Come usare la funzione NORMDIST (DISTRIB.NORM) in Excel
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| DISTRIB.NORM | NORMDIST |
La funzione DISTRIB.NORM in Excel e la corrispondente NORMDIST in Google Sheets sono strumenti essenziali per calcolare la distribuzione normale, nota anche come distribuzione gaussiana, di un insieme di dati. Questa funzione è particolarmente utile in campo statistico per determinare la probabilità che un evento si verifichi, assumendo che i dati seguano una distribuzione normale.
Descrizione e sintassi
La funzione presenta la seguente sintassi:
DISTRIB.NORM(x; media; dev_standard; cumulativa)- x: il valore per cui si intende calcolare la distribuzione.
- media: la media della distribuzione normale.
- dev_standard: la deviazione standard della distribuzione.
- cumulativa: un argomento logico che determina il tipo di funzione; se VERO, calcola la distribuzione cumulativa, mentre se FALSO, restituisce la funzione di densità di probabilità.
Primi esempi di utilizzo
Esempio 1: Considerando una distribuzione con media 100 e deviazione standard 15, si vuole calcolare la probabilità che un valore sia minore o uguale a 115.
=DISTRIB.NORM(115; 100; 15; VERO)Esempio 2: Per calcolare la funzione di densità di probabilità per il valore 85 nella medesima distribuzione:
=DISTRIB.NORM(85; 100; 15; FALSO)Applicazioni pratiche della funzione
La funzione DISTRIB.NORM trova impiego in diversi contesti:
- Valutazione delle performance: Utile per determinare se le prestazioni di un impiegato sono inferiori rispetto alla media in un contesto in cui le prestazioni sono distribuite normalmente.
- Controllo di qualità: Per calcolare la percentuale di prodotti che rispettano determinati standard di qualità, supponendo che le misure di qualità seguano una distribuzione normale.
Soluzioni dettagliate dei problemi
Problema 1:
Analizziamo i risultati di un test di competenze informatiche con media 50 e deviazione standard 10. Vogliamo sapere quale percentuale di partecipanti ha ottenuto meno di 40 punti.
=DISTRIB.NORM(40; 50; 10; VERO)Questo calcolo fornisce la probabilità cumulativa fino a 40 punti, indicando la percentuale di candidati al di sotto di questa soglia.
Problema 2:
Se i tempi di completamento di un processo produttivo si distribuiscono normalmente con una media di 200 minuti e una deviazione standard di 30 minuti, quali sono le probabilità che un processo si completi in oltre 250 minuti?
=1 - DISTRIB.NORM(250; 200; 30; VERO)Calcolando la probabilità cumulativa per 250 minuti e sottraendo questo risultato da 1, otteniamo la probabilità dell’evento complementare, ovvero che il processo richieda più di 250 minuti.
Attraverso questi esempi, si evidenzia la versatilità e l’importanza della funzione DISTRIB.NORM nei diversi ambiti dell’analisi dati, offrendo strumenti cruciali per valutazioni statistiche accurate.
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