?返回錯誤值?#N/A。
如果?known_x's?的方差為零，則?FORECAST?返回?錯誤值?#DIV/0!。
函數?FORECAST?的計算公式為?a+bx，式中：
且：
且其中?x?和?y?是樣本平均值?AVERAGE(known_x's)?和?AVERAGE(known_y's)。
案例
FTEST?函數
描述
返回?F?檢驗的結果?F?檢驗返回當?array1?和?array2?的方差無明顯差異時的雙尾概率。?使用此函數可確定兩個案例是否有不同的方差。?例如，給定公立和私立學校的測驗分數，可以檢驗各學校間測驗分數的差別程度。
有關新函數的詳細信息，請參考F.TEST?函數。
用法
FTEST(array1,array2)
FTEST?函數用法具有下列參數：
Array1必需。?第一個數組或數據區域。
Array2必需。?第二個數組或數據區域。
備注
參數可以是數字，或者是包含數字的名稱、數組或引用。
如果數組或引用參數包含文本、邏輯值或空白單元格，則這些值將被忽略；但包含零值的單元格將計算在內。
如果?array1?或?array2?中數據點的個數少于?2?個，或者?array1?或?array2?的方差為零，則?FTEST?返回?錯誤值?#DIV/0!。
LINEST?函數返回的?F?檢驗值與?FTEST?函數返回的?F?檢驗值不同。?LINEST?返回?F?統計值，而?FTEST?返回概率。
案例
GAMMADIST?函數
描述
返回伽瑪分布函數的函數值。?可以使用此函數來研究呈斜分布的變量。?伽瑪分布通常用于排隊分析。
有關新函數的詳細信息，請參考GAMMA.DIST?函數。
用法
GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)
GAMMADIST?函數用法具有下列參數：
X必需。?用來計算分布的數值。
Alpha必需。?分布參數。
Beta必需。?分布參數。?如果?beta = 1，則?GAMMADIST?返回標準伽瑪分布。
Cumulative必需。?決定函數形式的邏輯值。?如果?cumulative?為?TRUE，則?GAMMADIST?返回累積分布函數；如果為?FALSE，則返回概率密度函數。
備注
如果?x、alpha?或?beta?為非數值型，則?GAMMADIST?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?x < 0，則?GAMMADIST?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?alpha ≤ 0?或?beta ≤ 0，則?GAMMADIST?返回?錯誤值?#NUM!。
伽瑪概率密度函數的計算公式如下：
標準伽瑪概率密度函數為：
當?alpha = 1?時，GAMMADIST?使用下面的公式返回指數分布：
對于正整數?n，當?alpha = n/2、beta = 2?且?cumulative = TRUE?時，GAMMADIST?返回?(1 - CHIDIST(x))，自由度為?n。
如果?alpha?為正整數，則?GAMMADIST?也稱為愛爾朗?(Erlang)?分布。
案例
GAMMAINV?函數
描述
返回伽瑪累積分布函數的反函數值。?如果?p = GAMMADIST(x,...)，則?GAMMAINV(p,...) = x。?使用此函數可以研究有可能呈斜分布的變量。
有關新函數的詳細信息，請參考GAMMA.INV?函數。
用法
GAMMAINV(probability,alpha,beta)
GAMMAINV?函數用法具有下列參數：
Probability必需。?伽瑪分布相關的概率。
Alpha必需。?分布參數。
Beta必需。?分布參數。?如果?beta = 1，則?GAMMAINV?返回標準伽瑪分布。
備注
如果任一參數為文本型，則?GAMMAINV?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?probability < 0?或?probability > 1，則?GAMMAINV?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?alpha ≤ 0?或?beta ≤ 0，則?GAMMAINV?返回?錯誤值?#NUM!。
如果已給定概率值，則?GAMMAINV?使用?GAMMADIST(x, alpha, beta, TRUE) = probability?求解數值?x。?因此，GAMMAINV?的精度取決于?GAMMADIST?的精度。?GAMMAINV?使用迭代搜索技術。?如果搜索在?100?次迭代之后沒有收斂，則函數返回錯誤值?#N/A。
案例
HYPGEOMDIST?函數
描述
返回超幾何分布。?如果已知樣本量、總體成功次數和總體大小，則?HYPGEOMDIST?返回樣本取得已知成功次數的概率。?HYPGEOMDIST?用于處理以下的有限總體問題，在該有限總體中，每次觀察結果或為成功或為失敗，并且已知樣本量的每個子集的選取是等可能的。
有關新函數的詳細信息，請參考HYPGEOM.DIST?函數。
用法
HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,population_s,number_pop)
HYPGEOMDIST?函數用法具有下列參數：
Sample_s必需。?樣本中成功的次數。
Number_sample必需。?樣本量。
Population_s必需。?總體中成功的次數。
Number_pop必需。?總體大小。
備注
所有參數都將被截尾取整。
如果任一參數為非數值型，則?HYPGEOMDIST?返回?錯誤值?#VALUE。
如果?sample_s < 0?或?sample_s?大于?number_sample?和?population_s?中的較小值，則?HYPGEOMDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?sample_s?小于?0?和?(number_sample - number_population + population_s)?中的較大值，則?HYPGEOMDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?number_sample ≤ 0?或?number_sample > number_population，則?HYPGEOMDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?population_s ≤ 0?或?population_s > number_population，則?HYPGEOMDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?number_population ≤ 0，則?HYPGEOMDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
超幾何分布的公式為：
其中：
x = sample_s
n = number_sample
M = population_s
N = number_population
HYPGEOMDIST?用于有限總體中的不放回抽樣。
案例?
LOGINV?函數
描述
返回?x?的對數累積分布函數的反函數值，此處的?ln(x)?是服從參數?mean?和?standard_dev?的正態分布。?如果?p = LOGNORMDIST(x,...)，則?LOGINV(p,...) = x。
使用對數分布可分析經過對數變換的數據。
有關新函數的詳細信息，請參考LOGNORM.INV?函數。
用法
LOGINV(probability, mean, standard_dev)
LOGINV?函數用法具有下列參數：
Probability必需。?與對數分布相關的概率。
Mean必需。?ln(x)?的平均值。
standard_dev必需。?ln(x)?的標準偏差。
其他
如果任一參數是非數值的，則?LOGINV?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?probability <= 0?或?probability >= 1，則?LOGINV?返回?錯誤值?#NUM!。
如果?standard_dev <= 0，則?LOGINV?返回?錯誤值?#NUM!。
對數分布函數的反函數為：
案例
LOGNORMDIST?函數
描述
返回?x?的對數累積分布函數的函數值，此處的?ln(x)?是服從參數?mean?和?standard_dev?的正態分布。?使用此函數可以分析經過對數變換的數據。
有關新函數的詳細信息，請參考LOGNORM.DIST?函數。
用法
LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev)
LOGNORMDIST?函數用法具有下列參數：
X必需。?用來計算函數的值。
Mean必需。?ln(x)?的平均值。
standard_dev必需。?ln(x)?的標準偏差。
備注
如果任一參數為非數值型，則?LOGNORMDIST?返回?錯誤值?#VALUE!。
如果?x ≤ 0?或?standard_dev ≤ 0，則?LOGNORMDIST?返回?錯誤值?#NUM!。
對數累積分布函數的公式為：
案例
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