Applies ToSharePoint Server 2019 SharePoint Server 2016 SharePoint Server 2013 SharePoint Server 2013 Enterprise SharePoint ב-Microsoft 365 SharePoint Foundation 2010 SharePoint Server 2010 SharePoint Server 2007 SharePoint ב-Microsoft 365 Small Business Windows SharePoint Services 3.0

הערה:  אנו מעוניינים לספק לך את תוכן העזרה העדכני ביותר במהירות האפשרית, בשפה שלך. דף זה תורגם באמצעות אוטומציה והוא עשוי לכלול שגיאות דקדוק או אי-דיוקים. מטרתנו היא כי תוכן זה יהיה שימושי עבורך. האם תוכל לספר לנו אם המידע הועיל לך, בחלק התחתון של דף זה? לנוחותך, הנה המאמר באנגלית .

מחזירה את ההתפלגות הבינומית השלילית. NEGBINOMDIST מחזירה את ההסתברות שיהיו number_f כישלונות לפני ההצלחה ה- number_s, כאשר ההסתברות הקבועה של הצלחה היא probability_s. פונקציה זו דומה להתפלגות הבינומית, אלא שמספר ההצלחות קבוע, ומספר הניסיונות משתנה. כמו בהתפלגות הבינומית, ההנחה היא שניסיונות הם בלתי תלויים.

לדוגמה, עליך למצוא 10 אנשים עם רפלקסים מצוינים, וידוע שההסתברות שלמועמד יש כישורים אלה היא 0.3. NEGBINOMDIST מחשבת את ההסתברות שתראיין מספר מסוים של מועמדים ללא כישורים מתאימים לפני מציאת 10 מועמדים מתאימים.

תחביר

NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)‎

number_f     הוא מספר הכישלונות.

number_s     הוא מספר הסף של הצלחות.

Probability_s     הוא ההסתברות של הצלחה.

הערות

  • על Number_f ו- number_s להיות >= 0.

  • Number_f ו- number_s ייחתכו למספרים שלמים.

  • אם ארגומנט כלשהו אינו מספרי, הפונקציה NEGBINOMDIST תחזיר את ערך השגיאה ‎#VALUE!‎.

  • אם probability_s < 0 או אם probability > 1, הפונקציה NEGBINOMDIST מחזירה את ערך השגיאה ‎#NUM!‎.

  • המשוואה עבור ההתפלגות הבינומית השלילית הוא:

    משוואה

    כאשר:

    x הוא number_f‏, r הוא number_s ו- p הוא probability_s.

דוגמה

Number_f

Number_s

Probability_s

נוסחה

תיאור (תוצאה)

10

5

0.25

‎=NEGBINOMDIST([Number_f], [Number_s], [Probability_s])‎

התפלגות בינומית שלילית עבור הארגומנטים שצוינו (0.055049)

זקוק לעזרה נוספת?

מעוניין באפשרויות נוספות?

גלה את יתרונות המנוי, עיין בקורסי הדרכה, למד כיצד לאבטח את המכשיר שלך ועוד.

קהילות עוזרות לך לשאול שאלות ולהשיב עליהן, לתת משוב ולשמוע ממומחים בעלי ידע עשיר.