Хипергеометријска дистрибуција се бави успесима и неуспесима и корисна је за статистичку анализу у Екцел-у. Почнимо са примером. У комплету од 16 сијалица, 9 је добрих, а 7 неисправних. Ако насумично одаберете 6 сијалица од ових 16, колика је вероватноћа да су 3 од 6 добре? Размислите о избору добре сијалице као „успеху“.
Када завршите са одабиром, ваш сет избора је комбинација три од девет добрих сијалица заједно са комбинацијом три од седам неисправних сијалица. Вероватноћа да добијете три добре сијалице је . . . добро . . . комбинација правила бројања.
Сваки исход избора добрих сијалица може се повезати са свим исходима избора неисправних сијалица, тако да је правило производа прикладно за бројилац. Именилац (простор узорка) је број могућих комбинација од 6 ставки у групи од 16.
ХИПГЕОМ.ДИСТ израчунава све уместо вас када се бавите хипергеометријском дистрибуцијом. Ево како да га користите за рад у претходном примеру:
Изаберите ћелију за одговор ХИПГЕОМ.ДИСТ.
У менију Статистичке функције изаберите ХИПГЕОМ.ДИСТ да бисте отворили дијалог Аргументи функција.
У дијалог Аргументи функције унесите одговарајуће вредности за аргументе.
У поље Сампле_с унесите број успеха у узорку. Тај број је 3 за овај пример.
У поље Број_узорак унесите број ставки у узорку. Величина узорка за овај пример је 6.
У поље Популатион_с унесите број успеха у популацији. У овом примеру то је 7, број добрих сијалица.
У поље Нумбер_поп унесите број ставки у популацији. Укупан број сијалица је 16 и то је број становника.
У Кумулативно поље унесите ФАЛСЕ. Ово даје вероватноћу броја успеха који сте унели у поље Сампле_с. Ако унесете ТРУЕ, функција враћа вероватноћу највише тог броја успеха (на пример, кумулативну вероватноћу).
Са унетим вредностима за све аргументе, одговор се појављује у оквиру за дијалог. Одговор је 0,367 и неколико додатних децималних места. Кликните на ОК да ставите одговор у изабрану ћелију.
Можете користити ХИП.ГЕОМ.ДИСТ да израчунате пр (0) до пр (6) за овај пример. Затим користите Екцел-ове графичке могућности да направите графикон резултата. Циљ је да вам помогне да визуализујете и разумете хипергеометријску дистрибуцију.