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  • 一、对隐藏值的计算和忽略计算销量平均值公式:F4=SUBTOTAL(1,C2:C8)或者G4=SUBTOTAL(101,C2:C8)(1)小伙伴们有没有发现,图1中如果没有隐藏行时,两个公式的计算结果是相同的。也就相当于=SUM(C2:C8)/7(2)当图2中把...

    一、对隐藏值的计算和忽略

    计算销量平均值

    146768581_3_20181012065604761

    公式:F4=SUBTOTAL(1,C2:C8)

    或者G4=SUBTOTAL(101,C2:C8)

    (1)小伙伴们有没有发现,图1中如果没有隐藏行时,两个公式的计算结果是相同的。也就相当于=SUM(C2:C8)/7

    (2)当图2中把序号1、2行隐藏后,G4结果发生了变化。

    公式F4=SUBTOTAL(1,C2:C8)中的第一个参数为1,所以它就包含隐藏的行;

    相当于=SUM(C2:C8)/7

    公式G4=SUBTOTAL(101,C2:C8)中的第一个参数为101,所以它就不包含隐藏的行。相当于=SUM(C4:C8)/5

    二、对筛选值的忽略

    统一当前值的平均值

    146768581_4_20181012065604824

    公式 =SUBTOTAL(1,C2:C8)

    公式=SUBTOTAL(101,C2:C8)

    通过筛选数据,小伙伴有没有发现无论是使用哪个公式,结果都在发生变化,而且只对当前显示的数值负责。这就得出:通过筛选数据,不管是何种类型的统计,其计算结果只对当前筛选保留的数据复制

    三、永远保持连续的序号

    146768581_5_20181012065604902

    公式A2=SUBTOTAL(103,$B$2:B5),按Ctrl Enter填充

    隐藏或取消隐藏行,其行号都是连续的。

    参数103所对应的函数为:Counta。统计非空单元格的个数。当参数为1**时,忽略隐藏的行。所以公式=SUBTOTAL(103,$B$2:B5)统计的就是从B2开始到当前单元格累计非空单元格个数。

    四、按颜色求和

    146768581_6_20181012065604980

    146768581_7_2018101206560574

    146768581_8_20181012065605183

    公式G10==SUBTOTAL(9,C:C)

    当subtotal函数第一个参数为9,那么就是筛选求和。选中C列中某一个颜色的单元格,然后右击--筛选--按所选单元格的颜色进行筛选,原理:通过筛选和subtotal函数来实现按颜色求和。

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  • 一句话精简解释: 事件B发生的概率 是B在各个场景下发生的概率被场景概率加权后求和。 此处A1 A2 A3就是不同场景 且 P(A1) +P(A2) +P(A3) = 1

    一句话精简解释:

    事件B发生的概率 是 B在各个场景下发生的概率被场景概率加权后求和。

    此处A1 A2 A3就是不同场景

    且 P(A1) + P(A2) + P(A3) = 1

     

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  • mysql total 分页

    2021-01-27 11:55:34
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  • (1)条件概率公式设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为:P(A|B)=P(AB)/P(B)(2)乘法公式1.由条件概率公式得:P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)上式即为...

    (1)条件概率公式

    设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为:

    P(A|B)=P(AB)/P(B)

    (2)乘法公式

    1.由条件概率公式得:

    P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)

    上式即为乘法公式;

    2.乘法公式的推广:对于任何正整数n≥2,当P(A1A2...An-1) > 0 时,有:

    P(A1A2...An-1An)=P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2)...P(An|A1A2...An-1)

    (3)全概率公式

    1. 如果事件组B1,B2,.... 满足

    1.B1,B2....两两互斥,即 Bi ∩ Bj = ∅ ,i≠j , i,j=1,2,....,且P(Bi)>0,i=1,2,....;

    2.B1∪B2∪....=Ω ,则称事件组 B1,B2,...是样本空间Ω的一个划分

    设 B1,B2,...是样本空间Ω的一个划分,A为任一事件,则:

    上式即为全概率公式(formula of total probability)

    2.全概率公式的意义在于,当直接计算P(A)较为困难,而P(Bi),P(A|Bi)  (i=1,2,...)的计算较为简单时,可以利用全概率公式计算P(A)。思想就是,将事件A分解成几个小事件,通过求小事件的概率,然后相加从而求得事件A的概率,而将事件A进行分割的时候,不是直接对A进行分割,而是先找到样本空间Ω的一个个划分B1,B2,...Bn,这样事件A就被事件AB1,AB2,...ABn分解成了n部分,即A=AB1+AB2+...+ABn, 每一Bi发生都可能导致A发生相应的概率是P(A|Bi),由加法公式得

    P(A)=P(AB1)+P(AB2)+....+P(ABn)

    =P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+...+P(A|Bn)P(PBn)

    3.实例:某车间用甲、乙、丙三台机床进行生产,各台机床次品率分别为5%,4%,2%,它们各自的产品分别占总量的25%,35%,40%,将它们的产品混在一起,求任取一个产品是次品的概率。

    解:设.....     P(A)=25%*5%+4%*35%+2%*40%=0.0345

    (4)贝叶斯公式

    1.与全概率公式解决的问题相反,贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因(即大事件A已经发生的条件下,分割中的小事件Bi的概率),设B1,B2,...是样本空间Ω的一个划分,则对任一事件A(P(A)>0),有

    上式即为贝叶斯公式(Bayes formula),Bi 常被视为导致试验结果A发生的”原因“,P(Bi)(i=1,2,...)表示各种原因发生的可能性大小,故称先验概率;P(Bi|A)(i=1,2...)则反映当试验产生了结果A之后,再对各种原因概率的新认识,故称后验概率。

    2.实例:发报台分别以概率0.6和0.4发出信号“∪”和“—”。由于通信系统受到干扰,当发出信号“∪”时,收报台分别以概率0.8和0.2受到信号“∪”和“—”;又当发出信号“—”时,收报台分别以概率0.9和0.1收到信号“—”和“∪”。求当收报台收到信号“∪”时,发报台确系发出“∪”的概率。

    解:设...., P(B1|A)= (0.6*0.8)/(0.6*0.8+0.4*0.1)=0.923

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  • Aspose.Total下载

    2021-03-07 14:22:29
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空空如也

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