TLDR สรุปสั้นๆ

BETA.DIST คำนวณฟังก์ชันความน่าจะเป็นหรือสะสมจากการแจกแจงเบต้า ใช้ในการวิเคราะห์เปอร์เซ็นต์ความเปลี่ยนแปลงในบริบทต่าง ๆ

คำอธิบาย

ฟังก์ชัน BETA.DIST ใน Excel ใช้เพื่อคำนวณค่าฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น (PDF) หรือฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (CDF) ของการแจกแจงเบต้า โดยทั่วไปใช้เพื่อศึกษาเกี่ยวกับความหลากหลายในเปอร์เซ็นต์ของบางสิ่งในตัวอย่าง เช่นเวลาในการดูโทรทัศน์ของผู้คนตลอดทั้งวัน

มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน

2010

รูปแบบคำสั่ง (Syntax)

BETA.DIST(x, alpha, beta, cumulative, [A], [B])

Arguments

  • x (Required – number)
    ค่าที่ต้องการประเมินฟังก์ชัน, ต้องมีค่าระหว่าง A และ B
  • alpha (Required – number)
    พารามิเตอร์หนึ่งของการแจกแจงเบต้า
  • beta (Required – number)
    พารามิเตอร์อีกตัวหนึ่งของการแจกแจงเบต้า
  • cumulative (Required – boolean)
    ค่าลอจิคัลที่กำหนดรูปแบบของฟังก์ชัน ถ้าเป็น TRUE จะคืนค่า CDF ถ้าเป็น FALSE จะคืนค่า PDF
  • A (Optional – number)
    ขอบเขตล่างของช่วงของ x (เลือกได้)
  • B (Optional – number)
    ขอบเขตบนของช่วงของ x (เลือกได้)

ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)

  • Formula:
    =BETA.DIST(2, 8, 10, TRUE, 1, 3)
    Description: ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมเบต้าความน่าจะเป็น, สำหรับพารามิเตอร์ที่กำหนด
    Result:0.6854706 (ตัวเลขนี้แสดงค่าความน่าจะเป็นสะสม ณ จุด 2)
  • Formula:
    =BETA.DIST(2, 8, 10, FALSE, 1, 3)
    Description: ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็นเบต้า, สำหรับพารามิเตอร์ที่กำหนด
    Result:1.4837646 (แสดงค่าความน่าจะเป็นความหนาแน่น ณ จุด 2)
  • Formula:
    =BETA.DIST(0.5, 0.5, 0.5, TRUE, 0, 1)
    Description: การใช้ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมเบต้ามาตรฐาน (เมื่อ A และ B ถูกลบออก)
    Result:0.5 (โอกาสสัมพัทธ์ที่ค่า .5 จะเกิดขึ้นหรือยิ่งกว่าในกรณีมาตรฐาน)
  • Formula:
    =BETA.DIST(0.25, 2, 5, TRUE, 0, 1)
    Description: หาระดับความมั่นใจ 95% พร้อมใช้งานในการวิเคราะห์โครงการ
    Result:0.8899219 (แสดงค่าความมั่นใจสะสม ณ จุด .25 ด้วยพารามิเตอร์นี้)
  • Formula:
    =BETA.DIST(1, 3, 3, FALSE, 0, 1)
    Description: ความหนาแน่นของเบต้าที่จุดสูงสุดของการแจกแจงสมมาตร
    Result:2.5 (ค่าความหนาแน่นเป็นเลขทศนิยมสูงสุดในกรณีที่การเบต้าน่าสนใจ)

Tips & Tricks

ควรใช้พารามิเตอร์ alpha และ beta อย่างระมัดระวังเพราะค่าที่น้อยกว่าเท่ากับ 0 จะทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการคำนวณ การแตกต่างของ A และ B ที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้เช่นกัน เป็นฟังก์ชันที่ดีสำหรับการวิเคราะห์เวลาหรือทรัพยากรที่ต้องการถูกรันภายในบางช่วงเวลา

ข้อควรระวัง (Cautions)

ฟังก์ชัน BETA.DIST จะเกิดข้อผิดพลาด #VALUE! หากมีอาร์กิวเมนต์ที่ไม่ใช่ตัวเลข และจะเกิดข้อผิดพลาด #NUM! หาก alpha และ beta ไม่เป็นบวก ฟังก์ชันต้องการให้ x อยู่ระหว่าง A และ B อย่างเคร่งครัด

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