Excel NORM.INV 函數教學
NORM.INV 函數的用途
NORM.INV 函數是 Excel 中用來計算正態分佈的逆累積分佈函數。也就是說,當你知道某個累積概率,並且希望找出對應的數值(通常是數據集中的一個具體數值),你可以使用 NORM.INV 函數。
簡單來說,NORM.INV 允許你根據給定的累積概率、平均值和標準差,來計算對應的數值。這在統計學、預測分析、品質控制等領域都非常有用。
語法
NORM.INV(probability, mean, standard_dev)
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| probability | 累積機率,這是你已知的累積概率,範圍是從 0 到 1。 |
| mean | 數據集的平均值。 |
| standard_dev | 標準差,表示數據的分散程度。 |
範例 1:根據累積概率計算對應的數值
假設你有一個數據集,平均值為 100,標準差為 15。你知道累積概率為 0.95,並希望計算出對應的數值。這代表有 95% 的機率數值小於等於這個數字。
| 項目 | 數值 |
|---|---|
| 累積機率 (probability) | 0.95 |
| 平均值 (mean) | 100 |
| 標準差 (standard_dev) | 15 |
公式如下:
=NORM.INV(0.95, 100, 15)
? 結果:這個公式將返回累積概率為 0.95 時的對應數值。
範例 2:計算對應的數值,當機率為 0.5
在正態分佈中,機率 0.5 對應的是平均值(即分佈的中位數)。如果你知道一個數據集的平均值是 50,標準差是 10,並且累積機率是 0.5,則對應的數值就是平均值 50。
公式如下:
=NORM.INV(0.5, 50, 10)
? 結果:返回的結果應該是 50,因為在正態分佈中,0.5 的累積機率對應的是平均值。
範例 3:根據累積概率計算較低的分位數
假設你有一組數據,平均值為 200,標準差為 40。你想知道累積機率為 0.25 的對應數值,這代表 25% 的數值低於此數字。
| 項目 | 數值 |
|---|---|
| 累積機率 (probability) | 0.25 |
| 平均值 (mean) | 200 |
| 標準差 (standard_dev) | 40 |
公式如下:
=NORM.INV(0.25, 200, 40)
? 結果:這會返回累積機率為 0.25 的數值,通常是低於平均值的一個數字。
範例 4:處理不同的標準差與平均值
假設你有一個數據集,平均值是 500,標準差是 100,並且累積機率為 0.98。你想知道對應的數值是多少。
公式如下:
=NORM.INV(0.98, 500, 100)
? 結果:這會返回累積機率為 0.98 的對應數值,通常它會比平均值大,並且位於分佈的較高端。
注意事項
- 累積機率的範圍:
probability參數必須是 0 到 1 之間的數字。0代表最小的可能性,1代表最大可能性。 - 標準差與平均值:
mean和standard_dev是數據集的平均值和標準差。這些參數決定了分佈的中心位置和數據的分散程度。 - 返回的結果:
NORM.INV返回的結果是根據所給的累積機率、平均值和標準差計算出的對應數值,這是正態分佈中對應的“分位數”。
應用場景
✅ 風險管理:在金融領域,NORM.INV 函數可用來計算特定風險水平下的對應回報率。例如,計算市場回報率的 95% 分位數。
✅ 品質控制:在製造業中,NORM.INV 可用來確定產品符合規格的機率。例如,計算產品尺寸在某一容差範圍內的機率。
✅ 預測分析:在預測模型中,根據不同的累積機率來計算未來可能的數值。
總結
NORM.INV 函數是一個強大的工具,它根據已知的累積概率、平均值和標準差來計算正態分佈中的對應數值。這對於進行統計分析、風險評估、品質控制等方面非常有幫助。