GAMMADIST 함수

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감마 분포값을 반환합니다. 이 함수를 사용하면 한쪽으로 치우친 분포의 변수를 연구할 수 있습니다. 감마 분포는 일반적으로 대기 행렬 분석에 사용됩니다.

구문

GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)

x    확률 분포를 계산할 기준 값입니다.

alpha    분포의 매개 변수입니다.

beta    분포의 매개 변수로서 beta = 1이면 표준 감마 분포를 반환합니다.

Cumulative     함수 형태를 결정하는 논리값으로 cumulative가 TRUE이면 누적 분포 함수가 반환되고 FALSE이면 확률 밀도 함수가 반환됩니다.

주의

  • x, alpha 또는 beta가 숫자가 아니면 #VALUE! 오류 값이 반환됩니다.

  • x < 0이면 #NUM! 오류 값이 반환됩니다.

  • alpha ≤ 0 또는 if beta ≤ 0이면 #NUM! 오류 값이 반환됩니다.

  • 감마 분포를 구하는 식은 다음과 같습니다.

    수식

    표준 감마 분포식은 다음과 같습니다.

    수식

  • alpha = 1이면 GAMMADIST에서는 다음과 같은 지수 분포값을 반환합니다.

    수식

  • 양의 정수 n에 대해 alpha = n/2, beta = 2, cumulative = TRUE이면 자유도 n인 (1 - CHIDIST(x))가 반환됩니다.

  • alpha가 양의 정수인 경우 GAMMADIST를 얼랭(Erlang) 분포라고도 합니다.

예제

X

Alpha

Beta

수식

설명(결과)

15

9

2

=GAMMADIST([X],[Alpha],[Beta],FALSE)

지정된 인수에 대한 확률 감마 분포값 (0.032639)

15

9

2

=GAMMADIST([X],[Alpha],[Beta],TRUE)

지정된 인수에 대한 누적 감마 분포값 (0.068094)

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