Vidéo: Comment créer une courbe de Gauss sur Excel (loi normale) 2025
Excel vous offre le NORM. Fonction statistique DIST pour travailler avec des distributions normales. La norme. La fonction DIST calcule la probabilité que la variable X tombe en dessous ou à une valeur spécifiée. La norme. La fonction DIST utilise la syntaxe
= NORM. DIST (x, mean, standard_dev, cumulative)
où x est la variable que vous voulez comparer, mean est la moyenne de la population, standard_dev est l'écart-type de la population, et cumulé est une valeur logique qui indique à Excel si vous voulez une probabilité cumulative ou une probabilité discrète.
Voici un exemple de la façon dont vous pourriez utiliser le NORM. Fonction DIST: Supposons que vous vouliez calculer la probabilité que certains goofball avec lesquels vous travaillez aient effectivement un QI supérieur à 135, comme s'il se vantait toujours. Supposons en outre que le QI moyen de la population soit égal à 100 et que l'écart-type de la population pour les QI soit 15.
Dans ce cas, vous utilisez la formule suivante:
= NORM. DIST (135, 100, 15, 1)
La fonction renvoie la valeur. 990185, indiquant que si les entrées sont correctes, environ 99% de la population a un QI inférieur ou égal à 135. Ou, légèrement reformulé, cela signifie que la probabilité que votre collègue ait un QI supérieur à 135 est inférieure à 1%.
Si vous voulez calculer la probabilité que votre collègue ait un QI égal à exactement 135, utilisez la formule suivante:
= NORM. DIST (135, 100, 15, 0)
Cette fonction renvoie la valeur. 001748 indiquant cela. 1748 pour cent, soit environ un sixième de pourcentage, de la population a un QI égal à 135.
Pour être très pointilleux, les statisticiens pourraient très bien vous dire que vous ne pouvez pas réellement calculer la probabilité d'une seule valeur, Par exemple, la probabilité que le QI de quelqu'un soit égal à 135. Lorsque vous définissez l'argument cumulatif sur 0, Excel calcule donc grossièrement la probabilité en utilisant un petit intervalle autour de la valeur unique.
