คำอธิบาย
ฟังก์ชันนี้ใช้ในการคำนวณการแจกแจงของไวบูล ซึ่งเป็นการแจกแจงที่ใช้ในงานวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ เช่น ในการคำนวณเวลาที่คาดว่าชิ้นงานจะล้มเหลว (Mean Time to Failure)
มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน
2010
รูปแบบคำสั่ง (Syntax)
WEIBULL.DIST(x, alpha, beta, cumulative)Arguments
-
x (Required – number)
ค่าที่ต้องการจะใช้ในการประเมินผลของฟังก์ชัน -
alpha (Required – number)
พารามิเตอร์ที่ใช้ในการแจกแจง -
beta (Required – number)
พารามิเตอร์ที่ใช้ในการแจกแจง -
cumulative (Required – boolean)
ระบุรูปแบบของฟังก์ชันว่าจะเป็น CDF หรือ PDF
ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)
-
Formula:
Description: คำนวณฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (CDF) ของไวบูลสำหรับค่าที่กำหนด=WEIBULL.DIST(105, 20, 100, TRUE)
Result:ผลลัพธ์คือความน่าจะเป็นที่เวลาการล้มเหลวจะเกิดไม่เกิน 105 หน่วย -
Formula:
Description: คำนวณฟังก์ชันความน่าจะเป็น (PDF) ของไวบูลสำหรับค่าที่กำหนด=WEIBULL.DIST(105, 20, 100, FALSE)
Result:ผลลัพธ์คือความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่เวลาการล้มเหลวจะเกิดที่ 105 หน่วย -
Formula:
Description: ใช้เซลล์ A2,B2 และ C2 เป็นค่าที่วิเคราะห์ คำนวณ Weibull CDF=WEIBULL.DIST(A2, B2, C2, TRUE)
Result:แสดงความน่าจะเป็นสะสมที่เวลาการล้มเหลวไม่เกินค่าใน A2 -
Formula:
Description: ใช้เซลล์ A2,B2 และ C2 เป็นค่าที่วิเคราะห์ คำนวณ Weibull PDF=WEIBULL.DIST(A2, B2, C2, FALSE)
Result:แสดงความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่เวลาการล้มเหลวคือค่าใน A2 -
Formula:
Description: คำนวณ CDF เพื่อใช้วิเคราะห์ความน่าจะเป็นในการล้มเหลวที่ 50 หน่วย=WEIBULL.DIST(50, 5, 10, TRUE)
Result:ได้ผลลัพธ์เป็นความน่าจะเป็นสะสมที่ต่ำกว่า 50 หน่วย
Tips & Tricks
หากคุณยังไม่แน่ใจว่าจะต้องใช้ CDF (TRUE) หรือ PDF (FALSE) ลองคำนวณทั้งสองค่าดูว่าผลลัพธ์แตกต่างกันอย่างไรในการวิเคราะห์ของคุณ
ข้อควรระวัง (Cautions)
ระวังการใช้ค่า x, alpha, หรือ beta ที่ไม่ใช่ตัวเลข หรือมีค่า alpha หรือ beta เป็นศูนย์หรือติดลบ เพราะจะทำให้เกิดข้อผิดพลาด
ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง
ข้อดี / ข้อจำกัด
ข้อดีของ WEIBULL.DIST คือสามารถใช้ในการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือของระบบในระยะยาวได้ดี แต่ต้องระวังในการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ถูกต้องเพื่อให้การวิเคราะห์แม่นยำ
References
ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️
Leave a Reply