LOGINV

מחזירה את הערך של פונקציית ההופכי של ההתפלגות הלוג-נורמלית המצטברת בערך שצוין, בהינתן ממוצע וסטיית תקן מסוימים.

דוגמאות לשימוש

LOGINV(0.4,4,6)‎

LOGINV(A2,A3,A4)‎

תחביר

LOGINV(x, mean, standard_deviation)‎

  • x - הקלט לפונקציית ההופכי של ההתפלגות הלוג-נורמלית המצטברת.

  • mean - הממוצע (mu) של פונקציית ההופכי של ההתפלגות הלוג-נורמלית המצטברת.

  • standard_deviation - סטיית התקן (sigma) של פונקציית ההופכי של ההתפלגות הלוג-נורמלית המצטברת.

פונקציות נוספות

WEIBULL: מחזירה את הערך של פונקציית התפלגות Weibull (או פונקציית התפלגות Weibull מצטברת) עבור צורה וסקלה נתונות.

POISSON: מחזירה את הערך של פונקציית ההתפלגות הפואסונית (או פונקציית ההתפלגות הפואסונית המצטברת) עבור ערך x וממוצע שצוינו.

NORMSINV: מחזירה את הערך של פונקציית ההופכי של ההתפלגות הנורמלית הסטנדרטית עבור ערך שצוין.

NORMSDIST: מחזירה את הערך של פונקציית ההתפלגות הנורמלית הסטנדרטית המצטברת עבור ערך נתון.

NORMINV: מחזירה את הערך של פונקציית ההופכי של ההתפלגות הנורמלית עבור ערך x מסוים, בהינתן ממוצע וסטיית תקן של ההתפלגות.

NORMDIST: מחזירה את הערך שנותנת פונקציית ההתפלגות הנורמלית (או פונקציית ההתפלגת הנורמלית המצטברת) עבור ערך x, ממוצע וסטיית תקן שצוינו.

NEGBINOMDIST: מחזירה את ההסתברות לשליפת מספר נתון של כישלונות לפני מספר נתון של הצלחות, בהינתן ההסתברות להצלחה בניסיונות בלתי-תלויים.

LOGNORMDIST: מחזירה את הערך של ההתפלגות הלוג-נורמלית המצטברת עם ממוצע וסטיית תקן נתונים בערך שצוין.

EXPONDIST: מחזירה את הערך של פונקציית ההתפלגות המעריכית בעלת למדה (lambda) נתונה, בערך שצוין.

BINOMDIST: מחזירה את ההסתברות לשליפת מספר נתון של הצלחות (או מספר מקסימלי של הצלחות) במספר נתון של ניסיונות, בהינתן אוכלוסיה בגודל נתון המכילה מספר נתון של הצלחות, עם החלפות.

דוגמאות

true
Visit the Learning Center

Using Google products, like Google Docs, at work or school? Try powerful tips, tutorials, and templates. Learn to work on Office files without installing Office, create dynamic project plans and team calendars, auto-organize your inbox, and more.

חיפוש
ניקוי החיפוש
סגירת החיפוש
התפריט הראשי
520210084086946178
true
חיפוש במרכז העזרה
true
true
true
true
true
35
false
false