STANDNORMVERT (NORMSDIST)

Gibt den Wert der kumulierten Standard-Normalverteilungsfunktion für einen angegebenen Wert zurück.

Verwendungsbeispiel

STANDNORMVERT(2,4)

STANDNORMVERT(A2)

Syntax

STANDNORMVERT(x)

  • x – Eingabe in die kumulierte Standard-Normalverteilungsfunktion

Anmerkungen

  • Die "Standard"-Normalverteilungsfunktion ist die Normalverteilungsfunktion mit einem Mittel von 0 und einer Varianz (und damit Standardabweichung) von 1.

Siehe auch

GTEST: Berechnet den zweiseitigen p-Wert eines Gauß-Tests mit Standardverteilung.

WEIBULL: Gibt den Wert der Weibull-Verteilungsfunktion (bzw. der kumulierten Weibull-Verteilungsfunktion) für eine angegebene Form und Skalierung zurück.

POISSON: Gibt den Wert der Poisson-Verteilungsfunktion (bzw. der kumulierten Poisson-Verteilungsfunktion) für einen angegebenen Wert und ein Mittel zurück.

STANDNORMINV: Gibt den Wert der umgekehrten Standard-Normalverteilungsfunktion für einen angegebenen Wert zurück.

NORMINV: Gibt den Wert der umgekehrten Verteilungsfunktion für einen angegebenen Wert, ein Mittel und die Standardabweichung zurück.

NORMVERT: Gibt den Wert der Normalverteilungsfunktion (bzw. der kumulierten Normalverteilungsfunktion) für einen angegebenen Wert, ein Mittel und die Standardabweichung zurück.

NEGBINOMVERT: Berechnet die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Anzahl von Misserfolgen, bevor eine bestimmte Anzahl von Erfolgen erzielt wird, wobei eine Erfolgswahrscheinlichkeit bei unabhängigen Versuchen zugrunde gelegt wird.

LOGNORMVERT: Gibt den Wert der kumulierten logarithmischen Normalverteilung bei gegebenem Mittel und einer Standardabweichung um einen bestimmten Wert zurück.

LOGINV: Gibt den Wert der Umkehrfunktion der kumulierten logarithmischen Normalverteilung bei gegebenem Mittel und einer Standardabweichung um einen bestimmten Wert zurück.

EXPONVERT: Gibt den Wert der Exponentialverteilungsfunktion mit einem angegebenen Lambda bei einem bestimmten Wert zurück.

BINOMVERT: Berechnet die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Anzahl (oder eine maximale Anzahl) von erfolgreichen Ausgängen bei einer bestimmten Zahl von Versuchen in einer Gesamtheit mit einer bestimmten Größe und einer bestimmten Anzahl erfolgreicher Versuche, wobei die entnommenen Elementen nach jedem Versuch wieder zurückgelegt werden.

Beispiele

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Mögliche weitere Schritte:

true
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