Excel 中的 percentile.exc 与 percentile.inc：有什么区别？

数据集的^{第 n 个}百分位是当所有值从小到大排序时，截除数据值中前n % 的值。

例如，数据集的第 90 个百分位数是将底部 90% 的数据值与顶部 10% 的数据值分开的值。

您可以使用三种不同的函数来计算 Excel 中的百分位数：

1. PERCENTILE.EXC：该函数返回数据集的^{第 k 个}百分位数，不包括值 0 和 1。

2. PERCENTILE.INC：该函数返回数据集的^第k个百分位数，包括值0和1。

3. PERCENTILE：此函数还返回数据集的^{第 k 个}百分位数。它将返回与PERCENTILE.INC函数完全相同的值。

以下示例演示如何在 Excel 中使用不同的 PERCENTILE 函数。

示例：Excel 中的 PERCENTILE.EXC 与 PERCENTILE.INC

假设我们在Excel中有以下数据集：

以下屏幕截图显示了如何使用三个不同的百分位数公式计算数据集的^{第 20 个}百分位数：

使用PERCENTILE或PERCENTILE.INC函数，我们计算出^{第 20 个}百分位数为 6。

使用PERCENTILE.EXC函数，我们计算出^{第 20 个}百分位数为 5.4。

何时使用 PERCENTILE.EXC 或 PERCENTILE.INC

几乎在所有情况下，使用PERCENTILE.INC函数更有意义，因为该函数在计算百分位数时包含值 0 和 1。

R 编程语言和 Python 编程语言使用公式来计算与 Excel 中的PERCENTILE.INC函数相对应的百分位数也是毫无价值的。

以下教程介绍了如何在 R 和 Python 中计算数据集的百分位数：

• 如何在 R 中计算百分位数
• 如何在Python中计算百分位数

无论您使用哪个函数来计算百分位数，大多数情况下PERCENTILE.INC和PERCENTILE.EXC计算出的值之间的差异都会非常相似。

在某些情况下，甚至有可能两个函数根据数据集中的数字序列返回相同的值。

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