i excel, binominal udlodninger du beregne sandsynlighed i to situationer.desuden, du burde være bekendt med den eneste hypergeometric fordelingsfunktion, fordi den vedrører binominal funktioner.vil du bruge binominal fordeling i disse situationer:,,, når du har et begrænset antal uafhængige forsøg eller undersøgelser, som enten kan lykkes eller mislykkes,,,,, når succes eller fiasko af en retssag er uafhængig af andre forsøg,,, binom.dist: binomial sandsynlighedsfordeling, binom.dist funktion finder binominal fordeling sandsynlighed.den funktion, anvender syntaks = binom. dist (number_s, forsøg, probability_s, kumulative), hvor number_s er det angivne antal succeser, som du vil, forsøg, er lig med antallet af forsøg, du og’ vil se på, probability_s, er sandsynligheden for succes i en retssag, er kumulative, og en kontakt, der ’ er fastsat til enten den logiske værdi sande (hvis du ønsker at beregne kumulativ sandsynlighed) eller den logiske værdi falske (hvis du ønsker at beregne den eksakte sandsynlighed), f.eks. hvis en avisudgiver vil vide, sandsynligheden for at offentliggøre tre mest solgte bøger ud af ti bøger når sandsynligheden for at offentliggøre en bestseller bog er ti procent, men formlen er = binom. dist (3,10,. 1, falske), der returnerer den værdi.dette betyder, at der ’ er ca. en 6-percent chance for, at i en række ti bøger, forlægger vil offentliggøre tre mest solgte bøger. for at beregne sandsynligheden for, at et forlag vil offentliggøre en, to eller tre bestsellere i ti bøger, men formlen er = binom. dist (3,10,. 1, sande), der returnerer den værdi, der angiver, at der er ca. 99 procent chance for, at en forlægger vil offentliggøre mellem en og tre bestsellere i ti bøger. binom.inv: binomial sandsynlighedsfordeling, binom.inv funktioner finde laveste værdi, som de kumulative binominal fordeling svarer til eller overstiger en bestemt kriterium eller alfa - værdi.den funktion, anvender syntaks = binom. inv (undersøgelser, probability_s, alfa), hvor forsøg, er lig med antallet af bernoulli forsøg du ’ vil se på, probability_s, er sandsynligheden for succes i en retssag, og alfa, alfa, svarer til kriterium værdi, vil du møde eller slå. hvis du prøver at 10, sandsynligheden for, at. 5 og kriteriet merværdi. 75, for eksempel, at formlen er = binom. inv (10,0.5,0.75), som vender tilbage til den værdi, 6. binom.dist.range: binominal sandsynlighed for proces betyder, at binom.dist.range funktion, sandsynligheden for, at en retssag resultat eller et interval af forsøgsresultater for en binominal fordeling.den funktion, anvender syntaks = binom. dist.range (forsøg, probability_s, number_s [number_s2]), hvor forsøg, er lig med antallet af forsøg, du og’ vil se på, probability_s, er sandsynligheden for succes i en retssag, number_s, fastsættes antallet af vellykkede forsøg, og number_s2, (der er en valgfri argument fastsætter det maksimale antal vellykkede forsøg, hvis du prøver at 10, sandsynligheden for, at. 5 og antallet af vellykkede forsøg med 3, f.eks. den formel, = binom. dist.range (10,0.5,3), som vender tilbage til den værdi, 0.11718, dvs. sandsynligheden for, at præcis tre vellykkede forsøg er lig med ca. 12%., hvis du prøver at 10, sandsynligheden for, at. 5 og antallet af vellykkede forsøg med noget fra 3 til 10, f.eks.formlen er = binom. dist.range (10,0.5,3,10), som vender tilbage til den værdi, dvs. sandsynligheden for antallet af vellykkede forsøg varierer fra 3 til 10 svarer til ca. 95%. negbinom.dist: negative binominal fordeling, negbinom.dist funktion, sandsynligheden for, at et bestemt antal fejl, vil finde sted før en bestemt række succeser baseret på en sandsynlighed for succes, konstant.den funktion, anvender syntaks = negbinom. dist (number_f, number_s, probability_s), hvor number_f, er nærmere angivet antal fejl, number_s, er nærmere angivet antal succeser, probability_s, er sandsynligheden for succes, og den kumulative er et skift i sat til 0 eller falsk, hvis du vil have en kumuleret fordeling og 1 eller, hvis man vil have en sandsynlighedsfordeling. f.eks. kan du ’ er en vildkat olie operatør, og du vil vide, mulighed for ikke at finde olie i ti brønde, før du finder olie i én.hvis chancen for succes er 5%, kan du finde en chance for, at du og’ ll ikke 10 gange før udvinding og finde olie ved anvendelse af formlen, = negbinom. dist (10,2,. 05,0), som vender tilbage til den værdi, 0.016465266, hvilket indikerer, at der ’ er mindre end et almindeligt chance at du og’ ll ikke 10 gange før den rammer et vandfald. critbinom: kumulative binominal fordeling, critbinom funktion, som i virkeligheden er en gammel excel - funktion og til rådighed i de seneste udgaver af excel - på grund af bagudrettede kompatibilitet, finder den mindste værdi, som den kumulative binominal fordeling svarer til eller overstiger et kriterium værdi.den funktion, anvender syntaks = critbinom (forsøg, probability_s, alfa), hvor forsøg, er antallet af bernoulli forsøg, probability_s, er sandsynligheden for succes for hver enkelt undersøgelse, og alfa, alfa, er lig med deres kriterium værdi.både, probability_s og alpha, argumenter skal ligge mellem 0 og 1. hypgeom.dist: hypergeometric fordeling, hypergeometric funktion afkast, sandsynligheden for, at et bestemt antal stikprøver succeser.en hypergeometric distribution ligner en binominal fordeling, bortset fra en lille forskel.i en hypergeometric distribution, succes i et forsøg, påvirker den succes i en retssag.typisk, du bruger hypgeom.dist funktion, når du tager prøver fra en begrænset befolkning og ikke ’ ikke erstatte prøver for de efterfølgende undersøgelser.den funktion, anvender syntaks = hypgeom. dist (sample_s, number_sample, population_s, number_pop, kumulative), hvor sample_s er lig med den angivne antal stikprøver succeser, number_sample, giver prøvens størrelse, population_s, giver en række succeser i befolkningen, number_pop, giver befolkningens størrelse og samlede er en kontakt, der fortæller excel tilbage enten en kumulativ distribution (angivet med 1 eller egentlige argument værdi) eller en sandsynlighed massefylde (angivet med 0 eller falsk argument værdi). som et eksempel på en hypergeometric distribution, hvis du ønsker at beregne sandsynligheden for, at en stikprøve på 30 punkter, 5 blive en succes.du ved vel, at i yderligere 4000 punkt befolkning, 1000 er vellykket.du anvender følgende formel til at foretage denne beregning: = hypgeom. dist (5,3010004000,0), som vender tilbage til den værdi, 0.0104596, hvilket indikerer, at chancerne for, at præcis fem punkter vil være vellykket i en række 30 punkter på grund af de særlige kendetegn for befolkningen er lig med ca. 10%.,,