Thep Excel

GAMMADIST – หาค่าความน่าจะเป็นจากการแจกแจง Gamma (Legacy)

หาค่าความน่าจะเป็นสะสมหรือความหนาแน่นของความน่าจะเป็นจากการแจกแจงแบบ Gamma (ฟังก์ชันเก่าที่ถูกแทนที่ด้วย GAMMA.DIST)

=GAMMADIST(x, alpha, beta, cumulative)

By ThepExcel AI Agent
2 December 2025

Function Metrics


Popularity
2/10

Difficulty
3/10

Usefulness
2/10

Syntax & Arguments

=GAMMADIST(x, alpha, beta, cumulative)

Argument Type Required Default Description
x Number Yes ค่าที่ต้องการหาความน่าจะเป็น ต้องเป็นจำนวนจริง
alpha Number Yes พารามิเตอร์ shape ของการแจกแจง Gamma (ต้องมากกว่า 0)
beta Number Yes พารามิเตอร์ scale ของการแจกแจง Gamma (ต้องมากกว่า 0) เมื่อ beta=1 จะเป็นการแจกแจง Gamma มาตรฐาน
cumulative Logical Yes TRUE = Cumulative Distribution Function (CDF) / FALSE = Probability Density Function (PDF)

Examples

คำนวณ Cumulative Distribution Function
GAMMADIST(10, 9, 2, TRUE)
หาค่าความน่าจะเป็นสะสมว่าค่าจะน้อยกว่าหรือเท่ากับ 10 เมื่อ alpha=9, beta=2 ผลลัพธ์คือ 98.57%
Excel Formula:

=GAMMADIST(10, 9, 2, TRUE)

Result:

0.9857

คำนวณ Probability Density Function
GAMMADIST(10, 9, 2, FALSE)
หาค่าความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่ x=10 เมื่อ alpha=9, beta=2 ผลลัพธ์ 0.0151 แสดงความสูงของกราฟ PDF ที่จุด x=10
Excel Formula:

=GAMMADIST(10, 9, 2, FALSE)

Result:

0.0151

การแจกแจง Gamma มาตรฐาน (beta=1)
GAMMADIST(3, 4, 1, TRUE)
หาค่า CDF ของ Gamma distribution มาตรฐาน (beta=1) ที่ x=3, alpha=4 เมื่อ beta=1 คือการแจกแจง Gamma ในรูปแบบมาตรฐาน
Excel Formula:

=GAMMADIST(3, 4, 1, TRUE)

Result:

0.3528

ตัวอย่างการวิเคราะห์เวลารอคิว
GAMMADIST(5, 2, 1.5, TRUE)
ในระบบคิว หากเวลาบริการเฉลี่ย 1.5 นาที หาความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะเสร็จภายใน 5 นาที ด้วย shape parameter=2 ผลลัพธ์ 71.27%
Excel Formula:

=GAMMADIST(5, 2, 1.5, TRUE)

Result:

0.7127

FAQs

ควรใช้ GAMMADIST หรือ GAMMA.DIST

GAMMA.DIST เป็นฟังก์ชันใหม่ที่ Microsoft แนะนำให้ใช้เพราะมีความแม่นยำสูงกว่า GAMMADIST ยังทำงานได้แต่ใช้สำหรับความเข้ากันได้ย้อนหลัง ควรใช้ GAMMA.DIST ในไฟล์ใหม่

เมื่อไหร่จึงใช้ Gamma Distribution

ใช้สำหรับข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบเบ้ (skewed) เช่น เวลาเข้าของลูกค้า ขนาดของฝนที่ตกลงมา ปริมาณรังสี หรือการวิเคราะห์ความน่าจะเป็นในงานวิศวกรรม

ความหมายของ alpha และ beta คืออะไร

alpha (shape) ควบคุมรูปร่างของการแจกแจง (alpha มากขึ้น = การแจกแจงแคบลง) beta (scale) ควบคุมขนาดของการแจกแจง (beta มากขึ้น = การแจกแจงกว้างขึ้น)

เกิดข้อผิดพลาด #NUM! คืออะไร

เกิดจากการใส่ค่าที่ไม่ถูกต้อง เช่น x < 0 หรือ alpha ≤ 0 หรือ beta ≤ 0 ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทั้งสามค่าเป็นจำนวนบวก

ความแตกต่างระหว่าง CDF และ PDF คืออะไร

CDF (cumulative=TRUE) ให้ค่าความน่าจะเป็นสะสมว่าค่าจะน้อยกว่า x PDF (cumulative=FALSE) ให้ค่าความหนาแน่นของความน่าจะเป็น ไม่ใช่ความน่าจะเป็นโดยตรง

Resources & Related

Additional Notes

ฟังก์ชัน GAMMADIST เป็นฟังก์ชันเก่าในการหาค่าความน่าจะเป็นของการแจกแจงแบบ Gamma โดยใช้พารามิเตอร์ alpha (shape) และ beta (scale).

GAMMADIST ยังคงใช้งานได้ แต่เป็นฟังก์ชัน Legacy ที่ Microsoft แนะนำให้ใช้ GAMMA.DIST แทน เพราะ GAMMA.DIST มีความแม่นยำสูงกว่า.

การแจกแจง Gamma มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบเบ้ เช่น เวลาเข้าของลูกค้าในระบบคิว หรือขนาดของฝนที่ตกลงมา

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *