Rozk\u0142ad beta jest u\u017cyteczny w statystyce, szczeg\u00f3lnie przy modelowaniu zmiennych ograniczonych do przedzia\u0142\u00f3w (0,1), takich jak wska\u017aniki czy proporcje. W Microsoft Excel i Arkuszach Google mo\u017cna skorzysta\u0107 z funkcji s\u0142u\u017c\u0105cej do obliczania warto\u015bci funkcji g\u0119sto\u015bci prawdopodobie\u0144stwa (PDF) lub dystrybuanty (CDF) dla tego rozk\u0142adu. W Excelu funkcja ta nosi nazw\u0119 Funkcja Oto kilka przyk\u0142ad\u00f3w, kt\u00f3re ilustruj\u0105 potencjalne zastosowania funkcji Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce chcemy obliczy\u0107 p-stwo, \u017ce zmienna o rozk\u0142adzie beta z parametrami alpha=2, beta=5 jest mniejsza lub r\u00f3wna 0.6. U\u017cycie funkcji b\u0119dzie wygl\u0105da\u0142o nast\u0119puj\u0105co:<\/p>\n Tutaj Gdy potrzebujemy okre\u015bli\u0107 g\u0119sto\u015b\u0107 prawdopodobie\u0144stwa dla warto\u015bci x=0.5 dla rozk\u0142adu beta z parametrami alpha=4 i beta=3, zapis funkcji prezentuje si\u0119 tak:<\/p>\n W tej konstrukcji Obydwa przytoczone przyk\u0142ady demonstruj\u0105, jak stosowa\u0107 funkcj\u0119 Zwraca funkcj\u0119 skumulowanego rozk\u0142adu beta<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[428],"tags":[],"class_list":["post-10274","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statystyczne"],"acf":[],"yoast_head":"\nBETA.DIST<\/code>, podobnie w Arkuszach Google mamy funkcj\u0119 o tej samej nazwie. W dalszej cz\u0119\u015bci artyku\u0142u przybli\u017cymy jak wykorzysta\u0107 t\u0119 funkcj\u0119, przedstawiaj\u0105c jej sk\u0142adnie oraz praktyczne zastosowania.<\/p>\nSk\u0142adnia funkcji<\/h2>\n
BETA.DIST<\/code> ma nast\u0119puj\u0105c\u0105 sk\u0142adni\u0119 dla obu narz\u0119dzi:<\/p>\n Sk\u0142adnia w Excel:<\/strong>
=BETA.DIST(x, alpha, beta, cumulative, [A], [B])<\/code> Sk\u0142adnia w Arkuszach Google:<\/strong> =BETA.DIST(x, alpha, beta, cumulative, A, B)<\/code> <\/pre>\n\n
Przyk\u0142ady u\u017cyteczno\u015bci funkcji<\/h2>\n
BETA.DIST<\/code> w praktyce:<\/p>\nPrzyk\u0142ad 1: Obliczanie dystrybuanty<\/h2>\n
=BETA.DIST(0.6, 2, 5, TRUE)<\/code> <\/pre>\nx=0.6<\/code>, co oznacza warto\u015b\u0107, dla kt\u00f3rej liczymy dystrybuant\u0119. Parametry alpha=2<\/code> i beta=5<\/code> okre\u015blaj\u0105 kszta\u0142t rozk\u0142adu, a opcja cumulative=TRUE<\/code> nakazuje funkcji zwr\u00f3cenie warto\u015bci dystrybuanty zamiast g\u0119sto\u015bci prawdopodobie\u0144stwa.<\/p>\nPrzyk\u0142ad 2: Obliczenie g\u0119sto\u015bci prawdopodobie\u0144stwa<\/h2>\n
=BETA.DIST(0.5, 4, 3, FALSE)<\/code> <\/pre>\nx=0.5<\/code> jest punktem, dla kt\u00f3rego obliczana jest g\u0119sto\u015b\u0107 prawdopodobie\u0144stwa. Prze\u0142\u0105cznik cumulative=FALSE<\/code> sprawia, \u017ce efektem jest warto\u015b\u0107 funkcji g\u0119sto\u015bci zamiast dystrybuanty.<\/p>\nBETA.DIST<\/code> w konkretnych sytuacjach analitycznych, co mo\u017ce by\u0107 wykorzystane na przyk\u0142ad w analizie statystycznej danych empirycznych, modelowaniu ryzyka oraz w badaniach naukowych.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"