攒钱助手第一批资金纷纷到账，开始滚动投资，如何管理好记账表以及准确获得投资收益率信息，相信是姐妹们都关心的问题。

       表中涉及4个日期，即：投资日期（钱钱从银行卡转入攒钱助手的日子）、实际计算日期（攒钱助手开始计息的日期）、到期日（攒钱助手预计到期日）、实际到期日（钱从攒钱助手回归到银行卡的日子）。

       这个公式用于计算最后两项的实际年化收益率（不包括红包）和最终年化收益率（包括红包返利），计算的时候只需要按照：收益÷本金÷实际投资天数（也就是上述公式）×365×100%，就可以得出对应的收益率。

用途：返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值，该函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度。

用途：计算参数清单中数值的平均值。它与AVERAGE 函数的区别在于不仅数字，而且文本和逻辑值(如TRUE 和FALSE) 也参与计算。 语法：AVERAGEA(value1，value2，...) 参数：Value1、value2、...为需要计算平均值的1至30 个单元格、单元格区域或数值。

用途：返回Beta 分布累积函数的函数值。Beta 分布累积函数通常用于研究样本集合中某些事物的发生和变化情况。例如，人们一天中看电视的时间比率。 语法：BETADIST(x，alpha，beta，A，B)参数：X 用来进行函数计算的值，须居于可选性上下界(A和B)之间。Alpha 分布的参数。Beta 分布的参数。A 是数值x 所属区间的可选下界，B是数值x所属区间的可选上界。

为Beta分布的概率值，Alpha 分布的参数，Beta 分布的参数，A 数值x所属区间的可选下界，B 数值x所属区间的可选上界。 实例：公式“=BETAINV(0.，8，10，1， 3)”返回2。

用途：返回一元二项式分布的概率值。BINOMDIST 函数适用于固定次数的独立实验，实验的结果只包含成功或失败二种情况，且成功的概率在实验期间固定不变。例如，它可以计算掷10 次硬币时正面朝上6 次的概率。 语法：BINOMDIST(number_s，trials，probability_s，cumulative)参数：Number_s为实验成功的次数，Trials为独立实验
的次数，Probability_s为一次实验中成功的概率，Cumulative 是一个逻辑值，用于确定函数的形式。如果cumulative 为TRUE，则BINOMDIST 函数返回累积分布函数，即至多number_s 次成功的概率；如果为FALSE，返回概率密
度函数，即number_s 次成功的概率。 实例：抛硬币的结果不是正面就是反面，第一次抛硬币为正面的概率是0.5。则掷硬币10 次中6 次的计算公式为“=BINOMDIST(6，10，0.5，FALSE)”，计算的结果等于0.205078

用途：返回c2 分布的单尾概率。c2 分布与c2 检验相关。使用c2 检验可以比较观察值和期望值。例如，某项遗传学实验假设下一代植物将呈现出某一组颜色。使用此函数比较观测结果和期望值，可以确定初始假设是否有效。
实例：公式“=CHIDIST(1，2)”的计算结果等于0.。

用途：返回总体平均值的置信区间，它是样本平均值任意一侧的区域。例如，某班学生参加考试，依照给定的置信度，可以确定该次考试的最低和最高分数。 语法：CONFIDENCE(alpha，standard_dev，size)。 参数：Alpha 是用于计算置信度(它等于100*(1-alpha)%， 如果alpha 为0 .05，则置信度为95%)的显著水平参数，Standard_dev 是数据区域的总体标准偏差，Size 为样本容量。实例：假设样本取自46 名学生的考试成绩，他们的平均分为60，总体标准偏差为5 分，则平均分在下列区域内的置信度为95%。公式“=CONFIDENCE(0.05，5，46)”返回1.44，
即考试成绩为60±1.44 分。

用途：返回单元格区域array1 和array2 之间的相关系数。它可以确定两个不同事物之间的关系，例如检测学生的物理与数学学习成绩之间是否关联。 语法：CORREL(array1，array2) 参数：Array1第一组数值单元格区域。Array2第二组数值单元格区域。 实例：如果A1=90、A2=86、A3=65、A4=5 4、A5=36、B1=8

用途：返回数字参数的个数。它可以统计数组或单元格区域中含有数字的单元格个数。 语法：COUNT(value1，value2，...)。 参数：Value1，value2，...是包含或引用各种类型数据的参数(1～30个)，其中只有数字类型的数据才能被统计。 实例：如果A1=90、A2=人数、A3=〞〞、A4=54、A5=36，则公式“=COUNT(A1:A5)”返回3。29

用途：返回参数组中非空值的数目。利用函数COUNTA 可以计算数组或单元格区域中数据项的个数。 语法：COUNTA(value1，value2，...) 说明：Value1，value2，...所要计数的值，参数个数为1～30 个。在这种情况下的参数可以是任何类型，它们包括空格但不包括空白单元格。如果参数是数组或单元格引用，则数组或引用中的空白单元格将被忽略。如果不需要统计逻辑值、文字或错误值，则应该使用COUNT 函数。 实例：如果A1=6.28、A2=3.74，其余单元格为空，则公式“=COUNTA(A1:A7)”的计算结果等于2。

用途：计算区域中满足给定条件的单元格的个数。 语法：COUNTIF(range，criteria) 参数：Range为需要计算其中满足条件的单元格数目的单元格区域。Criteria 为确定哪些单元格将被计算在内的条件，其形式可以为数字、表达式或文本。

用途：返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数。利用协方差可以研究两个数据集合之间的关系。 语法：COVAR(array1，array2) 参数：Array1是第一个所含数据为整数的单元格区域，Array2 是第二个所含数据为整数的单元格区域。 实例：如果A1=3、A2=2、A3=1、B1=3600、B2=1500、B3=800，

用途：返回使累积二项式分布大于等于临界值的最小值，其结果可以用于质量检验。例如决定最多允许出现多少个有缺陷的部件，才可以保证当整个产品在离开装配线时检验合格。语法：CRITBINOM(trials，probability_s，alpha)

用途：返回指数分布。该函数可以建立事件之间的时间间隔模型，如估计银行的自动取款机支付一次现金所花费的时间，从而确定此过程最长持续一分钟的发生概率。 语法：EXPONDIST(x，lambda，cumulative)。 参数：X函数的数值，Lambda参数值，Cumulative为确定指数函数形式的逻辑值。如果cumulative 为TRUE，EXPONDIST

用途：返回F 概率分布，它可以确定两个数据系列是否存在变化程度上的不同。例如，通过分析某一班级男、女生的考试分数，确定女生分数的变化程度是否与男生不同。 语法：FDIST(x，degrees_freedom1，degrees_freedom2)

用途：返回点x的Fisher变换。该变换生成一个近似正态分布而非偏斜的函数，使用此函数可以完成相关系数的假设性检验。 语法：FISHER(x) 参数：X为一个数字，在该点进行变换。 实例：公式“=FISHER(0.55)”返回0.。

用途：根据一条线性回归拟合线返回一个预测值。使用此函数可以对未来销售额、库存需求或消费趋势进行预测。

用途：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。它可以计算出在给定的值域和接收区间内，每个区间包含的数据个数。 语法：FREQUENCY(data_array，bins_array) 参数：Data_array是用来计算频率一个数组，或对数组
单元区域的引用。Bins_array是数据接收区间，为一数组或对数组区域的引用，设定对data_array 进行频率计算的分段点。

用途：返回伽玛分布。可用它研究具有偏态分布的变量，通常用于排队分析。 语法：GAMMADIST(x，alpha，beta，cumulative)。 参数：X 为用来计算伽玛分布的数值，Alph a是γ分布参数，Betaγ分布的一个参数。如果beta=1，GAMMADIST 函数返回标准伽玛分布。Cumulative为一逻辑值，决定函数的形式。如果cumulative

用途：返回正数数组或数据区域的几何平均值。可用于计算可变复利的平均增长率。语法：GEOMEAN(number1，number2，...) 参数：Number1，number2，...为需要计算其平均值的1 到30 个参数，除了使用逗号分隔数值的形式外，还可使用数组或对数组的引用。 实例：公式“=GEOMEAN(1.2，1.5，1.8，2.3，2.6，2.8， 3)”的计算结果是2.。

用途：给定的数据预测指数增长值。根据已知的x值和y 值，函数GROWTH 返回一组新的x值对应的y 值。通常使用GROWTH 函数拟合满足给定x值和y 值的指数曲线。 语法：GROWTH(known_y's，known_x's，new_x's，const)
参数：Known_y's 是满足指数回归拟合曲线y=b*m^x 的一组已知的y 值；Known_x's 是满足指数回归拟合曲线y=b*m^x 的一组已知的x值的集合(可选参数)；New_x's是一组新的x 值，可通过GROWTH 函数返回各自对应的y 值；Const 为一逻辑值，指明是否将系数b 强制设为1，如果const 为TRUE 或省略，b 将参与正常计算。如果const

用途：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。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。 语法：HARMEAN(number1，number2，...) 参数：Number1，number2，...是需要计算其平均值的1 到30 个参数。可以使用逗号分隔参数的形式，还可以使用数组或数组的引用。 实例：公式“=HARMEAN(66，88，

人，则其中恰好有三名女生的概率公式是：“=HYPGEOMDIST(3，6，20，42)”，返回的结果为0.。

用途：返回数据集的峰值。它反映与正态分布相比时某一分布的尖锐程度或平坦程度，正峰值表示相对尖锐的分布，负峰值表示相对平坦的分布。 语法：KURT(number1，number2，...) 参数：Number1，number2，...为需要计算其峰值的1 到30 个参数。它们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。实例：如果某次学生考试的成绩为A1=71、A2=83、A3=76、A4=49、A5=92、A6=88、A7=96， 则公式“=KURT(A1:A7)”返回-1.，说明这次的成绩相对正态分布是一比较平坦的分布。

用途：返回某一数据集中的某个最大值。可以使用LARGE 函数查询考试分数集中第一、第二、第三等的得分。

用途：返回给定数值集合的中位数(它是在一组数据中居于中间的数。换句话说，在这组数据中，有一半的数据比它大，有一半的数据比它小)。 语法：MEDIAN(number1，number2，...) 参数：Number1，number2，...是需要找出中位数的1 到30 个数字参数。 实例：MEDIAN(11，12，13，14， 15)返回13；MEDIAN(1， 2，3，4，5，6)返回3.5，即3 与4 的平均值。

次成功之前，出现number_f 次失败的概率。此函数与二项式分布相似，只是它的成功次数固定，试验总数为变量。与二项分布类似的是，试验次数被假设为自变量。 语法：NEGBINOMDIST(number_f，number_s，probability_s)
Number_f 是失败次数，Number_s为成功的临界次数，Probability_s 是成功的概率。 实例：如果要找10 个反应敏捷的人，且已知具有这种特征的候选人的概率为0.3。那么，找到10 个合格候选人之前，需要对不合格候选人进行面试的概率公式为“=NEGBINOMDIST(40，10，0.3)”， 计算结果是0.。

用途：返回标准正态分布的累积函数，该分布的平均值为0，标准偏差为1。 语法：NORMSDIST(z) 参数：Z为需要计算其分布的数值。 实例：公式“=NORMSDIST(1.5)”的计算结果为0.。

用途：返回数值区域的K 百分比数值点。例如确定考试排名在80 个百分点以上的分数。语法：PERCENTILE(array，k) 参数：Array为定义相对位置的数值数组或数值区域，k为数组中需要得到其排位的值。实例：如果某次考试成绩为A1=71、A2=8 3、A3=71、A4=4 9、A5=92、A6=88，公式“=PERCENTILE(A1:A6，0.8)”返回88， 即考试排名要想在80 个百分点以上，则分数至少应当为88 分。

用途：返回某个数值在一个数据集合中的百分比排位，可用于查看数据在数据集中所处的位置。例如计算某个分数在所有考试成绩中所处的位置。 语法：PERCENTRANK(array，x，significance) 参数：Array为彼此间相对位置确定的数据集合，X为其中需要得到排位的值，Significance为可选项，表示返回的百分数值的有效位数。如果省略，函数PERCENTRANK 保留3

用途：返回从给定数目的元素集合中选取的若干元素的排列数。 语法：PERMUT(number，number_chosen) 参数：Number 为元素总数，Number_chosen 是每个排列中的元素数目。 实例：如果某种彩票的号码有9 个数，每个数的范围是从0 到9(包括0 和9)。则所有可能的排列数量用公式“=PERMUT(10，9)”计算，其结果为3628800。

用途：返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生的次数，比如一分钟内通过收费站的轿车的数量。

用途：返回一组数据的四分位点。四分位数通常用于在考试成绩之类的数据集中对总体进行分组，如求出一组分数中前25%的分数。 语法：QUARTILE(array，quart) 参数：Array 为需要求得四分位数值的数组或数字引用区域，Quart 决定返回哪一个四分位值。如果qurart 取0 、1 、2 、3 或4， 则函数QUARTILE 返回最小值、第一个四分位数(第25

用途：返回一个数值在一组数值中的排位(如果数据清单已经排过序了，则数值的排位就是它当前的位置)。 语法：RANK(number，ref，order) 参数：Number 是需要计算其排位的一个数字；Ref 是包含一组数字的数组或引用(其中的非数值型参数将被忽略)；Order 为一数字，指明排位的方式。如果order为0 或省略， 则按降序排列的数据清单进行排位。如果order 不为零，ref当作按升序排列的数据清单进行排位。 注意：函数RANK 对重复数值的排位相同。但重复数的存在将影响后续数值的排位。如在一列整数中，若整数60 出现两次，其排位为5，则61 的排位为7(没有排位为6 的数值)。实例：如果A1=78、A2=45、A3=90、A4= 12、A5=85， 则公式“=RANK(A1，$A$1:$A$5)”返回5、8、2、10、4。

用途：返回一个分布的不对称度。它反映以平均值为中心的分布的不对称程度，正不对称度表示不对称边的分布更趋向正值。负不对称度表示不对称边的分布更趋向负值。 语法：SKEW(number1，number2，...)。 参数：Number1，number2...是需要计算不对称度的1 到30 个参数。包括逗号分隔的数值、单一数组和名称等。

用途：返回经过给定数据点的线性回归拟合线方程的斜率(它是直线上任意两点的垂直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率)。 语法：SLOPE(known_y's，known_x's) 参数：Known_y's为数字型因变量数组或单元格区域，

用途：返回数据集中第k 个最小值，从而得到数据集中特定位置上的数值。 语法：SMALL(array，k) 参数：Array 是需要找到第k 个最小值的数组或数字型数据区域，K为返回的数据在数组或数据区域里的位置(从小到大)。 实例：如果如果A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则公式“=SMALL(A1:A5，3)”返回78。

用途：估算样本的标准偏差。它反映了数据相对于平均值(mean)的离散程度。 语法：STDEV(number1，number2，...)
参数：Number1，number2，...为对应于总体样本的1 到30 个参数。可以使用逗号分隔的参数形式，也可使用数组，
即对数组单元格的引用。 注意：STDEV 函数假设其参数是总体中的样本。如果数据是全部样本总体，则应该使用STDEVP 函数计算标准偏差。同时，函数忽略参数中的逻辑值(TRUE或FALSE) 和文本。如果不能忽略逻辑值和文本，应使用STDEVA 函数。 实例：假设某次考试的成绩样本为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则估算所有成绩标准偏差的公式为“=STDEV(A1:A5)”，其结果等于33.。

用途：计算基于给定样本的标准偏差。它与STDEV 函数的区别是文本值和逻辑值(TRUE或FALSE)也将参与计算。
语法：STDEVA(value1，value2，...) 参数：Value1，value2，...是作为总体样本的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。 实例：假设某次考试的部分成绩为A1=78、A2=45、A3=90、A4=12、A5=85，则估算所有成绩标准偏差的公式为“=STDEVA(A1:A5)”，其结果等于33.。

用途：返回整个样本总体的标准偏差。它反映了样本总体相对于平均值(mean)的离散程度。 语法：STDEVP(number1，number2，...) 参数：Number1，number2，...为对应于样本总体的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：STDEVP函数在计算过程中忽略逻辑值(TRUE或FALSE)和文本。如果逻辑值和文本不能忽略，应当使用STDEVPA 函数。 同时STDEVP 函数假设其参数为整个样本总体。如果数据代表样本总体中的样本，应使用函数STDEV 来计算标准偏差。当样本数较多时，STDEV 和STDEVP 函数的计算结果相差很小。实例：如果某次考试只有5

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

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

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。

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

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：用来估算给定样本的方差。它与VAR 函数的区别在于文本和逻辑值(TRUE和FAL SE)也将参与计算。语法：VARA(value1，value2，...) 参数：Value1，value2，...作为总体的一个样本的1 到30 个参数。 实例：假设抽取某次考试中的5 个分数，并将其作为随机样本，用VAR

用途：返回韦伯分布。使用此函数可以进行可靠性分析，如设备的平均无故障时间。 语法：WEIBULL(x，alpha，beta，cumulative) 参数：X 为用来计算函数值的数值，Alpha 分布参数，Beta 分布参数，Cumulative指明函数的形式。

用途：返回z检验的双尾P 值。Z 检验根据数据集或数组生成x的标准得分，并返回正态分布的双尾概率。可以使用此函数返回从某总体中抽取特定观测值的似然估计。 语法：ZTEST(array，x，sigma)参数：Array为用来检验x的数组或数据区域。X为被检验的值。Sigma 为总体(已知)标准偏差，如果省略，则使用样本标准偏差。