Excel NORMSINV - Як використовувати формулу NORMSINV в Excel?

• Вступ до Excel NORMSINV

Excel NORMSINV (Зміст)

• Вступ до Excel NORMSINV
• Як використовувати формулу NORMSINV в Excel?

Вступ до Excel NORMSINV

Функція зворотного нормального кумулятивного розподілу в excel є важливим інструментом, який повертає обернене нормальне кумулятивне розподіл для заданого значення ймовірності, тобто нормально повертає обернену величину звичайного нормального кумулятивного розподілу (що має середнє значення нуля та стандартне відхилення). Функція NORM.S.INV вперше введена у версії Microsoft excel 2010, яка є оновленою версією функції NORMSINV у excel 2013 та останній версії. Функція NORMSINV здебільшого використовується в аналізі кредиторської заборгованості та фінансах.

Синтаксис Excel NORMSINV

Аргумент:

Ймовірність - що не що інше, як імовірність відповідає нормальному розподілу.

Як використовувати формулу NORMSINV в Excel?

У Microsoft excel вбудована функція NORMSINV класифікується за статистичною функцією, яка показана на скріншоті нижче (де вона обчислить обернення нормального кумулятивного розподілу для заданої ймовірності).

• Перейдіть до меню формул.
• Клацніть Більше функцій, як показано на скріншоті нижче.

• Виберіть категорію "Статистичні дані", під якою ми знайдемо функцію NORM.DIST, як показано нижче.

Приклад №1 - Використання NORM.DIST та NORMSINV

Для використання функції NORM.DIST почнемо з простого прикладу, де нам потрібно дізнатись Студентські оцінки. Припустимо, у нас є класний іспит із середньою оцінкою 70, тобто mu = 70, а стандартне відхилення класу - 3 бали, тобто sigma = 3 тут нам потрібно з’ясувати, яка ймовірність того, що студенти отримали бали 73 або нижче, тобто P (X <= 73). Отже, давайте подивимося, як дізнатися ймовірність за допомогою функції NORM.DIST.

• X = 3
• Середній = 70
• Стандартне відхилення = 3

• Застосуйте функцію NORM.DIST, як показано нижче.

• Якщо застосувати вищевказану функцію NORM.DIST, ми отримаємо ймовірність 0, 0807.

• Тепер застосуйте функцію NORMSINV, щоб дізнатися обернення нормального кумулятивного розподілу, як показано нижче.

Результат -

З наведеного нижче результату ми бачимо, що ми отримали від'ємні значення -1.40067 для заданої ймовірності, тобто оберненого нормального кумулятивного розподілу.

Приклад №2 - Середнє та точне стандартне відхилення

Давайте подивимось ще один приклад з даними на основі кривих, щоб ми могли ознайомитись із середнім та точним стандартним відхиленням.

• Середня = 7
• Стандартне відхилення = 1, 3
• Стандартний приріст відхилення як -3

• Для отримання кривої дзвінка нам слід додати 0, 1 до приросту стандартного відхилення, де дані наведені нижче.

• Після застосування формули результат є таким, як показано нижче.

• Перетягніть значення, щоб отримати більше значень, поки ми не отримаємо додатні значення, щоб ми отримали криву ліворуч.

• Для отримання правильної кривої ми повинні застосувати формулу як = середнє-стандартне відхилення * 3, щоб ми отримали точні криві.

• Після використання формули результат показаний нижче.

• Як і у вищенаведених даних для збільшення стандартного відхилення для отримання лівої кривої, ми збільшили значення на 0, 1
• Цей же сценарій застосовується, застосовуючи формулу як = 3.1 + СТАНДАРТНЕ ВИДАЛЕННЯ / 10, щоб отримати приріст кривої 0, 1

• Після використання формули результат показаний нижче.

• Перетягніть значення, щоб отримати точний результат, показаний на скріншоті нижче.

• Тепер застосуйте звичайну функцію розподілу за формулою = NORM.DIST (значення DATA, середнє значення, стандартне відхилення, хибне).

• Отриманий нижче результат отримаємо наступним чином.

• Перетягніть значення, щоб отримати точний результат, який показано нижче.

• Як ми бачимо на наведеному вище скріншоті, ми обчислили розподіл NORMAL від середнього та стандартного відхилень. Тепер давайте подивимося, яким буде обернення розподілу NORMAL, застосувавши NORMSINV, що показано нижче.

• Тут ми можемо побачити, що значення Zero (0) має стандартне відхилення як 7.

Застосовуючи розсіяний графік, щоб подивитися, як виглядає ліва і права крива.

• Спочатку виберіть дані та стовпець "Нормальний".
• Перейдіть на вкладку Вставка та виберіть розсіяний графік наступним чином.

• Ми отримаємо графік нижче кривої, як показано нижче.

Тут ми можемо побачити, що середнє значення 7 має стандартну форму відхилення, де ми можемо показати, що, намалювавши пряму лінію для його представлення.

• Середня = 7
• 1 - Стандартне відхилення вказує на 68% даних.
• 2 - Стандартне відхилення вказує на 95% даних.
• 3 - Стандартне відхилення вказує на 99, 7% даних.

Нормальний графік розподілу:

Графік NORMSINV:

Тепер з наведеної фігури виберіть стовпчик даних та NORM SINV, щоб отримати графік нижче, як описано нижче.

• Спочатку виберіть дані та стовпець "Нормальний".
• Перейдіть на вкладку Вставка та виберіть розсіяний графік.
• Ми отримаємо графік нижче, який показаний на скріншоті нижче.

• З наведеного вище скріншоту ми бачимо, що ми отримали точну зворотну частину нормального розподілу, яка показує ту саму цифру значення, як показано нижче.

Приклад №3 - Налаштування лівої та правої кривих

У цьому прикладі ми налаштуємо криву лівого і правого, використовуючи звичайну функцію розподілу. Розгляньте наведені нижче дані, як показано нижче, де x має негативні значення і збільшується до позитивних значень.

• Застосуйте формулу = NORM.DIST (A2, 0, 1, 1).

• Після застосування формули результат показаний нижче.

• Перетягніть формулу в інші комірки.

• Застосуйте формулу = 1-В2 .

• Після застосування формули результат показаний нижче.

• Перетягніть ту ж формулу в інші комірки.

Результат застосованої вище формули наведено нижче.

• Значення лівої кривої обчислювались за допомогою формули НОРМАЛЬНОГО РОЗПИТАННЯ шляхом встановлення сукупного значення як True, а NORMSINV обчислювали за допомогою лівої кривої.

• Після застосування формули результат показаний нижче.

• Перетягніть ту ж формулу в інші комірки.

Як ми бачимо, що для NORMSINV ми отримали те саме значення, яке є не що інше, як обернено нормальне розподіл. Таким же чином ми отримаємо значення правильної кривої, обчисливши значення 1-лівої кривої. На наступному кроці ми перевіримо, як ми отримаємо висоту x, використовуючи розсіяний графік.

• Виберіть лівий лік та правий кривий стовпчик.
• Перейдіть, щоб вставити меню.
• Виберіть розсіяний графік наступним чином.

Ми отримаємо графік нижче, як показано нижче.

NORM SINV Графік:

На наведеному нижче графіку ми бачимо, що ліва крива значення НОРМУ ДИСТРІБУВАННЯ має точну відповідність для (0, 0, 5), яка лежить в центрі лінії, де ми отримаємо той самий графік, якщо подамо заявку на NORMDIST.

Тут, на наведеному вище графіку, дуже чітко видно, що ми отримали точне середнє значення в центральній точці, яка позначає:

• X = 0
• Ліва крива = 0, 5
• Права крива = 0, 5

Ми відобразили його для перегляду значень NORMSINV у графічному форматі, як показано нижче.

Що слід пам’ятати про Excel NORMSINV

• # значення! Помилка виникає, коли даний аргумент має нечислове або логічне значення.
• У функції звичайного розподілу ми зазвичай отримуємо #NUM! Похибка внаслідок аргументу стандартного відхилення менша або дорівнює нулю.

Рекомендовані статті

Це посібник для Excel NORMSINV. Тут ми обговорюємо, як використовувати NORMSINV в Excel разом з практичними прикладами та шаблоном Excel, який можна завантажити. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями -

1. Як використовувати поле для імен в Excel?
2. Робота з Matrix в Excel
3. Що робити, якщо аналіз в Excel
4. Формула NPV в Excel