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이 기사에서는 Excel에서 NORM.S.INV 함수를 사용하는 방법을 배웁니다.

정규 누적 분포 란 무엇입니까?

정규 누적 분포는 실수 값 랜덤 변수에 대한 연속 확률 분포 유형입니다. 확률 밀도 함수의 일반적인 형태는 다음과 같이 주어진다.

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이 값을 기본적으로 Z 값이라고합니다. 계산할 주어진 수학 공식은 매우 복잡합니다. 따라서`link : / statistical-formulas-how-to-use-excel-normdist-function [NORMDIST Function]`을 사용하여 데이터 세트에 대해 주어진 특정 평균 및 표준 편차의 정규 누적 분포를 계산할 수 있습니다. `link : / statistical-formulas-how-to-use-excel-norm-inv-function [NORM.INV Function]`을 사용하여 정규 누적 분포의 역을 계산합니다.

표준 정규 누적 분포는 평균 () = 0 및 표준 편차 () = 1 인 정규 누적 분포의 특수한 경우입니다. 표준 정규 누적 분포의 일반적인 형식은 다음과 같이 지정됩니다.

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Excel의`link : / statistical-formulas-how-to-use-excel-normdist-function [NORMDIST Function]`내에서 평균 0 및 표준 편차 1을 사용하여 표준 정규 누적 분포를 계산할 수 있지만 표준 정규 분포의 역은 다음을 계산합니다. 누적 분포가 미리 지정된 확률 값 (x)보다 크거나 같도록 임계 값. NORM.S.INV 함수를 사용하여 Excel에서 표준 정규 누적 분포의 역을 계산하는 방법을 알아 봅니다. 즉, 누적 확률이 주어지면 Z 값의 역을 반환합니다. 표준 정규 분포의 평균은 0이고 표준 편차는 1입니다. 표준 정규 누적 분포에 대한 확률 밀도 대 표준 편차 곡선은 다음과 같습니다.

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Excel의 NORM.S.INV 함수

NORM.S.INV 함수는 데이터 세트에 대한 표준 정규 누적 분포의 역을 반환합니다. 이 함수는 데이터 세트의 확률 값인 하나의 인수 만 사용합니다.

NORM.S.INV 함수 구문 :

=NORM.S.INV(probability)

확률 : 분포 데이터 셋의 확률 값

예 :

이 모든 것들은 이해하기 어려울 수 있습니다. 예제를 사용하여 함수를 사용하는 방법을 이해합시다. 여기에 데이터 세트가 있습니다. 먼저 데이터 세트에 대한 확률을 계산 한 다음 동일한 것에 대한 정규 누적 분포의 역을 계산합니다.

공식 사용 :

=NORM.S.INV(0.1)

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이것은 기본 평균이 0이고 표준 편차 1이 약 -1.28이되는 주어진 0.1 확률에 대한 Z 값의 역입니다.

이제 지정된 확률 값에 대해 Z 값의 역을 계산할 수 있습니다.

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확률 값을 직접 제공하거나 셀 참조를 사용하여 제공 할 수 있습니다. 위의 이미지에서 확률 0.1과 0.9에 대한 Z 값의 역은 크기는 같지만 부호는 다릅니다.

정상적인 누적 분포에 대해 자세히 알아 보려면 https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution [여기를 클릭하십시오]. 이것은 랜덤 변수 데이터 셋을 사용하여 함수에 대한 이해를 향상시킬 것입니다.

다음은 Excel에서 NORM.S.INV 함수를 사용하는 모든 관찰 메모입니다

참고 :

  1. 이 함수는 #VALUE!를 반환합니다. 확률 값이 숫자가 아닌 경우 오류입니다. 이 함수는 #NUM! 확률이 ⇐ 0 또는> = 1이면 오류가 발생합니다. NORM.S.INV 함수와 함께 PROB 함수를 사용하면이 오류가 발생하지 않습니다.

Excel에서 NORM.S.INV 함수를 사용하는 방법에 대한이 기사가 설명이되기를 바랍니다. 여기에서 통계 공식 및 관련 Excel 함수에 대한 더 많은 기사를 찾아보십시오. 블로그가 마음에 들면 Facebook에서 친구들과 공유하세요. 또한 Twitter와 Facebook에서 우리를 팔로우 할 수 있습니다. 우리는 여러분의 의견을 듣고 싶습니다. 우리가 작업을 개선, 보완 또는 혁신하고 여러분을 위해 개선 할 수있는 방법을 알려주십시오. [email protected]로 이메일을 보내주십시오.

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