摘要：自从12月7日高通公布了下一代旗舰处理器骁龙845的详细参数之后，大家都非常期待，这个注定是2018年最强旗舰的处理器，到底有多强。评价手机核心处理器性能最直观的表现，当然来自于跑分，不过发布会上肯定
自从12月7日高通公布了下一代旗舰处理器骁龙845的详细参数之后，大家都非常期待，这个注定是2018年最强旗舰的处理器，到底有多强。评价手机核心处理器性能最直观的表现，当然来自于跑分，不过发布会上肯定没有这样的环节，所以在等待了一段时间之后，搭载骁龙845的三星S9在GeekBench上跑分信息被挖出，这才让我们看到这款最强处理器的强大之处：单核2422，多核8351。回顾一下今年年初骁龙845当时的跑分信息： 单核成绩为2004，多核心成绩为6233，不得不说骁龙845的确是提升了很大一个档次。不光是三星S9，最近在索尼一款机型上骁龙845的跑分也被曝出，单核2393，多核8300。从这就可以看出，虽然两家公司对同一款处理器的调校能力各不相同，但是骁龙845本身实力就摆在那，差不多就是单核2400，多核8300的水平，强大是毋庸置疑的。 相信等到明年初，搭载骁龙845的一系列手机问世之后，大家肯定都坐不住了，现在我就有点小期待了呢。
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本日可多参与公众事务，将自己的意见与兴趣结合，提供同好们做参考，让欢乐的气氛添加一些趣味性...上次给大家分享了《2017年最全的excel函数大全12&工程函数（下）》，这次分享给大家兼容性函数（上），如果你使用的是 Excel 2007，则可以在&公式&选项卡上的统计或数学与三角函数类别中找到这些函数。
BETADIST 函数
返回累积 beta 概率密度函数。 Beta 分布通常用于研究样本中一定部分的变化情况，例如，人们一天中看电视的时间比率。
有关新函数的详细信息，请参考BETA.DIST 函数。
BETADIST(x,alpha,beta,[A],[B])
BETADIST 函数用法具有以下参数：
X必需。 用来计算其函数的值，介于值 A 和 B 之间。
Alpha必需。 分布参数。
Beta必需。 分布参数。
A可选。 x 所属区间的下界。
B可选。 x 所属区间的上界。
如果任何一个参数是非数值型，则 BETADIST 返回 #VALUE! 错误值。
如果 alpha & 0 或 beta & 0，则 BETADIST 返回 #NUM! 错误值。
如果 x A、x B 或 A = B，则 BETADIST 返回 #NUM! 错误值。
如果省略 A 或 B 值，则 BETADIST 使用标准的累积 beta 分布，即 A = 0，B = 1。
BETAINV 函数
返回指定 beta 分布的累积 beta 概率密度函数的反函数。 也就是说，如果 probability = BETADIST(x,...)，则 BETAINV(probability,...) = x。 beta 分布函数可用于项目设计，在已知预期的完成时间和变化参数后，模拟可能的完成时间。
有关新函数的详细信息，请参考BETA.INV 函数。
BETAINV(probability,alpha,beta,[A],[B])
BETAINV 函数用法具有以下参数：
Probability必需。 与 beta 分布相关的概率。
Alpha必需。 分布参数。
Beta必需。 分布参数。
A可选。 x 所属区间的下界。
B可选。 x 所属区间的上界。
如果任何一个参数是非数值型，则 BETAINV 返回 #VALUE! 错误值。
如果 alpha & 0 或 beta & 0，则 BETAINV 返回 #NUM! 错误值。
如果 probability & 0 或 probability 1，则 BETAINV 返回 #NUM! 错误值。
如果省略 A 或 B 值，则 BETAINV 使用标准的累积 beta 分布，即 A = 0，B = 1。
如果已给定概率值，则 BETAINV 使用 BETADIST(x, alpha, beta, A, B) = probability 求解数值 x。 因此，BETAINV 的精度取决于 BETADIST 的精度。
BINOMDIST 函数
返回一元二项式分布的概率。 BINOMDIST 用于处理固定次数的试验或实验问题，前提是任意试验的结果仅为成功或失败两种情况，实验是独立实验，且在整个试验过程中成功的概率固定不变。 例如，BINOMDIST 可以计算三个即将出生的婴儿中两个是男孩的概率。
有关新函数的详细信息，请参考BINOM.DIST 函数。
BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
BINOMDIST 函数用法具有以下参数：
Number_s必需。 试验的成功次数。
Trials必需。 独立试验次数。
Probability_s必需。 每次试验成功的概率。
Cumulative必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE，则 BINOMDIST 返回累积分布函数，即最多存在 number_s 次成功的概率；如果为 FALSE，则返回概率密度函数，即存在 number_s 次成功的概率。
Number_s 和 trials 将被截尾取整。
如果 number_s、trials 或 probability_s 是非数值型，则 BINOMDIST 返回 #VALUE! 错误值。
如果 number_s 0 或 number_s trials，则 BINOMDIST 返回 #NUM! 错误值。
如果 probability_s 0 或 probability_s 1，则 BINOMDIST 返回 #NUM! 错误值。
如果 x = number_s、n = trials 且 p = probability_s，则二项概率质量函数为：
等于 COMBIN(n,x)。
如果 x = number_s、n = trials 且 p = probability_s，则累积二项分布为：
CHIDIST 函数
返回 &2 分布的右尾概率。 &2 分布与 &2 测试相关联。 使用 &2 测试可比较观察值和预期值。 例如，某项遗传学实验可能假设下一代植物将呈现出某一组颜色。 通过使用该函数比较观察结果和理论值，可以确定初始假设是否有效。
有关新函数的详细信息，请参考CHISQ.DIST 函数和CHISQ.DIST.RT 函数。
CHIDIST(x,deg_freedom)
CHIDIST 函数用法具有以下参数：
X必需。 用来计算分布的数值。
Deg_freedom必需。 自由度数。
如果任何一个参数是非数值型，则 CHIDIST 返回 #VALUE! 错误值。
如果 x 为负值，CHIDIST 返回 #NUM! 错误值。
如果 deg_freedom 不是整数，则将被截尾取整。
如果 deg_freedom 1 或 deg_freedom 10^10，则 CHIDIST 返回 #NUM! 错误值。
CHIDIST 的计算公式为 CHIDIST = P(Xx)，其中 X 为 &2 随机变量。
CHIINV 函数
返回 &2 分布的右尾概率的反函数。 如果 probability = CHIDIST(x,...)，则 CHIINV(probability,...) = x。 使用此函数可比较观察结果与理论值，以确定初始假设是否有效。
有关新函数的详细信息，请参考CHISQ.INV 函数和CHISQ.INV.RT 函数。
CHIINV(probability,deg_freedom)
CHIINV 函数用法具有以下参数：
Probability必需。 与 &2 分布相关联的概率。
Deg_freedom必需。 自由度数。
如果任何一个参数是非数值型，则 CHIINV 返回 #VALUE! 错误值。
如果 probability 0 或 probability 1，则 CHIINV 返回 #NUM! 错误值。
如果 deg_freedom 不是整数，则将被截尾取整。
如果 deg_freedom 1，则 CHIINV 返回 #NUM! 错误值。
如果已给定概率值，则 CHIINV 使用 CHIDIST(x, deg_freedom) = probability 求解数值 x。 因此，CHIINV 的精度取决于 CHIDIST 的精度。 CHIINV 使用迭代搜索技术。 如果搜索在 100 次迭代之后没有收敛，则函数返回错误值 #N/A。
CHITEST 函数
返回独立性检验值。 CHITEST 返回卡方 (&2) 分布的统计值和相应的自由度数。 您可以使用 &2 检验值确定假设结果是否经过实验验证。
有关新函数的详细信息，请参考CHISQ.TEST 函数。
CHITEST(actual_range,expected_range)
CHITEST 函数用法具有以下参数：
Actual_range必需。 包含观察值的数据区域，用于检验预期值。
Expected_range必需。 包含行列汇总的乘积与总计值之比率的数据区域。
如果 actual_range 和 expected_range 数据点的个数不同，则函数 CHITEST 返回错误值 #N/A。
&2 检验首先使用下面的公式计算 &2 统计：
Aij = 第 i 行、第 j 列的实际频率
Eij = 第 i 行、第 j 列的预期频率
&2 低值是独立性的指示器。 从公式中可看出，&2 始终为正数或 0，且仅当每个 i,j 的 Aij = Eij 时为 0。
CHITEST 返回在独立的假设条件下，&2 统计的值偶然发生与以上公式计算出的值至少一样高的概率。 在计算此概率时，CHITEST 将 &2 分布与相应自由度 (df) 一起使用。 如果 r 1 且 c 1，则 df = (r - 1)(c - 1)。 如果 r = 1 且 c 1，则 df = c - 1，或者如果 r 1 且 c = 1，则 df = r - 1。 不允许 r = c= 1，将返回 #N/A。
当 Eij 不会太小时，最适合使用 CHITEST。 某些统计人员建议每个 Eij 应该大于或等于 5。
CONCATENATE 函数
使用CONCATENATE（其中一个文本函数）将两个或多个文本字符串联接为一个字符串。
CONCATENATE(text1, [text2], ...)
=CONCATENATE(Stream population for , A2, , A3, is , A4, /mile)
=CONCATENATE(B2, , C2)
CONFIDENCE 函数
使用正态分布返回总体平均值的置信区间。
置信区间为某一范围的值。 样本平均值 x 位于此范围的中心，此范围为 x & CONFIDENCE。 例如，如果 x 是通过邮件订购的产品交付时间的样本平均值，x & CONFIDENCE 为总体平均值范围。 对于在此范围中的任意总体平均值 &0，从 &0 而非 x 中获取样本平均值的概率大于 alpha；对于不在此范围内的任意总体平均值 &0，从 &0 而非 x 中获取样本平均值的概率小于 alpha。 换言之，假设我们使用 x、standard_dev 和字号在显著性水平 alpha 上构建一个双尾测试，其中假设总体平均值为 &0。 则如果 &0 处于置信区间，我们将不会拒绝该假设；如果 &0 未处于置信区间，则将拒绝该假设。 置信区间无法使我们推断出概率 1 - alpha，即我们的下一个包的发送时间处于置信区间内。
有关新函数的详细信息，请参考CONFIDENCE.NORM 函数和CONFIDENCE.T 函数。
CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)
CONFIDENCE 函数用法具有下列参数：
Alpha必需。 用来计算置信水平的显著性水平。 置信水平等于 100*(1 - alpha)%，亦即，如果 alpha 为 0.05，则置信水平为 95%。
standard_dev必需。 数据区域的总体标准偏差，假定为已知。
大小必需。 样本大小。
如果任一参数为非数值，则 CONFIDENCE 返回 #VALUE! 错误值 #REF!。
如果 Alpha & 0 或 & 1，则 CONFIDENCE 返回 #NUM! 错误值 #REF!。
如果 standard_dev & 0，则 CONFIDENCE 返回 #NUM! 错误值 #REF!。
如果 Size 不是整数，将被截尾取整。
如果 Size 1，则 CONFIDENCE 返回 #NUM! 错误值 #REF!。
如果假设 Alpha 等于 0.05，则需要计算等于 (1 - alpha) 或 95% 的标准正态分布曲线之下的面积。 其面积值为 &1.96。 因此置信区间为：
COVAR 函数
返回协方差，即两个数据集中每对数据点的偏差乘积的平均数。
利用协方差确定两个数据集之间的关系。例如，您可检查教育程度与收入是否成正比。
有关新函数的详细信息，请参考COVARIANCE.P 函数和COVARIANCE.S 函数。
COVAR(array1,array2)
COVAR 函数用法具有下列参数：
Array1必需。整数的第一个单元格区域。
Array2必需。整数的第二个单元格区域。
参数必须是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。
如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。
如果 array1 和 array2 所含数据点的个数不等，则函数 COVAR 返回错误值 #N/A。
如果 array1 和 array2 当中有一个为空，则函数 COVAR 返回错误值 错误值 #NUM!。
协方差计算公式为
是样本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2)，n 是样本大小。
CRITBINOM 函数
返回一个数值，它是使得累积二项式分布的函数值大于等于临界值的最小整数。 此函数可用于质量检验。 例如，使用 CRITBINOM 来决定装配线上整批产品达到检验合格所允许的最多残次品个数。
有关新函数的详细信息，请参考BINOM.INV 函数。
CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)
CRITBINOM 函数用法具有下列参数：
Trials必需。 贝努利试验次数。
Probability_s必需。 一次试验中成功的概率。
Alpha必需。 临界值。
如果任一参数为非数值型，则 CRITBINOM 返回错误值 #VALUE!。
如果 trials 不是整数，将被截尾取整。
如果 trials 0，则 CRITBINOM 返回 错误值 #NUM!。
如果 probability_s 0 或 probability_s 1，则 CRITBINOM 返回 错误值 #NUM!。
如果 alpha 0 或 alpha 1，则 CRITBINOM 返回 错误值 #NUM!。
以上是所有EXCEL的兼容性函数（上）描述用法以及使用案例。这次分享中存在哪些疑问或者哪些不足，可以在下面进行评论。如果觉得不错，可以分享给你的朋友，让大家一起掌握这些excel的兼容性函数（上）。
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