Excel之半手动查表

1.建立要查询的数据表格

B2位置的0是为了方便使用MATCH函数的。

2.用函数+公式实现查表

=INDIRECT("标准BMI!"&IF(EXACT(A2,"女"),"D","E")&(MATCH(B2-1,(标准BMI!B1:B8),1)+1))*((C2/100)^2)

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在 IT 领域,文档格式转换是常见需求,尤其在处理多种文件类型时。本文将聚焦于利用 Java 技术栈,尤其是 Apache POI 和 iTextPDF 库,实现 doc、xls(涵盖 Excel 2003 及 Excel 2007+)以及 txt、图片等格式文件向 PDF 的转换,并实现在线浏览功能。 先从 Apache POI 说起,它是一个强大的 Java 库,专注于处理 Microsoft Office 格式文件,比如 doc 和 xls。Apache POI 提供了 HSSF 和 XSSF 两个 API,其中 HSSF 用于读写老版本的 BIFF8 格式(Excel 97-2003),XSSF 则针对新的 XML 格式(Excel 2007+)。这两个 API 均具备读取和写入工作表、单元格、公式、样式等功能。读取 Excel 文件时,可通过创建 HSSFWorkbook 或 XSSFWorkbook 对象来打开相应格式的文件,进而遍历工作簿中的每个 Sheet,获取行和列数据。写入 Excel 文件时,创建新的 Workbook 对象,添加 Sheet、Row 和 Cell,即可构建新 Excel 文件。 再看 iTextPDF,它是一个用于生成和修改 PDF 文档的 Java 库,拥有丰富的 API。创建 PDF 文档时,借助 Document 对象,可定义页面尺寸、边距等属性来定制 PDF 外观。添加内容方面,可使用 Paragraph、List、Table 等元素将文本、列表和表格加入 PDF,图片可通过 Image 类加载插入。iTextPDF 支持多种字体和样式,可设置文本颜色、大小、样式等。此外,iTextPDF 的 TextRenderer 类能将 HTML、
### 正态分布概率表与计算方 正态分布的概率可以通过标准正态分布表(Z表)或计算工具进行查找和计算。以下是相关的内容介绍。 #### 1. 标准正态分布表的使用 标准正态分布表是一种用于查找标准正态分布中累积概率的工具[^1]。标准正态分布的均值为0,标准差为1。任何正态分布都可以通过线性变换转化为标准正态分布,公式如下: ```python z = (x - μ) / σ ``` 其中,`x` 是原始数据点,`μ` 是均值,`σ` 是标准差,`z` 是标准化后的值。 在标准正态分布表中,给定一个 `z` 值,可以查找到该值左侧区域下的累积概率。例如,若 `z = 1.96`,则对应的累积概率约为 0.975。 #### 2. 计算工具的使用 除了手动查找标准正态分布表外,还可以利用软件或编程语言来计算正态分布的概率。以下是一些常见的计算方: - **Excel 实现** 在 Excel 中,可以使用函数 `NORM.S.DIST(z, cumulative)` 来计算标准正态分布的概率[^1]。如果 `cumulative = TRUE`,则返回累积分布函数;如果 `cumulative = FALSE`,则返回概率密度函数。 - **Python 实现** 使用 Python 的 `scipy.stats` 模块可以轻松计算正态分布的概率。例如,以下代码用于计算 `z = 1.96` 的累积概率: ```python from scipy.stats import norm z = 1.96 probability = norm.cdf(z) print(f"累积概率: {probability}") ``` - **R 实现** 在 R 中,可以使用 `pnorm()` 函数来计算累积概率。例如: ```r z <- 1.96 probability <- pnorm(z) print(paste("累积概率:", probability)) ``` #### 3. 连续分布的概率特性 由于正态分布是连续分布,特定值的确切概率为零。因此,通常计算的是某个区间内的概率。例如,计算视频下载时间在 7 到 10 秒之间的概率时,需要计算两个累积概率的差值: ```python probability_between = norm.cdf(10) - norm.cdf(7) print(f"7 到 10 秒之间的概率: {probability_between}") ``` ### 注意事项 在实际应用中,确保输入的数据已经标准化为标准正态分布形式。此外,对于非标准正态分布,可以通过上述公式将其转换为标准正态分布后再进行计算[^1]。
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