Hàm phân phối thực nghiệm tiếng anh là gì năm 2024
|
Trả về phân bố chuẩn với độ lệch chuẩn và giá trị trung độ đã xác định. Hàm này có phạm vi ứng dụng rộng rãi trong thống kê, bao gồm việc kiểm nghiệm giả thuyết. Show Quan trọng: Hàm này đã được thay thế bằng một hoặc nhiều hàm mới với độ chính xác cao hơn và có tên gọi phản ánh rõ hơn công dụng của chúng. Mặc dù hàm này vẫn sẵn dùng để đảm bảo tính tương thích ngược, bạn nên xem xét sử dụng các hàm mới từ bây giờ trở đi, vì hàm này có thể sẽ không còn sẵn dùng nữa ở các phiên bản tương lai của Excel. Để biết thêm thông tin về hàm mới này, hãy xem hàm NORM.DIST. Cú phápNORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative) Cú pháp hàm NORMDIST có các đối số sau đây:
Chú thích
Ví dụSao chép dữ liệu ví dụ trong bảng sau đây và dán vào ô A1 của một bảng tính Excel mới. Để các công thức hiển thị kết quả, hãy chọn chúng, nhấn F2 và sau đó nhấn Enter. Nếu cần, bạn có thể điều chỉnh độ rộng cột để xem toàn bộ dữ liệu. Dữ liệu Mô tả 42 Giá trị mà bạn muốn có phân bố của nó 40 Trung độ số học của phân bố 1,5 Độ lệch chuẩn của phân bố Công thức Mô tả Kết quả \=NORMDIST(A2,A3,A4,TRUE) Hàm phân bố lũy tích cho các số hạng ở trên 0,9087888 \=NORMDIST(A2,A3,A4,FALSE) Hàm khối xác suất cho các số hạng ở trên 0,10934 Bạn cần thêm trợ giúp?Bạn muốn xem các tùy chọn khác?Khám phá các lợi ích của gói đăng ký, xem qua các khóa đào tạo, tìm hiểu cách bảo mật thiết bị của bạn và hơn thế nữa. Cộng đồng giúp bạn đặt và trả lời các câu hỏi, cung cấp phản hồi và lắng nghe ý kiến từ các chuyên gia có kiến thức phong phú. Xác suất thực nghiệm (tiếng Anh: Empirical Probability) là xác xuất sử dụng số lần xuất hiện của một kết quả trong tập hợp mẫu làm cơ sở để xác định khả năng xuất hiện biến cố đó trong tương lai. Hình minh họa. Nguồn: Youtube.com Xác suất thực nghiệmKhái niệm Xác suất thực nghiệm trong tiếng Anh là Empirical Probability. Xác suất thực nghiệm sử dụng số lần xuất hiện của một kết quả trong tập hợp mẫu làm cơ sở để xác định xác suất của kết quả đó có thể xảy ra trong tương lai. Số lần một biến cố xảy ra trong số 100 lần thử nghiệm sẽ là xác suất thực nghiệm xảy ra biến cố đó trong tương lai. Xác suất thực nghiệm có quan hệ chặt chẽ với tần suất xuất hiện tương đối của một biến cố. Đặc điểm Xác suất thực nghiệmĐể chứng minh hoặc bác bỏ một giả thuyết, bằng chứng thực nghiệm phải được thu thập để làm cơ sở cho các kết luận. Một nghiên cứu thực nghiệm sẽ được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu trong thực tế. Ví dụ như các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả sử dụng mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) trên thị trường chứng khoán. Công thức tính xác suất thực nghiệm là: Xác suất thực nghiệm = Số lần xảy ra một biến cố / Tổng số lần thử Ví dụ về Xác suất thực nghiệm- Ví dụ 1: Một người ném một con xúc xắc ba lần và có kết quả tương ứng như sau. Xác định xác suất thực nghiệm để ném được mặt số 4. Lần thử 1 2 3 Kết quả 2 5 1 Xác suất thực nghiệm cho việc xuất hiện mặt số 4 là 0/3 = 0. - Ví dụ 2: Một người tung một đồng xu ba lần và có kết quả tương ứng như sau. Xác định xác suất thực nghiệm để xuất hiện mặt ngửa. Lần thử 1 2 3 Kết quả Ngửa Ngửa Xấp Xác suất thực nghiệm cho việc xuất hiện mặt ngửa là 2/3 hay xấp xỉ 67%. - Ví dụ 3: Trong đợt phát hành cổ phiếu công ty Z có 85% cổ phiếu của công ty được mua. Xác suất thực nghiệm của việc cổ phiếu công ty Z được mua ở đợt phát hành là 85%. Ưu điểm và nhược điểm của Xác suất thực nghiệmƯu điểm chính của việc sử dụng xác suất thực nghiệm là giá trị của nó được tính từ các dữ liệu thực tế mà không phải từ dữ liệu giả định hay các giả thuyết. Tuy nhiên, xác suất thực nghiệm có hai nhược điểm lớn nhất là: - Kết luận rút ra từ nó có thể không chính xác. Sử dụng ví dụ 2 ở trên, ta có khả năng xuất hiện mặt ngửa khi tung đồng xu là 50% hay xác suất vô điều kiện của nó là 50%. Tuy nhiên, sau khi tung đồng xu ba lần, kết quả các lần ném cho xác suất thực nghiệm là ~67%. Nếu người này kết luận khả năng xuất hiện mặt ngửa khi tung một đồng xu một đồng xu là ~67% thì kết luận này không chính xác. - Cỡ mẫu phải lớn. Cỡ mẫu nhỏ sẽ làm giảm độ chính xác của xác suất thực nghiệm. Do đó, xác suất thực nghiệm thường yêu cầu kích thước mẫu lớn để kết luận đúng hơn. Ví dụ một người muốn xác định xác suất xuất hiện mặt ngửa khi tung đồng xu một lần hay cỡ mẫu là một, thì xác suất thực nghiệm sẽ là 0% hoặc 100%. |
