在Excel中，可以使用以下公式来计算西格玛相关的值：
标准差（STDEV）
```excel
=STDEV（G8:G13）
```
这个公式会计算G8到G13这个范围内的标准差。
正态分布的反函数（NORMINV）
```excel
=NORMINV（p, mu, sigma）
```
这个公式用于计算给定概率`p`、均值`mu`和标准差`sigma`的正态分布的反函数值。例如，要计算均值为100，标准差为10，概率为0.5的值，可以使用：
```excel
=NORMINV（0.5, 100, 10）
```
西格玛检验公式
```excel
=1-NORMSDIST（ABS（（实际值-平均值）/标准差））
```
这个公式用于进行西格玛检验，首先需要计算实际值与平均值的差值，然后除以标准差，最后用NORMSDIST函数计算对应的累积概率，再用1减去这个概率得到检验结果。
Python中的西格玛计算
在Python中，可以使用`numpy`库来进行西格玛相关的计算。以下是一些常见的用法：
求和（SUM）
```python
import numpy as np
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = np.sum（numbers）
print（f"The sum of {numbers} is {total}"）
```
标准差（STDEV）
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5]
std_dev = np.std（data）
print（f"The standard deviation of {data} is {std_dev}"）
```
正态分布的反函数（NORMINV）
```python
from scipy.stats import norm
p = 0.5
mu = 100
sigma = 10
result = norm.ppf（p, mu, sigma）
print（f"The value at probability {p} for a normal distribution with mean {mu} and standard deviation {sigma} is {result}"）
```
这些公式和代码示例可以帮助你在Excel和Python中计算西格玛相关的值。根据具体需求选择合适的工具和方法即可。