Kapag ginagamit ang function na NORMINV, ang mga karaniwang tanong ay karaniwang may kinalaman sa mga error sa parameter, hindi inaasahang resulta, at paglalapat ng formula sa maraming cell; kasama sa FAQ na ito ang 3 karaniwang tanong at isang glossary ng mahahalagang termino.
FAQ
Ano ang dapat kong gawin kung nagbabalik ang NORMINV ng error value?
- Suriin kung ang lahat ng parameter sa formula ay mga wastong numero o wastong cell reference.
- Tiyaking nasa tamang pagkakasunod-sunod ang probability, mean, at standard deviation.
- Suriin kung ang mga nire-reference na cell ay may mga espasyo, text, o iba pang hindi numerong nilalaman.
- Kung kinakailangan, ilagay muli ang formula sa pamamagitan ng dialog na Insert Function at i-verify ang bawat parameter isa-isa.
Bakit hindi tumutugma ang resulta ng NORMINV sa inaasahan ko?
- Tiyaking tumutugma ang probability, mean, at standard deviation sa sitwasyon ng iyong pagkalkula.
- Suriin kung maling distribution function ang nagamit mo o maling mga cell ang na-reference.
- Suriing muli ang syntax at tiyakin ang kahulugan ng bawat parameter.
- Subukan muna ang formula gamit ang isang simpleng sample, pagkatapos ay palitan ito ng iyong aktuwal na data.
Paano ko gagamitin ang NORMINV sa maraming cell?
- Ilagay ang buong formula ng NORMINV sa unang cell.
- Itakda ang relative references o absolute references ayon sa kailangan.
- Ilipat ang pointer sa fill handle sa kanang ibabang sulok ng cell.
- I-drag pababa o pahalang upang makopya ang formula sa target na range.
- Suriin kung gumagana ang mga nakopyang reference ayon sa inaasahan.
Glossary
| Termino | Kahulugan |
|---|---|
| NORMINV | Ang inverse ng normal cumulative distribution, na ginagamit upang magbalik ng isang value mula sa tinukoy na probability. |
| Probability | Sa NORMINV, ang input value na kumakatawan sa cumulative probability ng normal distribution. |
| Mean | Ang average na antas ng isang dataset at isa sa mga pangunahing parameter sa normal distribution. |
| Standard deviation | Isang parameter na sumusukat kung gaano kalawak ang pagkalat ng data at nakaaapekto sa lapad ng distribution curve. |