LOGNORM.DIST คำนวณความน่าจะเป็นของการแจกแจงแบบ Lognormal สำหรับข้อมูลที่มีการแจกแจงเบ้ขวา (โดยทั่วไปข้อมูลที่เป็นบวก)
=LOGNORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative)
=LOGNORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative)
| Argument | Type | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|---|
| x | Number | Yes | ค่าที่ต้องการประเมินฟังก์ชัน ต้องเป็นค่าบวก (> 0) | |
| mean | Number | Yes | ค่าเฉลี่ยของ ln(x) – นี่คือค่าเฉลี่ยของลอการิทึมธรรมชาติ ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยของข้อมูลดั้งเดิม | |
| standard_dev | Number | Yes | ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) ของ ln(x) ต้องเป็นค่าบวก (> 0) | |
| cumulative | Boolean | Yes | TRUE = ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (CDF) | FALSE = ฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น (PDF) |
LOGNORM.DIST(4, 3.5, 1.2, TRUE)=LOGNORM.DIST(4, 3.5, 1.2, TRUE)
0.0391 (ประมาณ 3.91%)
LOGNORM.DIST(50, 3.8, 0.5, TRUE)=LOGNORM.DIST(50, 3.8, 0.5, TRUE)
0.677 (ประมาณ 67.7%)
LOGNORM.DIST(4, 3.5, 1.2, FALSE)=LOGNORM.DIST(4, 3.5, 1.2, FALSE)
0.0176 (ความหนาแน่น)
LOGNORM.DIST(5, 1.5, 0.8, TRUE)=LOGNORM.DIST(5, 1.5, 0.8, TRUE)
0.583 (ประมาณ 58.3%)
TRUE = ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (CDF) บอกถึงความน่าจะเป็นทั้งหมดจากศูนย์ถึงค่า x โดยอ่านเป็นเปอร์เซ็นต์ | FALSE = ฟังก์ชันความหนาแน่น (PDF) บอกถึงความสูงของเส้นโค้งที่จุด x เท่านั้น ใช้สำหรับเห็นรูปร่างของการแจกแจง
เพราะ Lognormal Distribution คือการแจกแจงแบบปกติของ ln(x) เช่น ถ้าข้อมูลของคุณคือ {10, 20, 30} คุณต้องแปลงเป็น {ln(10), ln(20), ln(30)} = {2.3, 3.0, 3.4} แล้วหา Mean และ SD ของค่าที่แปลงแล้ว
Excel 2010 ขึ้นไป (Windows และ Mac) และ Excel 365 ทุกเวอร์ชัน
ฟังก์ชันจะคืนค่า #NUM! error เพราะ Lognormal Distribution ต้องใช้ค่าบวกเท่านั้น
พบได้บ่อยในการวิเคราะห์การเงิน (ราคาหุ้น), วิศวกรรม (อายุการใช้งาน), สิ่งแวดล้อม (การแพร่กระจายของมลพิษ), หรือข้อมูลทั่วไปที่มีเส้นโค้งเบ้ขวา
LOGNORM.DIST ใช้สำหรับหาค่าการแจกแจงแบบ Lognormal ซึ่งเป็นการแจกแจงแบบพิเศษที่เกิดจากการแปลงข้อมูลไปเป็นลอการิทึมธรรมชาติแล้วมีการแจกแจงแบบปกติ
ใช้ตัวอักษรเล็ก (ln) กับข้อมูลของคุณแล้วผลลัพธ์จะมีการแจกแจงปกติ – นั่นคือหัวใจของ Lognormal ค่าจริงของ Mean และ Standard_dev คือค่าของ ln(x) ไม่ใช่ x เองนะ
ฟังก์ชันนี้เหมาะมากสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลจริง เช่น ราคาหุ้น รายได้, ขนาดอนุภาค หรืออายุการใช้งานของสินค้า ซึ่งเป็นข้อมูลที่ไม่มีค่าติดลบและมักเบ้ขวา