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傳回超幾何分配。HYPGEOMDIST 會傳回指定之範本成功個數、樣本大小、母體成功個數及母體大小等的成功機率。HYPGEOMDIST 可用以解決有限母體的問題,例如每次觀察成功或失敗,和每一個有同樣大小的子集合發生機會均等時適用。
語法
HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,population_s,number_population)
Sample_s 是抽樣中成功的數量。
Number_sample 是樣本個數。
Population_s 是母群體中成功的個數。
Number_population 是母群體的大小。
註解
-
所有引數的小數部分都會被無條件捨去。
-
如果任何引數不是數值,則 HYPGEOMDIST 會傳回錯誤值 #VALUE!。
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如果 sample_s < 0 或 sample_s 大於 number_sample 及 population_s 二者中較小者,則 HYPGEOMDIST 會傳回錯誤值 #NUM!。
-
如果 sample_s 小於 0 與 (number_sample - number_population + population_s) 二者中較大者,則 HYPGEOMDIST 會傳回錯誤值 #NUM!。
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如果 number_sample < 0 或 number_sample > number_population,則 HYPGEOMDIST 會傳回錯誤值 #NUM!。
-
如果 population_s < 0 或 population_s > number_population,則 HYPGEOMDIST 會傳回錯誤值 #NUM!。
-
如果 number_population < 0,則 HYPGEOMDIST 會傳回錯誤值 #NUM!。
-
超幾何分配的方程式是:
其中:
x = sample_s
n = number_sample
M = population_s
N = number_population
HYPGEOMDIST 用於有限母群體中不重複抽樣的問題。
範例
以 20 片巧克力為樣本。8 片是牛奶口味,其餘 12 片是堅果口味。如果有人隨意選取 4 片,以下的函數傳回剛好只有 1 片是牛奶巧克力的機率。
Sample_s |
Number_sample |
Population_s |
Number_Population |
公式 |
說明 (結果) |
1 |
4 |
8 |
20 |
=HYPGEOMDIST([Sample_s],[Number_sample],[Population_s],[Number_Population]) |
樣本及母體的超幾何分配 (0.363261) |