Mean : Trung bình cộng của phân phối.
Standard_dev : Độ lệch chuẩn của phân phối.
Lưu ý:
· Nếu standard_dev ≤ 0, STANDARDIZE() trả về giá trị lỗi #NUM! · Phương trình tính trị chuẩn hóa là:
Ví dụ:
Tính giá trị chuẩn hóa của phân phối tại điểm = 42, biết trung bình cộng của phân phối là 40 và độ lệch chuẩn của nó là 1.5 ?
STANDARDIZE(42, 40, 1.5) = 1.333333
Hàm NEGBINOMDIST()
Trả về xác suất của phân phối nhị thức âm, là xác suất mà sẽ có number_f lần thất bại trước khi có number_s lần thành công, khi xác suất không đổi của một lần thành công là probability_s. Hàm này làm việc giống phân phối nhị phân, trừ một điều là số lần thành công là cố định, và số phép thử có thể thay đổi; các phép thử được giả định là độc lập nhau.
Ví dụ, bạn cần tìm 10 người có phản xạ khéo léo, và bạn biết xác suất mà một ứng cử viên có khả năng này là 0.3. NEGBINOMDIST() sẽ tính xác suất mà bạn sẽ gặp được một số chắc chắn các ứng cử viên không đạt yêu cầu, trước khi tìm được 10 ứng cử viên đạt yêu cầu.
Number_f : Số lần thất bại.
Number_s : Số ngưỡng thành công.
Probability_s : Xác suất của một lần thành công.
Lưu ý:
· Nếu number_f và number_s không nguyên, chúng sẽ được cắt bỏ phần thập phân để trở thành số nguyên.
· Nếu có bất kỳ đối số nào không phải là số, NEGBINOMDIST() trả về giá trị lỗi #NUM!
· Nếu probability_s < 0 hay probability_s > 1, NEGBINOMDIST() trả về giá trị lỗi #NUM!
· Nếu number_f < 0 hay number_s < 1, NEGBINOMDIST() trả về giá trị lỗi #NUM!
· Phương trình của phân phối nhị thức âm là:
Trong đó: x = number_f, r = number_s và p = probability_s.
Ví dụ:
Tính xác suất của một phân phối nhị thức âm, biết số lần thất bại là 10, số ngưỡng thành công là 5 và xác suất cho một lần thành công là 0.25 ?