超几何分布的公式, 轻松办公-OfficeExcel函数精解
轻松办公-OfficeExcel函数精解
1、HARMEAN函数
- 函数功能
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。
- 语法
HARMEAN(number1,number2,...)
参数说明:
- Number1, number2, ... 是用于计算平均值的 1 到 255 个参数,也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式,而用单个数组或对数组的引用。
注解:
- 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。
- 参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。
- 逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。
- 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。
- 如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本,将会导致错误。
- 如果任何数据点小于等于 0,函数 HARMEAN 返回错误值 #NUM!。
- 调和平均值的计算公式如下:
- 示例
2、HYPGEOMDIST函数
- 函数功能
返回超几何分布。给定样本容量、样本总体容量和样本总体中成功的次数,函数 HYPGEOMDIST 返回样本取得给定成功次数的概率。使用函数 HYPGEOMDIST 可以解决有限总体的问题,其中每个观察值或者为成功或者为失败,且给定样本容量的每一个子集有相等的发生概率。
- 语法
HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,population_s,number_population)
参数说明:
- Sample_s 样本中成功的次数。
- Number_sample 样本容量。
- Population_s 样本总体中成功的次数。
- Number_population 样本总体的容量。
注解:
- 所有参数将被截尾取整。
- 如果任一参数为非数值型,函数 HYPGEOMDIST 返回错误值 #VALUE!。
- 如果 sample_s < 0 或 sample_s 大于 number_sample 和 population_s 中的较小值,函数 HYPGEOMDIST 返回错误值 #NUM!。
- 如果 sample_s 小于 0 或 (number_sample - number_population + population_s) 中的较大值,函数 HYPGEOMDIST 返回错误值 #NUM!。
- 如果 number_sample ≤ 0 或 number_sample > number_population,函数 HYPGEOMDIST 返回错误值 #NUM!。
- 如果 population_s ≤ 0 或 population_s > number_population,函数 HYPGEOMDIST 返回错误值 #NUM!。
- 如果 number_population ≤ 0,函数 HYPGEOMDIST 返回错误值 #NUM!。
- 超几何分布的计算公式如下:
式中:
x = sample_s
n = number_sample
M = population_s
N = number_population
函数 HYPGEOMDIST 用于在有限样本总体中进行不退回抽样的概率计算。
- 示例
抽样器里有 20 块巧克力。8 块是焦糖的,其余 12 块是果仁的。如果随机选出 4 块,下面函数返回恰好有一块是焦糖的概率。
3、INTERCEPT函数
- 函数功能
利用现有的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。截距为穿过已知的 known_x's 和 known_y's 数据点的线性回归线与 y 轴的交点。当自变量为 0(零)时,使用 INTERCEPT 函数可以决定因变量的值。例如,当所有的数据点都是在室温或更高的温度下取得的,可以用 INTERCEPT 函数预测在 0°C 时金属的电阻。
- 语法
INTERCEPT(known_y's,known_x's)
参数说明:
- Known_y's 为因变的观察值或数据集合。
- Known_x's 为自变的观察值或数据集合。
注解:
- 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。
- 如果 known_y's 和 known_x's 所包含的数据点个数不相等或不包含任何数据点,则函数 INTERCEPT 返回错误值 #N/A。
- 回归线 a 的截距公式为:
公式中斜率 b 计算如下:
其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。
- 函数 SLOPE 和 INTERCEPT 中使用的下层算法与函数 LINEST 中使用的下层算法不同。当数据未定且共线时,这些算法之间的差异会导致不同的结果。例如,如果参数 known_y's 的数据点为 0,参数 known_x's 的数据点为 1:
- SLOPE 和 INTERCEPT 返回错误 #DIV/0!。INTERCEPT 和 SLOPE 算法用来查找一个且仅一个答案,在这种情况下可能有多个答案。
- LINEST 返回值 0。LINEST 算法用来返回共线数据的合理结果,在这种情况下至少可找到一个答案。
- 示例