TLDR สรุปสั้นๆ

BETADIST คำนวณความน่าจะเป็นสะสมของการแจกแจงเบต้า โดยใช้พารามิเตอร์ alpha, beta, x และขอบเขต A, B ตามที่ให้

คำอธิบาย

BETADIST เป็นฟังก์ชันที่ใช้ในการคำนวณการแจกแจงความน่าจะเป็นแบบเบต้า (Beta Distribution) ซึ่งมักใช้ในการศึกษาและสำรวจความแปรปรวนของร้อยละในกลุ่มตัวอย่าง เช่น สัดส่วนคนที่ใช้เวลาในการดูโทรทัศน์ในแต่ละวัน

มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน

2003

รูปแบบคำสั่ง (Syntax)

BETADIST(x, alpha, beta, [A], [B])

Arguments

  • x (Required – Number)
    ค่าเชิงตัวเลขที่ต้องการประเมินฟังก์ชัน ซึ่งต้องอยู่ระหว่างขอบเขต A และ B
  • alpha (Required – Number)
    ตัวแปรที่มีผลต่อรูปทรงของการแจกแจงแบบเบต้า เป็นค่าคงที่จำเป็น
  • beta (Required – Number)
    ตัวแปรที่มีผลต่อรูปทรงของการแจกแจงแบบเบต้า เป็นค่าคงที่จำเป็น
  • A (Optional – Number)
    ค่าขอบเขตล่างของช่วง x หากไม่ได้ระบุจะถือว่าเป็น 0
  • B (Optional – Number)
    ค่าขอบเขตบนของช่วง x หากไม่ได้ระบุจะถือว่าเป็น 1

ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)

  • Formula:
    =BETADIST(2, 8, 10, 1, 3)
    Description: คำนวณการแจกแจงความน่าจะเป็นแบบเบต้าด้วยพารามิเตอร์ที่ให้ โดยกำหนดขอบเขตล่างเป็น 1 และขอบเขตบนเป็น 3
    Result:0.6854706 (เป็นค่าสะสมของความน่าจะเป็น)
  • Formula:
    =BETADIST(B2, C2, D2, E2, F2)
    Description: สมมติว่าเรากำลังวิเคราะห์ส่วนแบ่งตลาด โดยมีค่า market share ในเซลล์ B2, alpha ใน C2, beta ใน D2, ขอบเขตล่างใน E2 และขอบเขตบนใน F2
    Result:ค่าสะสมของความน่าจะเป็นตามที่พารามิเตอร์กำหนด
  • Formula:
    =BETADIST(10, 2, 5, 0, 1)
    Description: ประเมินความน่าจะเป็นของการเสร็จงานในระยะเวลาหนึ่ง โดยใช้พารามิเตอร์ alpha และ beta ที่กำหนด พร้อมขอบเขตปกติ 0 ถึง 1
    Result:ค่าสะสมของความน่าจะเป็นตามที่พารามิเตอร์กำหนด
  • Formula:
    =BETADIST(0.5, 2, 3)
    Description: เมื่อไม่กำหนดค่า A และ B จะใช้ขอบเขตปกติ 0 ถึง 1 ในการคำนวณความน่าจะเป็น
    Result:ค่าสะสมของความน่าจะเป็นภายใต้ขอบเขตปกติ
  • Formula:
    =BETADIST(0.7, 6, 2, 0, 1)
    Description: ใช้ฟังก์ชันในการวิเคราะห์ความเสี่ยงโครงการ เพื่อคำนวณความน่าจะเป็นของเวลาที่กำหนดในการเสร็จงาน
    Result:ค่าสะสมของความน่าจะเป็นในช่วงเวลาที่กำหนด

Tips & Tricks

เข้าใจการตั้งค่าพารามิเตอร์ alpha และ beta ให้ถูกต้องเพื่อให้การแจกแจงที่ได้มีรูปทรงตามที่ต้องการ สามารถใช้ร่วมกับฟังก์ชันสถิติอื่น ๆ เช่น NORMDIST หรือ LOGNORMDIST เพื่อการวิเคราะห์ที่ครบถ้วนยิ่งขึ้น และสร้างกราฟเพื่อดูรูปทรงของการแจกแจงเป็นภาพรวม

ข้อควรระวัง (Cautions)

ระวังการใส่ค่าพารามิเตอร์ที่ไม่ถูกต้อง เช่น alpha และ beta ต้องมีค่าเป็นบวก และ x ควรอยู่ระหว่างขอบเขต A และ B เพื่อป้องกันข้อผิดพลาด หรือการแสดงผลที่ผิดพลาด

ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง

References

ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

อบรม In-House Training

Feedback การใช้งาน AI Chatbot