Hàm BINOMDIST thực hiện tính toán về xác suất phân bố nhị thức. Đó là một hàn tương thích trong xác suất thống kê, điều đó giúp tính toàn xác xuất xảy ra của một sự kiện nào đó. Bài hướng dẫn này bạn sẽ biết cách để sử dụng hàm BINOMDIST trong Excel một cách đơn giản và dễ dàng. Hi vọng nó sẽ giúp ích cho bạn nhiều trong công việc
Ý nghĩa của hàm BINOMDIST trả về giá trị xác suất phân bố nhị thức của các phép thử. Hàm cho dữ liệu đầu vào là số lần thành công của phép thử, số phép thử độc lập đã được thực hiện về cả dữ liệu là xác suất thành công của các phép thử. Hàm trả lại các kết quả khác nhau phụ thuộc vào một giá trị logi cho trước.Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn các cụ thể để hiểu và thực hành hàm này nhé.
Hàm BINOMDIST trong Excel – giả về giá trị xác suất phân bố nhị thức
Cú Pháp: BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
Trong đó:
- Number_s : là số lần thành công của các phép thử đã thực hiện – tham số bắt buộc
- Trials : Là số phép thử đôc lập được thự hiện – tham số bắt buộc
- Probability_s : xác xuất thành công của các phép thử được thự hiện – tham số bắt buộc
- Cumulative : là giá trị logi xác định dạng hàm của kết quả trả về- tham số bắt buộc
Xét ví dụ:
Cho bản ví dụ như hình vẽ và trong bảng Excel đã có những giá trị thực tế tương ứng với các tham số trong Excel. Trong ví dụ này tính toán với các giá trị tham số: Số lần thành công trong các phép thử là 8, số phép độc lập là 12 , xác suất thành công của mỗi phép thử là 0.75.
Cho bảng ví dụ
Nhập công thức vào ô C10. Kết quả sau khi tính toán của hàm nhận được khi giá trị logic bằng TRUE là 0.351221383:
Kết quả tại C10
Nhập công thức tại ô D10 với trường hợp còn lại với giá trị logic bằng FALSE kết quả là 0.193577707
Kết quả thu được tại D10
Qua đây bạn đã biết cách sử dụng hàm BINOMDIST trong Excel rồi nhé. Chú ý cho bạn là khi thực hiện tính toán với hàm này bạn cần lưu ý dữ liệu đầu vào của Number_s và Trials cần là dạng số nguyên và Probability_s cần thuộn trong khoảng giá trị từ 0 đến 1. Hàm BINOMDIST đã được áp dụng trên các phiên bản Office 2013 , 2010 , 2007.
