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この記事では、ExcelでNORM.S.DIST関数を使用する方法を学習します。

正規累積分布とは何ですか?

正規累積分布は、実数値の確率変数の連続確率分布の一種です。その確率密度関数の一般的な形式は次の式で与えられます:

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この値は基本的にZ値と呼ばれます。計算するために与えられた数式は非常に複雑です。したがって、 `link:/ statistical-formulas-how-to-use-excel-normdist-function [NORM.DIST Function]`を使用して、データセットの特定の平均と標準偏差の正規累積分布を計算できます。 `link:/ statistical-formulas-how-to-use-excel-norm-inv-function [NORM.INV Function]`を使用して、正規累積分布の逆数を計算します。

標準正規累積分布は、平均()= 0および標準偏差()= 1の正規累積分布の特殊なケースです。標準正規累積分布の一般的な形式は、次の式で与えられます。

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Excelの `link:/ statistical-formulas-how-to-use-excel-normdist-function [NORM.DIST Function]`内で、平均= 0および標準偏差= 1を使用して標準正規累積分布を計算できます。関数が依存する唯一の変数は、x値またはz *値です。

標準正規分布曲線のプロット

標準正規分布の平均は0、標準偏差は1です。したがって、標準正規累積分布の確率密度対標準偏差曲線を以下に示します。

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上記の数式は、数式に関しては非常に複雑であるため、Excelでデフォルトの数式を指定しました。次に、ExcelのNORM.S.DIST関数を使用して、累積分布または確率質量分布の標準正規確率を計算する方法を学習しましょう。

ExcelのNORM.S.DIST関数

この関数は、数式と同じ働きをします。この関数は、xまたはz値を引数として取り、結果pdfまたはcdfのタイプを定義する累積引数を取ります。以下の引数についてもっと理解しましょう

NORM.S.DIST関数の構文:

=NORM.S.DIST(x,cumulative)

x:分布を累積する値:関数の形式を決定する論理値。累積がTRUEの場合、NORM.S.DISTは累積分布関数を返します。 FALSEの場合、確率質量関数を返します。

例:

これらはすべて理解しにくいかもしれません。例を使って関数の使い方を理解しましょう。ここでは、いくつかのx値を取得し、さまざまな分布タイプを学習します。最初に、デフォルトの平均= 0および標準偏差= 1の標準正規分布のz値2の累積分布を評価します

次の式を使用します:

=NORM.S.DIST(B2, FALSE)

または

=NORM.S.DIST(B2, 0)

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2に対応する確率値は、標準正規分布データセットでは0.05になります。次に、以下に示すように、同じz値の確率質量分布の確率を抽出します。

次の式を使用します:

=NORM.S.DIST(B2, TRUE)

または

=NORM.S.DIST(B2, 1)

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ご覧のとおり、この確率は前の値よりもはるかに高くなっています。異なるz値について両方の値を調べることができます。 Ctrl + Dショートカットキーを使用するか、セルの右下から下にドラッグして、数式を他のセルにコピーするだけです。

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上の画像に示すように、結果の違いを見ることができます。

あなたは、Excelがどれほど簡単に複雑な式を作成したかに気づきました。平均= 0および標準偏差= 1のNORM.DIST関数を使用して同じ結果を得ることができます。また、NORM.S.INV関数を使用して標準正規累積分布の逆数を見つけることもできます。

ExcelでNORM.S.DIST関数を使用したすべての観察ノートは次のとおりです

メモ:

。この関数は、数値としてz値を使用する場合にのみ機能します。数値以外の値は#VALUEになります!エラー。

。この関数は、ブール値0と1を取得するか、ブール値のTRUEとFALSEを使用して、累積分布と確率質量分布に切り替えることができます。

。 Z値またはx値は、直接指定することも、上記の例に示すようにセル参照を使用して指定することもできます。

ExcelでNORM.S.DIST関数を使用する方法に関するこの記事が説明的であることを願っています。統計式と関連するExcel関数に関するその他の記事はこちらからご覧ください。私たちのブログが気に入ったら、Facebookで友達と共有してください。また、TwitterやFacebookでフォローすることもできます。皆様からのご意見をお待ちしております。私たちの仕事を改善、補完、革新し、より良いものにする方法をお知らせください。 [email protected]までご連絡ください。

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