TLDR สรุปสั้นๆ

GAUSS คำนวณความน่าจะเป็นของข้อมูลในกราฟปกติระหว่างค่าเฉลี่ยกับ z ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน.

คำอธิบาย

GAUSS เป็นฟังก์ชันใน Excel ที่ใช้ในการคำนวณความน่าจะเป็นที่สมาชิกของประชากรที่เป็นปกติมาตรฐานจะตกอยู่ระหว่างค่าเฉลี่ยและจำนวนของ z ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ย ซึ่งเป็นการวัดแนวคิดในสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นแบบปกติ (Normal Distribution)

มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน

2013

รูปแบบคำสั่ง (Syntax)

GAUSS(z)

Arguments

  • z (Required – number)
    เป็นตัวเลขที่กำหนดเพื่อตรวจสอบความน่าจะเป็นระหว่างค่าเฉลี่ยและจุดที่ต้องการในกราฟปกติ เช่น หากเป็น 2 หมายถึงพิจารณาความน่าจะเป็นระหว่างค่าเฉลี่ยและ 2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ย

ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)

  • Formula:
    =GAUSS(0)
    Description: การคำนวณความน่าจะเป็นระหว่างค่าเฉลี่ยในกราฟปกติเมื่อตำแหน่ง z คือ 0
    Result:0 (เนื่องจากไม่มีระยะห่างจากค่าเฉลี่ยเลย)
  • Formula:
    =GAUSS(1)
    Description: ความน่าจะเป็นที่ค่าสมาชิกจะตกอยู่ระหว่างค่าเฉลี่ยและ 1 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
    Result:0.3413 (บรรยายความน่าจะเป็นของพื้นที่ใต้กราฟระหว่างนี้)
  • Formula:
    =GAUSS(2)
    Description: ความน่าจะเป็นที่ค่าสมาชิกจะอยู่ระหว่างค่าเฉลี่ยและ 2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
    Result:0.47725
  • Formula:
    =GAUSS(3)
    Description: การคำนวณความน่าจะเป็นระหว่างค่าเฉลี่ยและ 3 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
    Result:0.49865 (เป็นเกือบทั้งกราฟ)
  • Formula:
    =GAUSS(-1)
    Description: ความน่าจะเป็นที่ค่าสมาชิกจะตกอยู่ระหว่างค่าเฉลี่ยและ -1 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
    Result:-0.3413 (แสดงค่าติดลบหมายถึงทิศทางการคำนวณย้อนกลับ)

Tips & Tricks

ถ้าอยากรู้ความน่าจะเป็นเต็มของโซนทั้งสองข้างของจุดที่ z ให้ใช้ NORM.S.DIST(z, TRUE) แล้วลบ 0.5 จะได้ผลเท่ากับ GAUSS(z) หรือสามารถใช้เพื่อหาผลต่างระหว่างพื้นที่ด้านบวกระหว่างค่าเฉลี่ยถึง z ได้เลย

ข้อควรระวัง (Cautions)

ข้อควรระวังหลักของ GAUSS คือค่า z ต้องเป็นตัวเลขที่ถูกต้อง ถ้า z ไม่ใช่ตัวเลขจะคืนค่า #VALUE! และถ้าเป็นตัวเลขที่ไม่สมเหตุสมผล (เช่น มีค่าเกินพอดี) จะคืนค่า #NUM! ควรตั้งใจตรวจสอบค่าก่อนใช้งาน

ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง

References

ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️


Leave a Reply

Your email address will not be published.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

อบรม In-House Training

Feedback การใช้งาน AI Chatbot