1. Nhóm hàm về Thống Kê.
AVEDEV (number1,number2,…): Hàm tính trung bình độ lệch tuyệt đối của các điểm dữ liệu từ điểm trung bình của chúng. Hàm AVEDEV là phép đo độ biến thiên của tập dữ liệu.
AVERAGE (number1, number2,…): Hàm tính trung bình cộng của các giá trị đầu vào.
AVERAGEA (number1, number2,…): Hàm tính trung bình cộng của các giá trị đối số đầu vào bao gồm cả những đối số chứa giá trị logic.
AVERAGEIF (range, criteria, average_range): Hàm tính giá trị trung bình cộng của tất cả các ô được chọn thỏa mãn điều kiện được chỉ định trước.
AVERAGIFS (average_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2,criteria2],…): Hàm tính giá trị trung bình cộng của các giá trị trong một mảng theo nhiều điều kiện chỉ định trước.
COUNT (value1, value2,…): Hàm đếm số ô chứa số trong danh sách các đối số.
COUNTA (value1, value2,…): Hàm đếm số ô không trống (rỗng) trong danh sách đối số đầu vào hoặc một phạm vi các bạn lựa chọn.
COUNTBLANK (range): Hàm đếm các ô trống (rỗng) trong vùng dữ liệu đầu vào.
COUNTIF (range,criteria): Hàm đếm số ô trong một vùng, một phạm vi thỏa mãn điều kiện mà các bạn chỉ định.
COUNTIFS (range1,criteria1,[range2,criteria2],…): Hàm đếm số ô cùng thỏa mãn nhiều điều kiện khác nhau.
DEVSQ (number1, number2,…): Hàm tính bình phương độ lệch các điểm dữ liệu từ trung bình mẫu của chúng và cộng các bình phương lại.
FREQUENCY (data_array,bins_array): Hàm tính toán tần xuất xuất hiện của các giá trị trong một phạm vi giá trị, sau đó trả về một mảng số dọc. Hàm được nhập vào dưới dạng công thức mảng.
GEOMEAN (number1, number2): Hàm trả về trung bình nhân của một mảng hoặc phạm vi dữ liệu dương. Các bạn có thể sử dụng hàm để tính toán mức tăng trưởng trung bình nếu biết lãi gộp với lãi suất biến đổi.
HARMEAN (number1, number2,…): Hàm trả về trung bình điều hòa (là nghịch đảo của trung bình cộng) của các số đầu vào.
KURT (number1, number2, …): Hàm trả về hệ số nhọn của một tập dữ liệu. Hệ số nhọn biểu thị các đặc điểm nhọn hoặc phẳng tương ứng của một phân bố so với phân bố thông thường. Hệ số nhọn dương chỉ một phân bố tương đối nhọn, hệ số nhọn âm chỉ một phân bố tương đối phẳng.
LARGE (array, k): Hàm trả về giá trị lớn nhất thứ k của tập dữ liệu. Có thể dùng hàm này để chọn một giá trị dựa vào vị trí tương đối của nó.
MAX (number1, number2,…): Hàm trả về giá trị lớn nhất trong các đối số hay phạm vi dữ liệu đầu vào.
MAXA (number1, number2,…): Hàm trả về giá trị lớn nhất của tập giá trị đầu vào bao gồm cả giá trị logic và text.
MEDIAN (number1, number2…): Hàm trả về trung vị của các số đã cho, số trung vị là số ở giữa một bộ số.
MIN (number1, number2,…): Hàm trả về giá trị nhỏ nhất của tập giá trị số đầu vào.
MINA (number1, number2…): Hàm trả về giá trị nhỏ nhất của một tập giá trị, bao gồm cả giá trị logic và text.
MODE (number1, number2…): Hàm trả về giá trị thường xuyên lặp lại nhất trong một mảng hoặc phạm vi dữ liệu.
PERCENTLE (array, k): Hàm tìm phân vị thứ k của các giá trị trong một mảng dữ liệu.
PERCENTRANK (array, x, singificance): Hàm trả về thứ hạng phần trăm của một giá trị trong tập dữ liệu.
PERMUT (number, number_chosen): Hàm trả về số hoán vị có thể có được của tập hợp các đối tượng.
QUARTILE (array, quart): Hàm trả về tứ phân vị của tập dữ liệu, tứ vị phân thường được dùng trong dữ liệu khảo sát và bán hàng để chia tập hợp thành các nhóm.
RANK (number, ref, order): Hàm trả về thứ hạng của một số trong danh sách các số.
SKEW (number1, number2, …): Hàm trả về độ lệch của một phân phối, độ lệch thể hiện độ không đối xứng của phân phối quanh trị trung bình của nó.
SMALL (array, k): Hàm trả về giá trị nhỏ thứ k của tập dữ liệu, dùng hàm này để trả về giá trị với thứ hạng tương đối cụ thể trong tập dữ liệu.
STDEV (number1, number2,…): Hàm ước tính độ lệch chuẩn dựa trên mẫu.
STDEVA (value1, value2, …): Hàm ước tính độ lệch chuẩn dựa trên mẫu bao gồm cả những giá trị logic.
STDEV.P (number1, number2,…): Hàm tính toán độ lệch chuẩn dựa trên toàn bộ tập hợp được cung cấp ở dạng đối số, bỏ qua các giá trị logic và chữ.
STDEVPA (value1, value2,…): Hàm tính độ lệch chuẩn dựa trên toàn bộ tập hợp đối số kể cả chữ và các giá trị logic.
VAR (number1, number2,…): Hàm trả về phương sai dựa trên mẫu từ một tập các số liệu cho trước.
VARA (value1, value2, …): Hàm trả về phương sai dựa trên mẫu từ dữ liệu đầu vào, bao gồm cả các giá trị chữ và giá trị logic.
VARP (number1, number2,…): Hàm trả về phương sai dựa trên toàn bộ tập hợp.
VARPA (value1, value2, …): Hàm trả về phương sai dựa trên toàn bộ tập hợp, bao gồm các giá trị logic và chữ.
TRIMMEAN (array, percent): Hàm tính trung bình phần trong của một tập hợp các giá trị bằng cách loại tỷ lệ phần trăm của các điểm dữ liệu ở đầu và ở cuối tập giá trị.
2. Nhóm hàm về Phân Phối Xác Suất.
BETADIST (x, alpha, beta, A, B): Hàm trả về giá trị của hàm tính mật độ xác suất tích lũy phân bố beta.
BETAINV (probability, alpha, beta, A, B): Hàm trả về giá trị nghịch đảo của hàm mật độ xác suất tích lũy beta cho một phân bố beta đã xác định.
BINOMDIST (number_s, trials, probability_s, cumultive): Hàm trả về xác suất những lần thử thành công của phân bố nhị thức.
CHIDIST (x, degrees_freedom): Hàm trả về xác suất một phía của phân phối chi-squared.
CHIINV (probability, degrees_freedom): Hàm trả về giá trị nghịch đảo của xác suất một phía của phân phối chi-squared.
CHITEST (actual_range, expected_range): Hàm trả về giá trị của xác suất từ phân phối chi-squared và số bậc tự do tương ứng.
CONFIDENCE (alpha, standard_dev, size): Hàm trả về khoảng tin cậy của trung bình tổng thể, bằng cách dùng phân bố chuẩn hóa.
CRITBINOM (trials, probability_s, alpha): Hàm trả về giá trị nhỏ nhất mà phân phối nhị thức tích lũy lớn hơn hoặc bằng một giá trị tiêu chuẩn, hàm thường được sử dụng cho các ứng dụng đảm bảo chất lượng.
EXPONDIST (x, lambda, cumulative): Hàm trả về phân bố hàm mũ.
FDIST (x, degrees_freedom1, degrees_freedom2): Hàm trả về phân bố xác suất F (đầu bên phải) cho hai tập dữ liệu.
FINV (probability, degrees_freedom1, degrees_freedom2): Hàm trả về nghịch đảo của phân bố xác suất F (đầu bên phải).
FTEST (array1, array2): Hàm trả về kết quả của phép thử F-test. Phép thử F-test trả về xác suất hai đầu mà phương sai trong các mảng dữ liệu khác nhau không đáng kể.
FISHER (x): Hàm trả về phép biến đổi Fisher tại x, phép biến đổi này tại ra hàm phân phối hơn là đối xứng lệch. Hàm thường được dùng trong việc kiểm tra giả thuyết dựa trên hệ số tương quan.
FISHERINV (y): Hàm trả về nghịch đảo của phép biến đổi Fisher, nghĩa là nếu y= FISHER(x) thì x=FISHERINV(y).
GAMMADIST (x, alpha, beta, cumulative): Hàm trả về xác suất của phân phối gamma, hàm thường được dùng để nghiên cứu những biến có phân phối lệch.
GAMMAINV (probability, alpha, beta): Hàm trả về nghịch đảo của phân phối gamma.
GAMMLN (x): Hàm tính logarite tự nhiên của hàm gamma.
HYPGEOMDIST (sample_s, number_sample, population_s, number_pop): Hàm trả về xác suất phân bố siêu bội (xác suất của số lần thành công mẫu đã biết, biết trước kích thước mẫu, thành công của tập hợp và kích cỡ của tập hợp).
LOGINV (probability, mean, standard_dev): Hàm trả về giá trị nghịch đảo của hàm phân phối logarit chuẩn tích lũy của một giá trị x nào đó. Trong đó ln(x) thường được phân bố với tham số trung bình và độ lệch chuẩn.
LOGNORMDIST (x, mean, standard_dev): Hàm trả về phân phối tích lũy lognormal của x, trong đó logarit tự nhiên của x thường được phân phối với các tham số mean và standard_dev.
NEGBINOMDIST (number_f, number_s, probability_s): Hàm trả về phân bố nhị thức âm (trả về xác suất mà sẽ có những thất bại (number_f) trước khi có số lần thành công (number_s) khi xác suất không đổi của một thành công là probability_s).
NORMDIST(x, mean, standard_dev, cumulative): Hàm trả về phân bố chuẩn với độ lệch chuẩn và giá trị trung bình đã xác định.
NORMINV (probability, mean, standard_dev): Hàm trả về nghịch đảo của phân bố tích lũy chuẩn với độ lệch chuẩn và giá trị trung bình đã xác định.
NORMSDIST (z): Hàm trả về kết quả là một hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc.
NORMSINV (probabitily): Hàm trả về nghịch đảo của hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc.
POISSON (x, mean, cumulative): Hàm trả về phân bố Poisson.
PROB (x_range, prob_range, lower_limit, upper_limit): Hàm trả về xác suất những giá trị trong một phạm vi nằm giữa hai giới hạn.
STANDARDIZE (x, mean, standard_dev): Hàm trả về giá trị chuẩn hóa từ phân phối biểu thị bởi mean và standard_dev.
TDIST (x, degrees_freedom, tails): Hàm trả về xác suất của phân bố t Student, trong đó giá trị số (x) là giá trị tính toán của t và được dùng để tính xác suất.
TINV (probability, degrees_freedom): Hàm trả về nghịch đảo hai phía của phân bố t Student.
TTEST (array1, array2, tails, type): Hàm trả về xác suất kết hợp với phép thử t Student, dùng hàm để xác định xem hai mẫu thử có xuất phát từ hai tập hợp gốc có cùng giá trị trung bình hay không.
WEIBULL (x, alpha, beta, cumulative): Hàm trả về phân bố Weibull, thường dùng phân phối này trong phân tích độ tin cậy.
ZTEST (array, x, sigma): Hàm trả về giá trị xác suất một phía của phép thử z.
3. Nhóm hàm về Tương Quan và Hồi Quy Tuyến Tính.
CORREL (array1, array2): Hàm trả về hệ số tương quan của các phạm vi ô array1 và array2. Dùng hệ số tương quan để xác định mối quan hệ giữa hai thuộc tính.
COVAR (array1, array2): Hàm trả về phương sai và trung bình tích của các độ lệch cho mỗi cặp điểm dữ liệu trog hai tập dữ liệu khác nhau.
FORECAST (x, known_y’s, known_x’s): Hàm tính toán hoặc dự toán một giá trị tương lai bằng cách dùng các giá trị hiện tại. Giá trị được dự đoán là một giá trị y cho một giá trị x đã biết. Giá trị đã biết là các giá trị x và giá trị y hiện có, giá trị mới được dự đoán bằng cách dùng hồi quy tuyến tính.
GROWTH (known_y’s, known_x’s, new_x’s, const): Hàm tính toán tăng trưởng hàm mũ bằng cách dùng dữ liệu hiện có. Hàm trả về giá trị y cho một chuỗi các giá trị x mới do bạn chỉ rõ bằng cách dùng các giá trị x và giá trị y hiện có.
INTERCEPT (known_y’s, known_x’s): Hàm tính toán điểm mà tại đó một đường thẳng sẽ giao cắt với trục y bằng cách sử dụng các giá trị x và giá trị y hiện có.
LINEST (known_y’s, known_x’s, const, stats): Hàm tính toán các thống kê cho một đường thẳng bằng cách dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất (least squares) để tính toán đường thẳng phù hợp nhất với dữ liệu, sau đó trả về một mảng mô tả đường thẳng đó.
LOGEST (known_y’s, known_x’s, const, stats): Hàm được sử dụng trong phân tích hồi quy, hàm này tính toán đường cong hàm mũ phù hợp với dữ liệu và trả về mảng dữ liệu mô tả đường cong đó. Vì hàm này trả về một mảng giá trị cho nên nó phải được nhập vào dưới dạng công thức mảng.
PEARSON (array1, array2): Hàm trả về hệ số tương quan momen tích Pearson r, một chỉ mục vô hướng trong phạm vi từ -1.0 tới 1.0 bao gồm cả -1.0 và 1.0, nó phản ánh sự mở rộng của quan hệ tuyến tính giữa hai tập dữ liệu.
RSQ (known_y’s, known_x’s): Hàm trả về bình phương của hệ số tương quan momen tích Pearson bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu trong known_y’s và known_y’s.
SLOPE (known_y’s, known_x’s): Hàm tìm hệ số góc của đường thẳng hồi quy bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu trong known_y’s và known_x’s.
STEYX (known_y’s, known_x’s): Hàm trả về sai số chuẩn (số đo lượng sai số trong dự đoán y cho một giá trị x riêng lẻ) của giá trị y dự đoán cho mỗi giá trị x trong hồi quy.