execel 获得正态分布

要在Excel中获得正态分布，可以使用Excel的内置函数“NORM.INV”。以下是几个步骤来使用这个函数：

1. 首先，在空的单元格中输入“=NORM.INV(”。
2. 指定期望值（即均值）参数，例如“=NORM.INV(0.5,”。这里的参数0.5表示正态分布的中心位置，可以根据需要更改。
3. 输入标准偏差参数，例如“=NORM.INV(0.5,1,”。这里的参数1表示正态分布的标准偏差，同样可以根据需求进行更改。
4. 输入累积概率参数，例如“=NORM.INV(0.5,1,0.8)”。这里的参数0.8表示累积概率，即要计算的值落在累积概率为0.8的位置上。
5. 按下回车键，Excel将计算并显示对应的数值。这个数值就是符合给定期望值和标准偏差的正态分布的值。

值得注意的是，NORM.INV函数的第三个参数必须介于0和1之间。如果期望值和标准偏差的设置不够合理，可能无法获得具有真实意义的正态分布。为了获得更多的正态分布值，可以复制并拖动公式到其他单元格中。

相关问题

excel做正态分布图和正态曲线

日常生活中，我们经常需要分析数据的分布情况，而正态分布是常见的一种分布形式。Excel是一款强大的电子表格软件，在处理数据方面有很大的优势。下面，我将详细介绍如何使用Excel做正态分布图和正态曲线。

首先，我们需要先准备一组数据，以便进行分析。在Excel中，我们可以通过函数NORMDIST来计算正态分布函数的值。其中，NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)中的x代表要计算的数值，mean代表均值，standard_dev代表标准差，cumulative代表是否计算累积概率。我们可以先输入均值和标准差，然后使用类似下面的公式来计算每个数据点的正态分布函数值：

=NORMDIST(A2,$B$1,$B$2,FALSE)

其中，A2为第一个数据点的值，$B$1为均值的单元格引用，$B$2为标准差的单元格引用。使用Fill Series功能复制公式即可得到每个数据点的正态分布函数值。

接下来，我们需要绘制正态分布图。具体步骤如下：

1. 选择数据所在的区域，点击“插入”菜单，选择图表类型为“散点图”。

2. 在插入的散点图上右键，选择“选择数据”，在“数据源”中选择x轴和y轴的数据范围。

3. 在“选择数据”中，选择数据系列，点击“编辑”按钮，在“数据系列”窗口中选择“范围”选项卡，将x轴的数据范围添加进去，并选择“X轴标签”。

4. 在“选择数据”中，选择数据系列，点击“新增”按钮，在“数据系列”窗口中选择“范围”选项卡，将y轴的数据范围添加进去，并选择“Y轴标签”。

5. 点击图表表面，右键选择“添加数据标签”，这样我们就可以看到每个点的值。

6. 最后，给图表添加一个合适的标题即可。

以上就是如何使用Excel做正态分布图的详细步骤。

对于正态曲线，我们也可以利用Excel自带的函数NORM.DIST来计算正态分布函数值，然后用散点图展示出来。和正态分布图类似，只需要将数据点相连即可得到正态曲线。此外，我们还可以使用Excel的统计分析工具“数据分析”来生成正态曲线。打开“数据分析”，选择“规则示范”，找到“正态分布”功能即可生成正态曲线。

总之，Excel是非常实用的数据分析工具，使用起来非常方便。只要掌握了一定的技巧，就可以轻松地绘制出各种图表，为学习和工作带来便利。

excel制作正态分布图样例下载

要制作一个正态分布图样例，可以通过以下步骤来操作Excel：

1. 打开Excel，并输入一列数据，这些数据将用来生成正态分布图。假设你在A列输入了一些数据。

2. 在B列中输入函数 "=NORM.DIST(A2, 平均值, 标准差, 偏斜度)"，其中A2是你想要计算概率密度函数的值，"平均值"是你数据的平均值，"标准差"是你数据的标准差，而"偏斜度"是正态分布的偏斜度参数，默认为0。

3. 将B2单元格中的公式拖到B列的下方，直到填充完整列。这将计算所有数据点的概率密度函数值。

4. 选中A列和B列中的所有数据，包括标题。

5. 在Excel的菜单栏中选择"插入"，然后选择"散点图"，并选择一个散点图样式。这将会将数据转换为散点图。

6. 点击散点图上的任意数据点，然后右键选择"添加趋势线"。

7. 在弹出的趋势线对话框中，选择"正态分布"，并勾选"显示方程和R²值"，然后点击"确定"。

8. 现在你将获得一个正态分布图样例，其中包含了原始数据的散点图和拟合的正态分布曲线。

9. 若要保存这个样例，可以在Excel中选择"文件"，然后选择"另存为"，并选择一个保存的位置和文件名。

通过以上步骤，你可以在Excel中制作一个正态分布图样例，并且可以将其保存下来供以后参考或分享给他人。