Tóm lược
Hàm NORM.DIST trong Excel trả về các giá trị cho hàm mật độ xác suất thông thường (PDF) và hàm phân phối tích lũy chuẩn (CDF). PDF trả về giá trị của các điểm trên đường cong. CDF trả về vùng dưới đường cong bên trái của một giá trị.Mục đích
Nhận các giá trị và khu vực cho phân phối chuẩnGiá trị trả lại
Đầu ra của PDF và CDF thông thườngCú pháp
= NORM.DIST (x, trung bình, standard_dev, tích lũy)Tranh luận
- x - Giá trị đầu vào x.
- nghĩa là - Trung tâm của sự phân phối.
- standard_dev - Độ lệch chuẩn của phân phối.
- tích lũy - Một giá trị boolean xác định xem hàm mật độ xác suất hoặc hàm phân phối tích lũy có được sử dụng hay không.
Phiên bản
Excel 2010Ghi chú sử dụng
Hàm NORM.DIST trả về các giá trị cho hàm mật độ xác suất chuẩn (PDF) và hàm phân phối tích lũy chuẩn (CDF). Ví dụ: NORM.DIST (5,3,2, TRUE) trả về kết quả đầu ra 0,841 tương ứng với vùng ở bên trái của 5 bên dưới đường cong hình chuông được mô tả bằng giá trị trung bình là 3 và độ lệch chuẩn là 2. Nếu cờ tích lũy được đặt thành FALSE, như trong NORM.DIST (5,3,2, FALSE), đầu ra là 0,121 tương ứng với điểm trên đường cong tại 5.
=NORM.DIST(5,3,2,TRUE)=0.841
=NORM.DIST(5,3,2,FALSE)=0.121
Đầu ra của hàm được hiển thị bằng cách vẽ đường cong hình chuông được xác định bởi đầu vào của hàm. Nếu cờ tích lũy được đặt thành TRUE, giá trị trả về bằng vùng bên trái của đầu vào. Nếu cờ tích lũy được đặt thành FALSE, giá trị trả về bằng giá trị trên đường cong.
Giải trình
PDF thông thường là một hàm mật độ xác suất hình chuông được mô tả bởi hai giá trị: giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Giá trị trung bình đại diện cho trung tâm hoặc "điểm cân bằng" của phân phối. Các độ lệch chuẩn thể hiện như thế nào lây lan ra xung quanh phân phối là khoảng giá trị trung bình. Diện tích dưới phân phối chuẩn luôn bằng 1 và tỷ lệ với độ lệch chuẩn như trong hình bên dưới. Ví dụ: 68,3% diện tích sẽ luôn nằm trong một độ lệch chuẩn của giá trị trung bình.
Các hàm mật độ xác suất mô hình hóa các vấn đề trên phạm vi liên tục. Vùng dưới hàm biểu thị xác suất của một sự kiện xảy ra trong phạm vi đó. Ví dụ, khả năng một sinh viên đạt điểm chính xác 93,41% trong một bài kiểm tra là rất khó xảy ra. Thay vào đó, hợp lý là tính xác suất học sinh đạt điểm từ 90% đến 95% trong bài kiểm tra. Giả sử rằng điểm kiểm tra được phân phối bình thường, xác suất có thể được tính bằng cách sử dụng đầu ra của hàm phân phối tích lũy như thể hiện trong công thức dưới đây.
=NORM.DIST(95,μ,σ,TRUE)-NORM.DIST(90,μ,σ,TRUE)
Trong ví dụ này, nếu chúng ta thay thế giá trị trung bình là 80 inch cho μ và độ lệch chuẩn 10 inch cho σ, thì xác suất sinh viên đạt điểm từ 90 đến 95 trên 100 là 9,18%.
=NORM.DIST(95,80,10,TRUE)-NORM.DIST(90,80,10,TRUE)=0.0918
Hình ảnh do wumbo.net cung cấp.
