შეიძლება დაგჭირდეთ ნორმალურად განაწილებული მონაცემების რანდომიზებული ნიმუშების შექმნა, რომლებისთვისაც ცნობილია განაწილების საშუალო და სტანდარტული გადახრა. ეს სტატია აღწერს თუ როგორ მარტივად შევქმნათ ნორმალური განაწილების შემთხვევითი ნიმუში Excel- ით.
ნაბიჯები
მე –3 ნაწილი 1: საფუძვლების მიმოხილვა
ნაბიჯი 1. ნორმალური განაწილების გაგება
რეალურ სამყაროში ბევრი შემთხვევითი ცვლადის მნიშვნელობა - მაგალითად, ზრდასრული მამაკაცების სიმაღლე შეერთებულ შტატებში - ჩვეულებრივ ნაწილდება. ანუ, ღირებულებების უმეტესი ნაწილი განაწილების საშუალო მაჩვენებელია.
ნაბიჯი 2. იცოდე 68 95 99.7 წესი
ნორმალური განაწილება არის ალბათობის უწყვეტი განაწილება, რომლის დროსაც ღირებულებების 68% არის საშუალო სტანდარტული გადახრის ფარგლებში, 95% ორ სტანდარტულ გადახრაში, ხოლო 99.7% სამი სტანდარტული გადახრის ფარგლებში.
მე –3 ნაწილი 3: ფუნქციების სწავლა
ნაბიჯი 1. ისწავლეთ NORM. INV
Excel- ში NORM. INV ფუნქცია აბრუნებს ნორმალურად განაწილებულ მნიშვნელობას მოცემული ალბათობა, საშუალო და სტანდარტული გადახრა. NORM ეხება ნორმალურ განაწილებას მოცემული საშუალო და მოცემული სტანდარტული გადახრით. და INV ეხება შებრუნებულს, ანუ ალბათობის მოცემული მნიშვნელობის პოვნას, ვიდრე მნიშვნელობის მოცემულ ალბათობას.
ნაბიჯი 2. გაიცანით RAND ()
RAND () ფუნქცია აბრუნებს შემთხვევით რიცხვს ნულსა და ერთს შორის.
ნაბიჯი 3. ისწავლეთ ფუნქციების გაერთიანება
ორი ზემოთ მითითებული ფუნქციის გაერთიანება აბრუნებს ჩვეულებრივ განაწილებულ შემთხვევით მნიშვნელობას მოცემული საშუალო და მოცემული სტანდარტული გადახრით.
3 ნაწილი 3: ნიმუშის შექმნა
ნაბიჯი 1. კომბინირებული ფუნქციის შეყვანა
ნორმალური განაწილების შემთხვევითი ნიმუშის შესაქმნელად, საშუალო 70-ით და სტანდარტული განაწილებით 3, შეიყვანეთ ზემოთ მოყვანილი კომბინირებული ფუნქცია A1 უჯრედში.
ნაბიჯი 2. გაიმეორეთ კომბინირებული ფუნქცია
10 ზომის ნიმუშის შესაქმნელად, დააკოპირეთ A1 უჯრედი A2– დან A10 უჯრედებში.
ნაბიჯი 3. იხილეთ შედეგები
Excel აჩვენებს ნორმალური განაწილების შემთხვევით ნიმუშს საშუალო 70 -ით და სტანდარტული გადახრით 3.
