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。
语法：STDEVPA(value1，value2，...)
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“=STDEVP(A1:A5)”，返回的结果等于 29.52287249。
用途：返回通过线性回归法计算 y 预测值时所产生的标准 误差。标准误差用来度量根据单个 x 变量计算出的 y 预测值的 误差量。
语法：STEYX(known_y\'s，known_x\'s)
参数：Known_y\'s 为因变量数据点数组或区域，Known_x\'s 为自变量数据点数组或区域。
实例：公式“=STEYX({22，13，29，19，18，17，15}，{16，25，11，17，25，14，17})”返回 4.251584755。
TDIST用途：返回学生氏 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。
语法：TDIST(x，degrees_freedom，tails)
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。
实例：公式“=TDIST(60，2，1)”返回 0.000138831。
用途：返回作为概率和自由度函数的学生氏 t 分布的 t 值。
语法：TINV(probability，degrees_freedom)
参数：Probability 为对应于双尾学生氏-t 分布的概率， Degrees_freedom 为分布的自由度。
实例：公式“=TINV(0.5，60)”返回 0.678600713。
用途：返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值(y 值)。 即找到适合给定的数组 known_y\'s 和 known_x\'s 的直线(用最 小二乘法)，并返回指定数组 new_x\'s 值在直线上对应的 y 值。
语法：TREND(known_y\'s，known_x\'s，new_x\'s，const)
参数：Known_y\'s 为已知关系 y=mx+b 中的 y 值集合， Known_x\'s 为已知关系 y=mx+b 中可选的 x 值的集合，New_x\'s 为需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值，Const 为逻辑值指 明是否强制常数项b为 0。
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。
语法：TRIMMEAN(array，percent)
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。
实例：如果 A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则公 式“=TRIMMEAN(A1:A5，0.1)”返回 62。
TTEST用途：返回与学生氏-t 检验相关的概率。它可以判断两 个样本是否来自两个具有相同均值的总体。
语法：TTEST(array1，array2，tails，type)
参数：Array1 是第一个数据集，Array2 是第二个数据集， Tails 指明分布曲线的尾数。如果 tails=1，TTEST 函数使用 单尾分布。如果 tails=2，TTEST 函数使用双尾分布。Type 为 t 检验的类型。如果 type 等于(1、2、3)检验方法(成对、等 方差双样本检验、异方差双样本检验)
实例：公式“=TTEST({3，4，5，8，9，1，2，4，5}，{6， 19，3，2，14，4，5，17，1}，2，1)”返回 0.196016。
用途：估算样本方差。
语法：VAR(number1，number2，...)
参数：Number1，number2，...对应于与总体样本的 1 到 30 个参数。