超幾何分布を返します。 HYPGEOMDIST は、指定された標本の成功数、指定された標本数、母集団の成功数、母集団の大きさの確率を返します。 有限母集団に関する問題に対しては HYPGEOMDIST を使用します。ここでは、各観測は成功または失敗のいずれかです。また、指定された大きさの各サブセットは等尤度で選択されます。
構文
HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,population_s,number_population)
Sample_s は、サンプルでの成功の数です。
Number_sample はサンプルのサイズです。
Population_s は、母集団における成功の数です。
Number_population は母集団のサイズです。
解説
- 引数に整数以外の値を指定すると、小数点以下が切り捨てられます。
- 引数に数値以外の値を指定すると、エラー値 #VALUE! が返されます。
- sample_s < 0 または sample_s がnumber_sampleまたはpopulation_sの小さい値より大きい場合、HYPGEOMDIST は #NUM を返します。 が返されます。
- 標本の成功数が 0 または (標本数 - 母集団の大きさ + 母集団の成功数) の大きい方よりも小さい場合、エラー値 #NUM! が返されます。
- 0 またはnumber_sample > number_population number_sample <場合、HYPGEOMDIST は #NUM を返します。 エラー値。
- 0 またはpopulation_s > number_population population_s <場合、HYPGEOMDIST は #NUM を返します。 エラー値。
- number_population < 0 の場合、HYPGEOMDIST は #NUM を返します。 が返されます。
- 超幾何分布は次の式で計算されます。
ここで
x = 標本の成功数
n = 標本数
M = 母集団の成功数
N = 母集団の大きさ
HYPGEOMDIST 関数では、置き換えなしに一定の母集団から標本が抽出されます。
使用例
チョコレートのサンプラーには20個が含まれています。 8個はキャラメルで、残りの12個はナッツです。 人がランダムに4個を選択した場合、次の関数は、正確に1個がキャラメルである確率を返します。
| 標本の成功数 | 標本数 | 母集団の成功数 | Number_Population | 数式 | 説明 (計算結果) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 8 | 20 | =HYPGEOMDIST([Sample_s],[Number_sample],[Population_s],[Number_Population]) | サンプルと母集団の超幾何分布 (0.363261) |