Her er nogle sandsynlighedsrelaterede regnearksfunktioner, som du kan bruge i Excel 2016 til at hjælpe med statistisk analyse. Selvom de er lidt på den esoteriske side, kan du måske finde noget brug for dem.
PROB
Hvis du har en sandsynlighedsfordeling af en diskret stokastisk variabel, og du vil finde sandsynligheden for, at variablen får en bestemt værdi, er PROB noget for dig. Her er dialogboksen PROB Argument Functions sammen med en distribution.
Dialogboksen PROB-funktionsargumenter og en sandsynlighedsfordeling.
Du angiver den tilfældige variabel (X_range), sandsynligheder (Prob_range), en nedre grænse og en øvre grænse. PROB returnerer sandsynligheden for, at den stokastiske variabel antager en værdi mellem disse grænser (inklusive).
Hvis du lader Øvre grænse være tom, returnerer PROB sandsynligheden for den værdi, du gav for den nedre grænse. Hvis du lader den nedre grænse være tom, returnerer SANDSYNLIGHED sandsynligheden for maksimalt at opnå den øvre grænse (f.eks. den kumulative sandsynlighed).
WEIBULL.DIST
Dette er en sandsynlighedstæthedsfunktion, der for det meste er anvendelig til teknik. Det tjener som model for tiden, indtil et fysisk system svigter. Som ingeniører ved, forbliver antallet af fejl i nogle systemer det samme over tid, fordi stød på systemet forårsager fejl. I andre, ligesom nogle mikroelektroniske komponenter, falder antallet af fejl med tiden. Hos atter andre øger slid og ælde fejl med tiden.
Weibull-fordelingens to parametre gør det muligt at afspejle alle disse muligheder. En parameter, Alpha, bestemmer, hvor bred eller smal fordelingen er. Den anden, Beta, bestemmer, hvor den er centreret på x- aksen.
Weibulls sandsynlighedstæthedsfunktion er en ret kompliceret ligning. Takket være Excel behøver du ikke bekymre dig om det. Billedet nedenfor viser WEIBULL.DISTs funktionsargument-dialogboks.
Dialogboksen WEIBULL.DIST Funktionsargumenter.
Dialogboksen besvarer den slags spørgsmål, som en produktingeniør ville stille: Antag, at tiden til svigt af en pære i en LCD-projektor følger en Weibull-fordeling med Alpha = 0,75 og Beta = 2.000 timer. Hvad er sandsynligheden for, at pæren højst holder 4.000 timer? Dialogboksen viser, at svaret er .814.