TLDR สรุปสั้นๆ
GAMMA.INV ใช้หาค่าส่วนกลับของการกระจายความน่าจะเป็นแบบแกมมา เหมาะสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลที่การกระจายแบบเบี่ยงเบน
คำอธิบาย
ฟังก์ชัน GAMMA.INV ใน Excel ใช้ในการคืนค่าส่วนกลับของการกระจายความน่าจะเป็นแบบแกมมา (Gamma Cumulative Distribution) ซึ่งจะบอกเราว่าค่าแกมมาอยู่ที่ใดหากทราบค่าความน่าจะเป็นแล้ว เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ตัวแปรที่อาจมีการกระจายตัวแบบเบี่ยงเบน
มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน
2010
รูปแบบคำสั่ง (Syntax)
GAMMA.INV(probability, alpha, beta)
Arguments
-
probability (Required – numeric)
เป็นค่าความน่าจะเป็นที่สัมพันธ์กับการกระจายแกมมา ต้องเป็นค่าระหว่าง 0 และ 1 -
alpha (Required – numeric)
เป็นพารามิเตอร์แรกของการกระจายแกมมา ต้องมีค่ามากกว่า 0 -
beta (Required – numeric)
เป็นพารามิเตอร์ที่สองของการกระจายแกมมา หาก beta เท่ากับ 1 ฟังก์ชันจะคืนค่าเป็นการกระจายแกมมาแบบมาตรฐาน ต้องมีค่ามากกว่า 0
ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)
-
Formula:
Description: หาค่าส่วนกลับของการกระจายความน่าจะเป็นแบบแกมมาจากค่า probability, alpha, beta.=GAMMA.INV(0.068094, 9, 2)
Result:10.0000112 (เป็นตัวเลขที่บอกว่าเมื่อใช้ GAMMA.DIST แบบกำหนด alpha และ beta จะได้ความน่าจะเป็น 0.068094) -
Formula:
Description: หาค่าส่วนกลับของความน่าจะเป็นที่ 50% โดยใช้ alpha 5 และ beta 1.=GAMMA.INV(0.5, 5, 1)
Result:ตัวเลข (คือค่าที่อยู่ตรงกลางของการกระจายแกมมาเมื่อ alpha และ beta ได้ที่กำหนด) -
Formula:
Description: หาค่าส่วนกลับที่มีความน่าจะเป็น 95% โดยใช้พารามิเตอร์ alpha 3 และ beta 0.5.=GAMMA.INV(0.95, 3, 0.5)
Result:ตัวเลข (คือค่าที่อยู่บริเวณส่วนท้ายของการกระจายซึ่งมีโอกาสเกิด 95%) -
Formula:
Description: ทดสอบฟังก์ชันด้วยการหาค่าส่วนกลับจากการกระจายแบบแกมมาที่ x=6 alpha=2 beta=3=GAMMA.INV(GAMMA.DIST(6, 2, 3, TRUE), 2, 3)
Result:6 (ฟังก์ชันควรจะคืนค่ากลับมาเท่ากับค่า x ที่กำหนดตอนใช้ GAMMA.DIST) -
Formula:
Description: ปรับผลลัพธ์ของ GAMMA.INV ให้เป็นตัวเลขทศนิยม 2 ตำแหน่ง เพื่อการแสดงผลที่ง่ายขึ้น=ROUND(GAMMA.INV(0.99, 7, 4), 2)
Result:ตัวเลขที่ปัดเศษเพื่อให้อ่านง่ายขึ้นอาจเป็นค่าใกล้เคียงของส่วนท้ายสุดความน่าจะเป็น 99%)
Tips & Tricks
ฟังก์ชันนี้ใช้งานร่วมกับฟังก์ชันอื่น ๆ เช่น GAMMA.DIST หรือผสมผสานกับฟังก์ชันทางสถิติอื่น ๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อนและต้องการการวิเคราะห์ที่แม่นยำของความน่าจะเป็น
ข้อควรระวัง (Cautions)
ถ้าข้อมูลที่ใส่ไปไม่ถูกต้อง (เช่น probability น้อยกว่า 0 หรือมากกว่า 1, alpha หรือ beta น้อยกว่าหรือเท่ากับ 0) ฟังก์ชันจะคืนค่าข้อผิดพลาด #NUM! ระวังการใช้งานโดยเฉพาะค่าพารามิเตอร์ที่ต้องมีค่าเป็นบวก
ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง
References
ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️
Leave a Reply