你是否曾经：
- 做A/B测试时，不知道用 T.TEST 还是 Z.TEST？
- 想预测趋势线，却不会用 TREND ？
- 想排除异常值影响，却只会用 AVERAGE？
- 分不清样本方差和总体方差？
今天这篇收官文，就带你掌握 Excel 最终一组统计与分析“武器库函数”：
覆盖 T检验/Z检验/方差建模/趋势预测/异常控制/分布模拟
一共 15 个核心函数，真正帮你跨过从“报表人”到“数据人”的门槛！
一、T检验 & T分布系列函数（经典假设检验利器）
1. T.TEST 函数 —— 两组数据的 T 检验（返回 P 值）
判断两组平均值差异是否显著。
公式：=T.TEST(数组1, 数组2, tails, type)- tails：1 = 单尾检验，2 = 双尾检验
- type：1 = 配对检验，2 = 两样本等方差，3 = 两样本不等方差
2. T.DIST 函数 —— 返回 T 分布的左尾累计概率
公式：=T.DIST(x, 自由度, TRUE)
应用：用于获取P值（左尾）3. T.DIST.RT 函数 —— T分布右尾概率
公式：=T.DIST.RT(x, 自由度)
相当于 1 - T.DIST4. T.DIST.2T 函数 —— 双尾检验（常用于显著性分析）
公式：=T.DIST.2T(x, 自由度)5. T.INV 函数 —— 给定概率查 T 值（左尾）
公式：=T.INV(0.95, 自由度)6. T.INV.2T 函数 —— 给定显著性水平查双尾 T 值
公式：=T.INV.2T(0.05, 自由度)
用于获取 T 分布的临界值（置信区间边界）二、趋势预测与离群值处理
7. TREND 函数 —— 多点线性趋势预测（拟合 y=mx+b）
根据现有 x、y 预测未来 y 值，支持多维拟合。
公式：=TREND(已知y, 已知x, 新x, 常数?)
应用：销售预测、指标趋势、数据插补。8. TRIMMEAN 函数 —— 截尾平均值（排除异常值）
从两端剔除指定比例后再计算平均值。
公式：=TRIMMEAN(A1:A100, 0.1) → 剔除最小5%+最大5%
应用：避免极端值干扰，如评分平均、薪资中位判断等。三、方差函数家族：样本 vs 总体、数值 vs 布尔值
9. VAR.S 函数 —— 样本方差（除以 n-1）
公式：=VAR.S(A1:A10)
10. VAR.P 函数 —— 总体方差（除以 n）
适用于全量数据分析。
11. VARA 函数 —— 样本方差（包含逻辑值：TRUE=1）
12. VARPA 函数 —— 总体方差（包含逻辑值）
记忆法：
.S 是样本，.P 是总体
带 A 表示逻辑值也统计（TRUE = 1）
四、高级分布模拟 & 显著性测试补充
13. Z.TEST 函数 —— Z 检验（适用于样本量大）
判断样本平均值与总体的差异是否显著。
公式：=Z.TEST(区域, x, [总体均值])
返回 P 值（单尾）14. WEIBULL.DIST 函数 —— 威布尔分布（寿命分析/可靠性建模）
适用于设备寿命、故障率建模。
公式：=WEIBULL.DIST(x, α, β, 累计?)总结：掌握这15个函数，你已具备“用Excel做统计建模”的完整能力！
推荐搭配使用：
T.TEST + T.DIST.2T → 显著性差异判断
TREND + RSQ → 趋势预测+拟合精度
TRIMMEAN → 排除极端值求稳健均值
VAR.S / VAR.P → 方差计算
Z.TEST → 大样本显著性判断
WEIBULL.DIST → 可靠性预测 & 风险评估你是否以前只用过 T.TEST？
你今天第一次见到 TRIMMEAN 或 WEIBULL.DIST 吗？
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