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Excel彩票常用的统计分析函数大全
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来宾, 积分 124, 距离下一级还需 76 积分
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这些函数都是做表格需要用到的基本函数，在网上搜集整理的，如有雷同请见谅。
1、ABS：求出参数的绝对值。
2、AND：“与”运算，返回逻辑值，仅当有参数的结果均为逻辑“真（TRUE）”时返回逻辑“真（TRUE）”，反之返回逻辑“假（FALSE）”。（条件判断）
3、AVERAGE：求出所有参数的算术平均值。（数据计算）
4、COLUMN：显示所引用单元格的列标号值。（显示位置）
5、CONCATENATE：将多个字符文本或单元格中的数据连接在一起，显示在一个单元格中。（字符合并）
6、COUNTIF：统计某个单元格区域中符合指定条件的单元格数目。（条件统计）
7、DATE：给出指定数值的日期。（显示日期）
8、DATEDIF：计算返回两个日期参数的差值。（计算天数）
9、DAY：计算参数中指定日期或引用单元格中的日期天数。（计算天数）
10、DCOUNT：返回数据库或列表的列中满足指定条件并且包含数字的单元格数目。（条件统计）
11、FREQUENCY：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。（概率计算）
12、IF：根据对指定条件的逻辑判断的真假结果，返回相对应条件触发的计算结果。（条件计算）
13、INDEX：返回列表或数组中的元素值，此元素由行序号和列序号的索引值进行确定。（数据）
14、INT：将数值向下取整为最接近的整数。（数据计算）
15、ISERROR：用于测试函数式返回的数值是否有错。如果有错，该函数返回TRUE，反之返回FALSE。（逻辑判断）
16、LEFT：从一个文本字符串的第一个字符开始，截取指定数目的字符。（截取数据）
17、LEN：统计文本字符串中字符数目。（字符统计）
18、MATCH：返回在指定方式下与指定数值匹配的数组中元素的相应位置。（匹配位置）
19、MAX：求出一组数中的最大值。（数据计算）
20、MID：从一个文本字符串的指定位置开始，截取指定数目的字符。（字符截取）
21、MIN：求出一组数中的最小值。（数据计算）
22、MOD：求出两数相除的余数。（数据计算）
23、MONTH：求出指定日期或引用单元格中的日期的月份。（日期计算）
24、NOW：给出当前系统日期和时间。（显示日期时间）
25、OR：仅当所有参数值均为逻辑“假（FALSE）”时返回结果逻辑“假（FALSE）”，否则都返回逻辑“真（TRUE）”。（逻辑判断）
26、RANK：返回某一数值在一列数值中的相对于其他数值的排位。（数据排序）
27、RIGHT：从一个文本字符串的最后一个字符开始，截取指定数目的字符。（字符截取）
28、SUBTOTAL：返回列表或数据库中的分类汇总。（分类汇总）
29、SUM：求出一组数值的和。（数据计算）
30、SUMIF：计算符合指定条件的单元格区域内的数值和。（条件数据计算）
31、TEXT：根据指定的数值格式将相应的数字转换为文本形式。（数值文本转换）
32、TODAY：给出系统日期。（显示日期）
33、VALUE：将一个代表数值的文本型字符串转换为数值型。（文本数值转换）
34、VLOOKUP：在数据表的首列查找指定的数值，并由此返回数据表当前行中指定列处的数值。（条件定位）
35、WEEKDAY：给出指定日期的对应的星期数。（星期计算）
Excel部分函数列表及函数的步骤：
1、选中存放结果的单元格
2、单击“=”（编辑公式）
3、找函数（单击“三角形”形状按钮。或者直接输入函数名
5、CTRL+回车键
1、求和函数SUM（）
2、平均函数AVERAGE（）
3、排位函数RANK （）
例： Rank(A1：$A$1：$A$15)
行号和列号前面加上“$“符号 A叫行号。1或者15叫列号，表示单元格所在的位置 数据单元格在A列1号或者是A列15号
4、最大值函数MAX （）
5、最小值函数MIN （）
6、统计函数 COUNTIF（ ）
计算满足给定单元格的数目
例：Countif ( A1：B5，”&60”)
统计分数大于60分的人数，注意，条件要加双引号，在英文状态下输入。
7、单元格内容合并CONCTENATE（）
将若干文字串合并到一个字符串中
8、 RIGHT（A1，4）
提取字符串最右边的若干字符，长度为4位
9、LEFT （ ）
返回字符串最左边的若干字符
10、MIDB（）
自文字的指定位置开始向右提取指定长度的字符串
11、重复函数 REPT（）
单元格重量出现的次数。
12、NOW（）
返回电脑内部的系统日期与时间
13、MONTH（ ）
将序列数转换为对应的月份数
用EXCEL函数统计福彩号码两两组合在某一组合集内的出现次数
开奖号码& & & & 组合集合& & & & 出现次数
713& & & & 01 12 17 37 45 56 67 78 89& & & & 2
374& & & & 02 13 24 35 47 57 68 79& & & & 1
975& & & & 01 12 23 34 45 56 67 78 89& & & & 0
216& & & & 12 16 26 35 46 57 68 79& & & & 3
如上表所示，最左边的是福彩3D开奖号码，两两组合最高有3种，比如713，两两组合就有13 17 37这3种；中间那列是过滤后的号码组合，我们现在要求，开奖号码两两组合的号码在组合集里面出现的次数。下面是求解上面问题的EXCEL函数公式：
{=COUNT(FIND(TEXT(MMULT(SMALL(--MID(A2,{1,2,3},1),{1,2;2,3;1,3}),{10;1}),&00&),B2))}
利用线性回归方程预测开奖号码处于95%置信区间内的方法
&&大概现在和大家说一下这个方法的思路，本人只验证了25天，因为工作量很大所以没做多的验证，25天里236、238、245、249期错误其他期都正确，我的方法是利用统计学的线性回归方程计算出即将要开出的彩票号码的95%置信区间，首先选择最近10天的开奖号码做统计数据，回归方程是Y=a+bX，其中a，b为常量，我把X取2位数的期尾拿今天来说我取45期到54这10天。
& & Y取对应的P3号码，也就是X1=45，Y1=080；X2=46，Y2=989……X10=54；Y=293；学过统计学的朋友现在估计可以自己算了，不过可能有没学过的朋友，我就班门弄斧一下了，根据统计学公式我们先分别算出10天X、Y的均数，这里要说的把P3号看做一个3位数字，10天X均值就是45+46+47……+54/10=49.5，同理Y的均数=565.9，然后套用统计学公式
a=Y的均数-b*X的均数;
b=（∑XY-（∑X）*（∑Y）/10）/（∑XX-（∑X）*（∑X）/10）；
∑XY=X1*Y1+X2*Y2......X10*Y10=.....+
（∑X）*（∑Y）=495*
后面哪个更简单了，就是XX的如果觉得计算麻烦可以用EXCEL辅助分析，自己编写公式
计算结果a=521.2；b=-0.903 ；
那么方程就是Y=521.2-0.903X；下面我们把将要开出的55期带入X，得Y=471.5;因为我们取了10天的数据，根据统计学原理自由度是10-2=8，然后根据自由度8，概率95%查统计表得2.306。下面我们就要计算255期开奖号的95%可信区间了公式是Y=471.5±2.306U。这里我们选择95%概率，那么U=100-95=5，算得Y的取间为[460,483]；今天255期开479正确。大家帮忙验证一下这个彩票预测方法，看看这个方法怎样。
朋友你这个找置信区间的方法不知实际效果如何？可否具体再多讲讲。&
<p id="rate_4307" onmouseover="showTip(this)" tip="给力!&魔币 + 5
威望 + 5 点
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& & 怎么给表格加公式啊
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B1列有1--11数字和B2列有1--11数如何用函数显示有几个相同数
B1列有 05 07 08 09 10 11
B2列有 06 07 08 09
如何用函数或代码显示有几个相同个数？
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:牛逼而无效。
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均值也就是算术平均值，即数据集中所有数据之和除以数据个数。中位数是数据集排序后，处在中间的数。众数是数据集中出现次数最多的数。
极差是数据集中最大数减去最小数的统计量。中程数是最大数和最小数的均值。
象形统计图是用象形图像表示统计数据的图像，这一节讲象形统计图及例子。
条形图又称柱形图，是一种重要的分类汇总工具，这一节讲条形图及例子。
线形图，是将数据点描出来，然后连线形成的图像。用来表示趋势，这一节讲线形图及例子。
饼图，看起来像一块切开的饼，用于表示占比。这一节讲饼图及例子。
当线形图画成什么样子时会产生误导了，这一讲将讲到这一问题。
茎叶图是将数组中的数按位数进行比较，分别做出茎和叶，以此统计数据。这一讲讲茎叶图及例子。
盒须图是用四个四分位点分开数据集的图，能有效给出数据散布状况。这一讲讲盒须图及例子。
这一讲讲盒须图的另外一个例子，强化盒须图这一重要统计图表的概念。
集中趋势在统计学中是指一组数据向某一中心值靠拢的程度，它反映了一组数据中心点的位置所在。
研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本，研究对象的全部称为总体。这一讲区分了这两个概念，并给出了样本均值和总体均值的求法。
方差用来表述数据和均值之间的偏离程度，总体方差的计算公式是σ2=Σ(Xi-μ)2/N，其中求和的i从1到N。
方差用来表述数据和均值之间的偏离程度，样本方差不同于总体方差，计算公式为S2=Σ(Xi-X̄)2/(n-1)，其中求和的i从1到n，这里方差用的是n-1而不是n。
标准差σ是表述数据和均值之间的偏离程度的另一个重要标志。它等于方差的平方根。
方差的公式除了σ2=Σ(Xi-μ)2/N以外，还有σ2=Σ(Xi)2/N-μ2，这一节讲授这些公式之间的推导。
随机变量是表示随机现象各种结果的变量。萨尔曼认为随机变量并不是传统意义上的变量，而是一种由随机过程映射到数值的函数。
[第18课]概率密度函数
这一节讲到连续随机变量，以及概率密度函数的概念。求概率也就是对概率密度函数进行积分。
二项分布即重复n次的伯努利试验，在每次试验中只有两种可能的结果。这一节讨论五次抛硬币中，表示正面出现次数的随机变量X，当X=n时的概率。
这一节接着前一节讲二项分布，首先作出其概率分布图。然后说明，二项分布的极限情况是正态分布。
这一节接着前一节讲二项分布，以投篮为例，讲了投中和不中概率不相等时的二项分布情况。
这一节接着前一节讲二项分布，继续以投篮为例，讲授如何运用Excel计算并绘图。
这一节讲随机变量X的期望值，强调期望值的本质就是总体无穷时的总体均值。
二项分布的期望值E(X)=np，其中n为随机试验次数，p为某一次的成功概率。这一节证明了这个公式。
泊松过程是一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。这一节关键在于论证，它其实就是二项分布的极限情况。
泊松过程是一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。这一节最终通过求极限，推导出了泊松过程的公式。并进行了应用举例。
大数定律的概念其实很简单，也就是样本数量足够多的时候，样本均值趋近于总体均值，或者说随机变量的期望值。
正态分布又称为高斯分布，其概率密度函数是著名的钟形曲线，它是概率论中最重要的一种分布，也是自然界最常见的一种分布。这一节通过Excel，讲解了正态分布同二项分布之间的关系。
正态分布是概率论中最重要的一种分布，也是自然界最常见的一种分布。这一节仔细讲解了正态分布的概率密度函数和累积分布函数，并给出了相应的直观理解和记忆方式。
正态分布是概率论中最重要的一种分布，也是自然界最常见的一种分布。这一节给出了几个例子，讲解这些例子是否能用正态分布来描述。
z分数在正态分布中，也就是，某值x离均值有多少个标准差远，即(x-μ)/σ，其中μ为期望值，σ为标准差。
这一节讲到正态分布概率的经验法则，即68-95-99.7法则。也就是说正态分布均值左右一个标准差内的概率是68%，两个标准差内概率为95%，三个标准差内概率为99.7%。
这一节通过标准正态分布（也就是期望值μ为0，标准差σ为1的正态分布），继续讲解68-95-99.7法则在正态分布中的应用。
这样一节是对经验法则和z分数的进一步练习，z分数并不一定只适用于正态分布，任何分布中都可以计算z分数。
中心极限定理：设从均值为μ、方差为σ2的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布。
样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布，即μ的概率分布。这一节通过一个模拟程序进行了图形化解释。
样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布，根据中心极限定理，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布。即随着样本容量n变大，抽样分布标准差越小，越收拢。
均值标准误差也就是样本均值抽样分布的标准差，它等于σ/根号n，其中σ是原总体分布的标准差，n为样本容量。这一节详细介绍了这个公式。
男性户外活动一天平均喝2L水，标准差0.7L，如果为50个男性的户外活动准备110L水，不够喝的概率是多少？这一节主要讲解这个问题，进一步熟悉抽样分布的实际应用。
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。这一节通过一个例题引出了置信区间这一概念。
伯努利分布是一个离散概率分布。伯努利试验失败，随机变量为0，成功则为1。这一节给出了一个例子，其成功机率为60%，然后计算了相应的统计量。
努利分布是一个离散概率分布。伯努利试验失败，随机变量为0，成功则为1。其成功机率为p，失败机率为1-p，均值为p，方差为p(1-p)。这一节推导了这些公式。
误差范围表达了统计结果中的随机波动的大小。这一节通过一个伯努利分布的例子来讲解这一问题，伯努利试验成功概率p的置信区间如果是33%到53%（43%±10%），那么误差范围也就是10%。
误差范围表达了统计结果中的随机波动的大小。这一节通过一个伯努利分布的例子来讲解这一问题，伯努利试验成功概率p的置信区间如果是33%到53%（43%±10%），那么误差范围也就是10%。这一节继续上一节讲完这个问题。
置信区间，比如99%置信区间，也就是&相信&99%几率，某统计量所落在的区间。这里之所以用&置信&donfident，是因为一般总体标准差是由样本标准差估计，并不是准确值造成的。这一节通过一个例题，更明确地讲解了置信区间的概念。
当样本容量很小时，样本均值抽样分布不应该采用正态分布，而应采用t分布。t分布用于对呈正态分布的总体的均值进行估计，在样本容量小时非常有用。
假设检验是统计在人文科学、自然科学中应用最广泛的方法之一。通常设定两个假设：零假设和备择假设，然后通过拒绝零假设，来接受备择假设，从而完成检验。p值中p表示概率，指的是零假设若成立，得到测量样本情况的概率。这一节通过例题讲解了假设检验和p值。
这一节继续上一节的内容，讲解假设检验的内容。单侧检验也就是只看抽样分布一侧的情况，这一节主要讲这种情况。这一节的例子中，备择假设同上一节中双侧检验的情况不一样。
当样本容量很小时，样本均值抽样分布不应该采用正态分布，而应采用t分布。z统计量服从正态分布，而t统计量服从t分布，这一节给出了样本容量30的界限，经验上告诉你如何在z统计量和t统计量之间进行取舍。
若零假设事实上成立，但统计检验的结果不支持零假设（拒绝零假设），这种错误称为第一型错误。若零假设事实上不成立，但统计检验的结果支持零假设（接受零假设），这种错误称为第二型错误。
小样本值的假设检验使用t分布，而不使用正态分布。这一节以一个例子讲解了小样本情况假设检验的步骤。
这一节接着上一讲的例子，讲解了小样本值时，使用t统计量如何确定总体均值的置信区间。
这一节仍然是假设检验的例子。这次的总体是伯努利分布，伯努利分布的均值μ也就是占比p。这一节讲解了如何对此进行假设检验。
相互独立的随机变量X、Y，令随机变量Z为两者之差，即Z=X-Y，那么Z的方差就等于X和Y的方差之和，即Var(Z)=Var(X)+Var(Y)。这一节重点讲解了这一性质。
一个随机变量X和一个随机变量Y，分别抽取样本计算均值得到X̄和Ȳ，令Z=X̄-Ȳ，于是可以得到统计量Z的抽样分布，当样本量足够大时，根据中心极限定理，Z的抽样分布也近似是正态分布。
这一节紧接着上一节，一个随机变量X和一个随机变量Y，其均值分别为μX和μY，那么μX-μY也可以求出一个置信区间。
由于上一节讲得比较含糊，这一节是对上一节末尾含糊出的澄清。
对于某减肥新方法的实验组，分别求其样本均值和方差，另外对普通减肥方法的对照组求样本均值和方差，如何通过假设检验知道这种新方法是否有效呢？这一节讲解这一问题。
选举时，一部分男性中有p1人投给某候选人，其它人没投给此候选人，女性中有p2人投给此候选人，其它人没投给此候选人。那么如何使用抽样的方法得知男性和女性投给此候选人的占比p1和p2之间有没有差值呢？这就是这一节所处理的实际问题。这一节列出了式子。
选举时，一部分男性中有p1人投给某候选人，其它人没投给此候选人，女性中有p2人投给此候选人，其它人没投给此候选人。那么如何使用抽样的方法得知男性和女性投给此候选人的占比p1和p2之间有没有差值呢？这就是这一节所处理的实际问题。这一节紧接着上一节解出了置信区间。
选举时，一部分男性中有p1人投给某候选人，其它人没投给此候选人，女性中有p2人投给此候选人，其它人没投给此候选人。那么如何使用抽样的方法得知男性和女性投给此候选人的占比p1和p2之间有没有差值呢？之前两节计算了置信区间，这一节将直接从假设检验角度审视这一问题。
线性回归是利用最小平方误差对自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这一节介绍了平方误差的概念，并解释了直线拟合中最基本的原理。
线性回归是利用最小平方误差对自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这一节开始推导线性回归的公式，最佳拟合曲线为y=mx+b，其中m=(x均值·y均值-xy均值)/[(x均值)2-x2均值]，b=ȳ-mx̄。由于推导过程较长，所以分成了四个部分，这是第一部分，进行最初步的代数运算。
线性回归是利用最小平方误差对自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这一节开始推导线性回归的公式，最佳拟合曲线为y=mx+b，其中m=(x均值·y均值-xy均值)/[(x均值)2-x2均值]，b=ȳ-mx̄。由于推导过程较长，所以分成了四个部分，这是第二部分，进行第二步代数运算，并将式子同三维空间的二次曲面联系起来。
线性回归是利用最小平方误差对自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这一节开始推导线性回归的公式，最佳拟合曲线为y=mx+b，其中m=(x均值·y均值-xy均值)/[(x均值)2-x2均值]，b=ȳ-mx̄。由于推导过程较长，所以分成了四个部分，这是第三部分，利用微积分中的基本偏导知识进行推导，并列出方程。
线性回归是利用最小平方误差对自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这一节开始推导线性回归的公式，最佳拟合曲线为y=mx+b，其中m=(x均值·y均值-xy均值)/[(x均值)2-x2均值]，b=ȳ-mx̄。由于推导过程较长，所以分成了四个部分，这是第四部分，解出方程，并给出最后结果。
(1,2)、(2,1)、(4,3)三点如何进行线性回归，这一节利用公式求出了与这三点拟合最好的直线。
决定系数R2，是指y的总波动情况中，可以以直线关系说明的部分所占的比率。R2越大，表示直线拟合得越好。这一节详细讲解了这一概念，并推导出R2的计算公式。
这一节计算了(-2,-3)、(-1,-1)、(1,2)、(4,3)四点的回归方程。是对线性回归计算的进一步强化。
这一节计算了(-2,-3)、(-1,-1)、(1,2)、(4,3)四点的回归方程的R2值，结果是0.88，表示曲线拟合程度很好。
协方差的定义是Cov(X,Y)=E[(X-E[X])·(Y-E[Y])]，这一节通过对该定义公式的推导，最后将协方差同线性回归良好地结合了起来。推导出，回归线的斜率m=Cov(X,Y)/Var(X)。
χ2分布是概率论与统计学中常用的一种概率分布。k个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。若来自正态总体的k个随机变量、……、相互独立，且数学期望为0、方差为1（即服从标准正态分布），则随机变量X=∑Zi2，被称为服从自由度为k的χ2分布，记作X~χ2(k)。
这一节以一个简单的餐厅一周每日顾客量预计和观测值的例子，使用χ2检验进行了假设检验。χ2检验由皮尔逊重新发现，运用很广泛。
列联表是以列表方式表示两个或多个变量或属性共同出现的频率。这一节使用一个列联表的例子，再一次练习了χ2检验。
方差分析（ANOVA），是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。这一节从计算总平方和SST，总平方和可以理解为计算方差时，不除以n的那部分。
方差分析中，由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，这种波动可以分为组间波动和组内波动两种情况。这一节讲解了两者的差异和联系。
F检验，是指一种统计学意义上服从F-分布的零假设的检验。这一节继续前两节的内容，对特定例子进行了F检验。
相关性是指两个或多个事物同时发生，具有关联，而因果性是指因为A所以B，两者具有明显的差异。这一节通过实际例子讲解这一问题。
演绎推理是从一些数据或事实出发，演绎得到其它正确的事实。这一节讲解了它和归纳推理的区别，并用一个问题解释了这种区别。
演绎推理是从一些数据或事实出发，演绎得到其它正确的事实。这一解通过一个解方程的例子，进一步解释了演绎推理的概念。
演绎推理是从一些数据或事实出发，演绎得到其它正确的事实。这一节通过一个分配率证明公式的例子，进一步解释了演绎推理的概念。
归纳推理是寻找规律或趋势，然后推广。这一节通过一个数组的例子，解释了归纳推理的概念。
归纳推理是寻找规律或趋势，然后推广。这一节通过另一个数组的例子，进一步解释了归纳推理的概念。
归纳推理是寻找规律或趋势，然后推广。这一节通过一个反例，进一步解释了归纳推理同演绎推理的区别。
归纳推理是寻找规律或趋势，然后推广。这一节通过一个图形序列的例子，讲解了如何在归纳推理中寻找规律。
学校：可汗学院
讲师：Salman Khan
授课语言：英文
类型：数学 国际名校公开课 可汗学院
课程简介：这门课是统计学入门课程，将涵盖统计学所有的主要知识，包括：随机变量、均值方差标准差、统计图表、概率密度、二项分布、泊松分布、正态分布、大数定律、中心极限定理、样本和抽样分布、参数估计、置信区间、伯努利分布、假设检验和p值、方差分析、回归分析等内容。视频由可汗学院免费提供，详见：（All Khan Academy materials are available for free at ）
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2014年电大【应用概率统计】试题
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