Hàm BETA.INV - Một công cụ Excel mạnh mẽ, trả về giá trị nghịch đảo của hàm phân bố lũy tích dành cho phân bố beta xác định.

Bài viết này giới thiệu chi tiết về hàm BETA.INV, một trong những hàm thống kê được sử dụng phổ biến và hữu ích nhất trong Excel.

Mô tả: Hàm BETA.INV cung cấp giá trị nghịch đảo của hàm phân bố lũy tích cho phân bố beta, được hỗ trợ từ phiên bản Excel 2010 trở đi.

Cú pháp: BETA.INV(xác suất, alpha, beta, [A], [B]) - Công thức giúp bạn khám phá sâu hơn về phân tích dữ liệu thống kê.

Trong đó:

- probability: Xác suất liên quan đến phân bố beta, một tham số không thể thiếu trong công thức.

- alpha: Tham số đặc trưng của phân phối, yếu tố bắt buộc để xác định kết quả chính xác.

- beta: Tham số quan trọng của phân phối, đóng vai trò thiết yếu trong việc tính toán.

- A: Giới hạn dưới của khoảng x, một tham số tùy chọn giúp linh hoạt trong tính toán.

- B: Giới hạn trên của khoảng x, tham số tùy chọn mang lại sự tùy biến cao trong phân tích.

Chú ý:

- Nếu bất kỳ tham số nào không phải là số, hàm sẽ trả về lỗi #VALUE!, đảm bảo tính chính xác trong quá trình tính toán.

- Nếu alpha ≤ 0 hoặc beta ≤ 0, hàm sẽ báo lỗi #NUM!, đảm bảo tính hợp lệ của tham số đầu vào.

- Nếu probability ≤ 0 hoặc probability > 1, hàm trả về lỗi #NUM!, duy trì tính chính xác trong phạm vi xác suất hợp lệ.

- Khi bỏ qua tham số A và B, hàm tự động sử dụng phân bố tích lũy chuẩn hóa với A = 0 và B = 1, mang lại sự tiện lợi trong tính toán.

Ví dụ:

Tính toán giá trị nghịch đảo của hàm phân bố tích lũy beta dựa trên dữ liệu được cung cấp trong bảng dưới đây:

- Nhập công thức tại ô cần tính: =BETA.INV(C6,C7,C8,C9,C10)

- Nhấn Enter để nhận giá trị nghịch đảo của hàm phân bố tích lũy beta.

- Nếu xác suất gắn với phân bố beta vượt quá 1 hoặc nhỏ hơn 0, hàm sẽ trả về lỗi #NUM!, đảm bảo tính chính xác của kết quả.

- Nếu tham biến hoặc tham số nhỏ hơn 0, hàm sẽ trả về lỗi #NUM!, đảm bảo tính hợp lệ của các giá trị đầu vào.

Trên đây là hướng dẫn chi tiết và ví dụ minh họa cụ thể khi áp dụng hàm BETA.INV trong Excel, giúp bạn khám phá sâu hơn về phân tích thống kê.