Повертає гіпергеометричний розподіл. Функція HYPGEOMDIST повертає ймовірність певної кількості успішних спроб у вибірці на основі розміру вибірки, успішних спроб у сукупності та розміру сукупності. За допомогою функції HYPGEOMDIST можна виправляти неполадки, пов’язані з кінцевою сукупністю, в якій кожне спостереження є успішним або неуспішним, а кожна підмножина певного розміру вибирається з однаковою вірогідністю.
Синтаксис
HYPGEOMDIST(sample_s;number_sample;population_s;number_population)
Sample_s – кількість успіхів у вибірці.
Number_sample – розмір вибірки.
Population_s - кількість успіхів в сукупності.
Number_population – це розмір сукупності.
Примітки
- Всі аргументи усікаються до цілих чисел.
- Якщо будь-який з аргументів не числовий, функція HYPGEOMDIST повертає #VALUE! .
- Якщо значення sample_s < 0 або sample_s більше меншого з number_sample або population_s, функція HYPGEOMDIST повертає значення #NUM! .
- Якщо sample_s менше більшого із двох значень 0 або (number_sample - number_population + population_s), функція HYPGEOMDIST повертає значення #NUM! .
- Якщо значення number_sample < 0 або number_sample > number_population, функція HYPGEOMDIST повертає значення #NUM! .
- Якщо population_s < 0 або population_s > number_population, функція HYPGEOMDIST повертає значення #NUM! .
- Якщо значення number_population < 0, функція HYPGEOMDIST повертає значення #NUM! .
- Формула для гіпергеометричного розподілу:
де:
x = кількість_успіхів_у_вибірці
n = розмір_вибірки
M = кількість_успіхів_у_сукупності
N = розмір_сукупності
Функція HYPGEOMDIST використовується у вибірках без замінювання з кінцевої сукупності.
Приклад
Пробник шоколадних цукерок містить 20 штук. Вісім штук - карамельки, а решта 12 - горіхи. Якщо людина вибирає навмання 4 шматочки, наведена нижче функція повертає ймовірність, що рівно 1 шматочок є карамеллю.
| Кількість_успіхів_у_вибірці. | Розмір_вибірки. | Кількість_успіхів_у_сукупності. | Number_Population | Формула | Опис (результат) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 8 | 20 | =HYPGEOMDIST([Sample_s];[Number_sample];[Population_s];[Number_Population]) | Гіпергеометричний розподіл для вибірки та генеральної сукупності (0,363261) |