Applies ToExcel za Microsoft 365 Excel za Microsoft 365 za Mac Excel za splet Excel 2024 Excel 2024 za Mac Excel 2021 Excel 2021 za Mac Excel 2019 Excel 2016

Vrne inverzno funkcijo funkcije za standardno normalno kumulativno porazdelitev. Porazdelitev ima srednjo vrednost 0 in standardni odklon 1.

Pomembno: To funkcijo je nadomestila ena ali več novih funkcij, ki so morda natančnejše in katerih imena bolje odražajo njihovo uporabo. Čeprav so te funkcije še vedno na voljo zaradi združljivosti s starejšimi različicami, priporočamo, da v prihodnje uporabljate nove, saj morda stare ne bodo več na voljo v prihodnjih različicah Excela.

Če želite več informacij o novi funkciji, glejte funkcijo NORM.S.INV.

Sintaksa

NORMSINV(verjetnost)

V sintaksi funkcije NORMSINV so ti argument:

  • verjetnost     Obvezen. Verjetnost, ki ustreza normalni porazdelitvi.

Opombe

  • Če argument »Verjetnost« ni število, vrne NORMSINV #VALUE! .

  • Če je argument <= 0 ali če je argument >= 1, vrne NORMSINV #NUM! .

Pri navedeni vrednosti za argument »Verjetnost« NORMSINV poišče takšno vrednost z, da velja NORMSDIST(z) = verjetnost. Torej je natančnost funkcije NORMSINV odvisna od natančnosti funkcije NORMSDIST. NORMSINV uporablja tehniko iterativnega iskanja. Če iskanje ne konvergira po 100 iteracijah, funkcija vrne napako z vrednostjo #N/V.

Primer

Kopirajte vzorčne podatke iz te tabele in jih prilepite v celico A1 v novem Excelovem delovnem listu. Če želite, da formule prikažejo rezultate, jih izberite, pritisnite F2 in nato tipko ENTER. Po potrebi lahko prilagodite širine stolpcev in si ogledate vse podatke.

Formula

Opis

Rezultat

=NORMSINV(0,9088)

Inverzna standardna normalna kumulativna porazdelitev z verjetnostjo 0,9088.

1,3334

Na vrh strani

Ali potrebujete dodatno pomoč?

Ali želite več možnosti?

Raziščite ugodnosti naročnine, prebrskajte izobraževalne tečaje, preberite, kako zaščitite svojo napravo in še več.

Skupnosti vam pomagajo postaviti vprašanja in odgovoriti nanje, posredovati povratne informacije in prisluhniti strokovnjakom z bogatim znanjem.